OpenAI大更新：修复GPT-4变懒问题、3.5价格下降、增强代码生成能力

文章转自「新智元」，Founder Park 略有调整。

今天，OpenAI 正式发布了更新版的 GPT-4 Turbo——gpt-4-0125-preview。

不仅大幅改善了模型「偷懒」的情况，而且还极大地提升了代码生成的能力。

与此同时，OpenAI 还发布了一系列模型和 API 更新，总体来说就是「更强的性能，更低的价格」。

• GPT-3.5 Turbo 更新——gpt-3.5-turbo-0125。输入价格大降 50%，输出价格下降 25%。性能上也有升级。

• 「迄今为止最强」的审核模型 text-moderation-007，帮助开发者有效地识别有害文本。

两个新一代 embedding 模型：

• text-embedding-3-small，体积更小效率更高，价格直接砍到了原模型 20%！支持 512 维和 1536 维两种大小。

• text-embedding-3-large，性能相比之前模型大幅提升，高达 3072 维的嵌入向量，价格是小模型的 6.5 倍。

最后，OpenAI 还强调称，用户通过 API 传送的数据，都不会被用于训练新的模型。

01

GPT-4 更强了，变懒 bug 修复

自从去年 11 月份开发者大会发布 GPT-4-Turbo 以来，超过 70% 的 GPT-4 API 用户已经转用了 GPT-4-Turbo 预览版，从而能够享受最新的知识截止日期、更大的 128k 上下文窗口和更低的价格。

最新更新的 GPT-4-Turbo 预览模型——gpt-4-0125-preview 在执行任务（如代码生成）方面比之前的预览版要更强，能够减少模型有可能出现的「偷懒」现象。

新模型还修复了一个影响非英文 UTF-8 生成的漏洞。

对于那些希望自动升级到最新 GPT-4-Turbo 预览版的用户，OpenAI 还推出了一个新的模型名别名 gpt-4-turbo-preview，它将始终指向最新的 GPT-4-Turbo 预览版模型。

在未来几个月内，OpenAI 还会推出具备视觉功能的 GPT-4-Turbo 正式版。

02

GPT-3.5-Turbo 喜迎「降价增效」

下周，OpenAI 即将推出新版的 GPT-3.5-Turbo，型号为 gpt-3.5-turbo-0125。

在过去的一年里，OpenAI 已经第三次下调 GPT-3.5-Turbo 的价格。

新模型的输入价格下降了 50%，现为 0.0005 美元/1k token；输出价格下降了 25%，现为 0.0015 美元/1k token。

此外，模型还进行了多项改进，比如提高了按要求格式响应的准确性，并修复了一个导致非英文语言函数调用出现文本编码问题的漏洞。

在 API 中使用固定 gpt-3.5-turbo 模型名称的用户，将在这款新模型推出两周后，自动从 gpt-3.5-turbo-0613 升级至 gpt-3.5-turbo-0125 版本。

03

全新嵌入模型 2 连发：性能大涨价格狂降

OpenAI 推出了两款新的嵌入模型：体积更小、效率更高的 text-embedding-3-small 模型，以及更大、性能更强的 text-embedding-3-large 模型。

所谓嵌入（Embedding），就是将内容（如文字或代码）中的概念转化为一串数字序列。

通过这种方式，机器学习模型和其他算法可以轻松理解不同内容之间的关系，执行聚类、检索等操作。

嵌入技术为 ChatGPT 和 Assistants API 中的知识检索功能，以及许多检索增强生成（RAG）开发工具提供了强大动力。

「小」文本嵌入模型：text-embedding-3-small

text-embedding-3-small 是 OpenAI 的新型高效嵌入模型，与 2022 年 12 月推出的前代产品 text-embedding-ada-002 相比，性能有了大幅提升。

性能更强

在多语言检索（MIRACL）的常用基准测试中，text-embedding-3-small 的平均得分从 31.4% 提高到 44.0%，在英语任务（MTEB）的常用基准测试中，平均得分从 61.0% 提高到 62.3%。

价格实惠

text-embedding-3-small 远比 OpenAI 之前的 text-embedding-ada-002 模型效率高，因此价格也大幅降低了 5 倍，从每千 token 的 0.0001 美元降至 0.00002 美元。

OpenAI 不会停用 text-embedding-ada-002，尽管 OpenAI 更推荐用户使用新模型，客户仍可选择继续使用上一代产品。

「大」文本嵌入模型：text-embedding-3-large

text-embedding-3-large 是 OpenAI 的新一代大型嵌入模型，能够生成高达 3072 维的嵌入向量。

text-embedding-3-large 是 OpenAI 目前性能最强的模型——与 text-embedding-ada-002 相比，它在 MIRACL 上的平均得分从 31.4% 提升至 54.9%，在 MTEB 上的平均得分从 61.0% 提升至 64.6%。

text-embedding-3-large 的价格定为 0.00013 美元/1k token。

灵活调整嵌入向量

相比于小型嵌入，大型嵌入的存储和检索，如放置于向量存储库中，往往需要更高的成本，也消耗更多的计算资源、内存和存储空间。

OpenAI 的两款新嵌入模型均采用了一种特殊的训练技术，使得开发者可以在嵌入的使用成本和性能之间做出权衡。

具体来说，开发者可以通过设定 dimensions API 参数来有效缩短嵌入向量的长度（也就是去掉数列末端的一些数字），而这样做不会影响嵌入向量代表概念的核心特性。

例如，在 MTEB 基准测试中，即使将 text-embedding-3-large 嵌入向量的长度缩减到 256，它的性能仍然超过了长度为 1536 的未经缩减的 text-embedding-ada-002 嵌入向量。

这种做法极大地增加了使用上的灵活性。

比如说，当开发者需要使用一个只支持最大 1024 维度嵌入向量的向量数据存储时，可以选择 OpenAI 性能最佳的嵌入模型 text-embedding-3-large，并通过设置 dimensions API 参数为 1024，从而将原本 3072 维的嵌入向量缩减下来，以较小的向量尺寸为代价换取了准确度。

04

迄今最强的内容审核模型

OpenAI 提供的免费内容审核 API 可以帮助开发者识别可能有害的文本。

作为 OpenAI 持续安全工作的一部分，OpenAI 发布了迄今为止最强大的内容审核模型 text-moderation-007。

此前的 text-moderation-latest 和 text-moderation-stable，也将重新指向这个新模型。

05

API后台更新，更好的 API 密钥管理

OpenAI 正在推出两项重要的平台升级，旨在为开发者提供对他们的 API 使用情况更清晰的洞察，并加强对 API 密钥的管理。

首先，开发者可以直接在 API 密钥页面设置不同的密钥权限。

举个例子，用户可以为一个密钥配置只读权限，以便用于内部的跟踪数据面板，或者设置为仅限访问某些特定的接口。

其次，一旦开启了密钥使用跟踪功能，使用仪表盘和数据导出功能就能够提供基于每个 API 密钥的详细使用指标。这样一来，只需为不同的功能、团队、产品或项目分配独立的 API 密钥，就可以轻松地监控到各自的使用情况。

在接下来的几个月里，OpenAI 计划为开发者提供更多便利，让他们能够更好地监控 API 使用情况并管理 API 密钥，这一点对于大型组织来说尤其重要。

参考资料：

https://openai.com/blog/new-embedding-models-and-api-updates

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