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          ChatGPT API發(fā)布以來最重要更新來了,大范圍開放內(nèi)測名額!

          共 2844字,需瀏覽 6分鐘

           ·

          2023-06-20 09:21

          ?Datawhale干貨?

          最新:ChatGPT,編輯:量子位

          ChatGPT一夜間再次進(jìn)化,OpenAI一口氣推出大量更新!

          最核心的是API新增函數(shù)調(diào)用(Function calling)能力,與網(wǎng)頁版的插件類似,API也能使用外部工具了。

          這個能力被交到開發(fā)者手上,ChatGPT API原本不具備的能力也都能靠各種第三方服務(wù)解決了。

          有人認(rèn)為,這是一個殺手級特性,也是自ChatGPT API發(fā)布以來最重要的更新。

          另外這次關(guān)于ChatGPT API的更新每一個都很重磅,不僅能力加量,價格還更低了:

          • 推出新版本gpt-4-0613和gpt-3.5-turbo-0613模型

          • gpt-3.5-turbo上下文長度增漲400%,從4k增長到16k

          • gpt-3.5-turbo輸入token降價25%

          • 最先進(jìn)embeddings model降價75%

          • GPT-4 API大規(guī)模開放,直到清空排隊列表為止

          消息到了國內(nèi),也有網(wǎng)友認(rèn)為這是國內(nèi)大模型面臨的重大挑戰(zhàn)。

          何時使用工具,API自己決定

          根據(jù)OpenAI官方介紹,函數(shù)調(diào)用同時支持新版GPT-4和GPT-3.5。

          開發(fā)者只需要模型描述需要用到的函數(shù),何時調(diào)用哪個函數(shù)都是模型根據(jù)提示詞自己決定的,與ChatGPT調(diào)用插件的機(jī)制一樣。

          對于具體使用方法,官方給出了三個例子:

          第一,聊天機(jī)器人調(diào)用外部API執(zhí)行操作或回答問題,如“給某人發(fā)郵件”或“今天的天氣如何?”。

          第二,將自然語言轉(zhuǎn)換為API調(diào)用或數(shù)據(jù)庫查詢,如“上個月有多少訂單?”會自動生成SQL查詢語句。

          第三,從文本中自動提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如只需要定義好需要的“人名、生日、位置”,再給個網(wǎng)頁鏈接,就可以自動提取一篇維基百科文章中提到的所有人物信息。

          這一新功能讓廣大網(wǎng)友、特別是開發(fā)者為之歡呼,表示有了它工作效率將大大提高。

          以前,想要讓GPT調(diào)用函數(shù)需要借助LangChain的工具才能實現(xiàn)。
          ……
          盡管LangChain理論上擁有更高的運(yùn)行效率,但可靠性要遜于經(jīng)過專門調(diào)教的新GPT。

          更新版本,更低價格

          目前,新版本的模型已經(jīng)逐步開始迭代。

          最新版gpt-4-0613、gpt-3.5-turbo-0613與擴(kuò)充上下文長度的gpt-4-32k-0613都支持函數(shù)調(diào)用。

          gpt-3.5-turbo-16k不支持函數(shù)調(diào)用,提供4倍上下文長度,意味著一次請求可支持約20頁文本。

          舊模型也開始逐步廢棄。

          使用初始版本gpt-3.5-turbo、gpt-4的應(yīng)用將于6月27日自動升級到新版本

          需要更多時間過渡的開發(fā)者也可以手動指定繼續(xù)使用舊版本,但9月13日之后所有舊版本請求將徹底廢棄。

          說完這個時間線,我們再來看看價格。

          升級之后,OpenAI不僅沒有讓產(chǎn)品漲價,反而下調(diào)了價格。

          首先是使用量最大的的gpt-3.5-turbo(4k token版)。

          輸入token的價格降低了25%,現(xiàn)在0.0015美元每千token,也就是1美元66.6萬token。

          而輸出token每千token的價格則為0.002美元,也就是1美元50萬token。

          換算成英語文本的話,大致是1美元700頁。

          嵌入模型(embeddings model)的價格更是大跳水,直接降低了75%。

          每千token只需0.0001美金,也就是1美元一千萬token。

          此外,新推出的16K token版GPT3.5-Turbo提供了4K版本四倍的處理能力,但價格只有兩倍。

          輸入及輸出token的價格分別是0.003和0.004美元每千token。

          另外還有少數(shù)網(wǎng)友反應(yīng),當(dāng)月賬單直接從100到降到幾美分了,目前還不清楚具體什么情況。???????

          最后,有需要的話也不要忘記去排隊GPT-4 API的測試資格。

          (傳送門放在文末)

          OpenAI捕“Chain”,微軟在后

          不少網(wǎng)友指出,OpenAI新出的“函數(shù)調(diào)用”基本就是Langchain里“Tools”的翻版。

          也許接下來,OpenAI還會翻版Langchain的更多功能,如Chains和Indexes。

          Langchain是大模型領(lǐng)域最火的開源開發(fā)框架,能夠把各種大模型能力整合起來快速構(gòu)建應(yīng)用程序。

          團(tuán)隊最近也剛剛獲得1000萬美元種子輪融資。

          雖然OpenAI的這次更新還不至于直接“殺死”Langchain這個創(chuàng)業(yè)項目。

          但是開發(fā)者們本來需要LangChain才能實現(xiàn)一些功能,現(xiàn)在確實不再需要了。

          再看Langchain一方的反應(yīng),求生欲也確實很強(qiáng)。

          在OpenAI官推發(fā)布更新的10分鐘之內(nèi),Langchain立馬宣布“已經(jīng)在做兼容工作了”。

          并且不到一個小時就發(fā)布了新版本,支持官方新功能之外,還可以把開發(fā)者已經(jīng)寫好的tools轉(zhuǎn)換成OpenAI的functions。

          一眾網(wǎng)友除了排隊感嘆這快得離譜的開發(fā)速度,還思考起一個無法回避的問題:

          OpenAI把你的創(chuàng)業(yè)項目給做了怎么辦?

          對此,OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman最近剛好做過一次表態(tài)。

          在5月底Humanloop舉辦的交流會上,Altman曾表示:

          除了ChatGPT類型的消費(fèi)級應(yīng)用之外,盡量避免與客戶競爭。

          現(xiàn)在看來,開發(fā)工具似乎不算在避免競爭的范圍之內(nèi)。

          而與OpenAI形成競爭關(guān)系的除了創(chuàng)業(yè)公司,還有一個不可忽視的存在:

          微軟,OpenAI最大金主,通過Azure云也對外提供OpenAI API服務(wù)。

          就在最近,有開發(fā)者反饋,從OpenAI官方API切換到微軟Azure版本后,性能顯著提升。

          具體來說:

          • median latency從15秒減少到3秒

          • 95th percentile latency從60秒減少到15秒

          • 平均每秒處理的token數(shù)量增加了三倍,從8個增加到24個。

          再算上Azure給的一些折扣,甚至比原來還便宜了。

          但微軟Azure的更新速度一般要比OpenAI慢上幾周。

          開發(fā)階段快速迭代用OpenAI,大規(guī)模部署轉(zhuǎn)去微軟Azure,你學(xué)到了么?

          更新公告
          https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updates

          GPT-4 API排隊
          https://openai.com/waitlist/gpt-4-api

          參考鏈接:
          [1]
          https://news.ycombinator.com/item?id=36313348
          [2]https://twitter.com/svpino/status/1668695130570903552
          [3]https://weibo.com/1727858283/N5cjr0jBq
          [4]https://twitter.com/LangChainAI/status/1668671302624747520
          [5]https://twitter.com/hwchase17/status/1668682373767020545
          [6]https://twitter.com/ItakGol/status/1668336193270865921

          干貨學(xué)習(xí),三連

          瀏覽 36
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