1月26日消息，美國時(shí)間周四， OpenAI宣布了一系列重大更新。這些更新不僅關(guān)乎它們備受歡迎的大模型，還包括API訪問價(jià)格的調(diào)整、性能優(yōu)化以及全新嵌入性模型的發(fā)布。這些動(dòng)作旨在吸引更多開發(fā)者的注意，也有望為未來的消費(fèi)者市場設(shè)立新的標(biāo)桿。
OpenAI這次更新中，特別提到了它們的GPT-4 Turbo和GPT-3.5 Turbo兩大模型。它們都是大型多模式模型，可以理解和生成自然語言或代碼。在新版本中，它們迎來了諸多增強(qiáng)功能，包括更精準(zhǔn)的指令跟隨、支持JSON模式、更多可復(fù)現(xiàn)的輸出，以及并行函數(shù)調(diào)用的優(yōu)化。
此外，該公司還推出了全新的16k版本GPT-3.5 Turbo，這一版本在處理超長輸入和輸出時(shí)，相比標(biāo)準(zhǔn)的4k版本展現(xiàn)出了更為出色的性能。
對于眾多用戶而言，GPT-3.5 Turbo并不陌生。作為大多數(shù)人通過ChatGPT進(jìn)行互動(dòng)的背后支持模型，它幾乎已經(jīng)成為了行業(yè)內(nèi)的金標(biāo)準(zhǔn)。面對其他聊天機(jī)器人，如果用戶發(fā)現(xiàn)其回答質(zhì)量不及ChatGPT，那么繼續(xù)使用后者無疑成為了最佳選擇。
在API領(lǐng)域，GPT-3.5 Turbo同樣表現(xiàn)不俗。在執(zhí)行各類任務(wù)時(shí)，它不僅能夠提供比GPT-4更低的成本，還能保證更快的執(zhí)行速度。因此，對于那些付費(fèi)用戶來說，此次輸入價(jià)格下調(diào)50%、輸出價(jià)格下調(diào)25%無疑是一大利好。具體來說，新的輸入價(jià)格定格在每千個(gè)代幣0.0005美元，而輸出價(jià)格則為每千個(gè)代幣0.0015美元。
在處理文本密集型應(yīng)用（如整篇論文或書籍的分析）時(shí)，這些代幣的累積費(fèi)用往往相當(dāng)可觀。而且隨著開源大模型開始發(fā)力，OpenAI需要確保其客戶不會離開。因此，這一價(jià)格調(diào)整無疑將為用戶帶來真正的實(shí)惠。當(dāng)然，這也是模型精簡和基礎(chǔ)設(shè)施改進(jìn)的結(jié)果。
在GPT-3.5 Turbo上，OpenAI還悄然推出了代號為GPT-3.5 Turbo 0125的新模型版本。雖然該公司并未大肆宣揚(yáng)，但這一版本顯然包含了一系列“各種改進(jìn)”。不過，相較于最新版本GPT-3.5 Turbo 0613，這一更新似乎并未帶來公司認(rèn)為值得特別提及的重大突破。
在GPT-4 Turbo上，OpenAI同樣有所動(dòng)作。一個(gè)新的API使用預(yù)覽模型——GPT-4 Turbo 0125應(yīng)運(yùn)而生。這個(gè)模型成功解決了GPT-4 Turbo過去存在的一個(gè)老問題，即模型在面對某些任務(wù)時(shí)可能出現(xiàn)的“懶惰”情況。此外，GPT-4 Turbo 0125在代碼生成等任務(wù)方面的表現(xiàn)也較之前的預(yù)覽模型有了顯著提升。
目前，GPT-4 Turbo 0125仍處于預(yù)覽模式階段。不過，具有視覺效果的GPT-4 Turbo（即GPT-4 V）有望在“未來幾個(gè)月內(nèi)”與廣大用戶正式見面。
在嵌入模型方面，OpenAI同樣帶來了令人振奮的消息。該公司推出了全新的text-embeddings-3-small和text-embeddings-3-large模型，它們相較于上一代的text-embeddings-ada-002展現(xiàn)出了更為強(qiáng)大的性能和更為親民的價(jià)格。
這些新模型能夠創(chuàng)建多達(dá)3072維度的嵌入空間，從而捕獲更多的語義信息并提高下游任務(wù)的準(zhǔn)確性。在性能測試中，新模型將多語言檢索（MIRACL）常用基準(zhǔn)的平均分?jǐn)?shù)從31.4%提升至54.9%，而在英語任務(wù)（MTEB）常用基準(zhǔn)上的平均分?jǐn)?shù)也從61.0%提升至64.6%。
更值得一提的是，與text-embeddings-ada-002相比，text-embeddings-3-small的價(jià)格降到1/5，這無疑為開發(fā)人員帶來了更為經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的選擇。
此外，OpenAI還發(fā)布了一個(gè)全新版本的免費(fèi)文本審核API。這一API能夠檢測文本是否包含敏感或不安全的內(nèi)容，并且新版本還擴(kuò)展了支持的語言和領(lǐng)域范圍，同時(shí)為其預(yù)測提供了更為詳盡的解釋。（小小）
