OpenAI met à jour GPT-4 et d'autres modèles, ajoute de nouveaux appels de fonctions API et réduit les prix jusqu'à 75 %

Il y a quelques jours, le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a révélé le récent chemin de développement d'OpenAI lors d'une tournée mondiale de discours, qui est principalement divisée en deux étapes. La priorité absolue en 2023 est de lancer GPT-4 moins cher et plus rapide, ainsi que des fenêtres de contexte et des fenêtres de contexte plus longues. plus ; 2024 se concentre sur la multimodalité.

Les objectifs d’OpenAI pour 2023 sont atteints un par un. En seulement quelques mois depuis le lancement de ChatGPT, OpenAI a créé des applications incroyables basées sur des modèles tels que GPT-3.5 Turbo, GPT-4, etc. Le 13 juin, heure locale, OpenAI a publié des appels de fonction et d'autres mises à jour de l'API, notamment :

• Ajout de nouveaux appels de fonction à l'API Chat Completions, qui permet au modèle d'appeler des fonctions en cas de besoin et de générer l'objet JSON correspondant en sortie.
• Versions plus récentes et plus manipulables de GPT-4 et GPT-3.5 Turbo ;
• Version contextuelle 16k de gpt-3.5-turbo (la version standard est la version 4k) ; réduit de 75 % ;
• Coût du jeton d'entrée gpt-3.5-turbo réduit de 25 % ;
• calendrier de dépréciation des modèles gpt-3.5-turbo-0301 et gpt-4-0314.
• OpenAI a déclaré : Les modèles GPT-4 et GPT-3.5 Turbo dans l'API prennent désormais en charge l'appel de fonctions définies par l'utilisateur, permettant au modèle d'utiliser des outils conçus par l'utilisateur. De plus, le prix des modèles utilisateur a été réduit et OpenAI a également publié de nouvelles versions de modèles (y compris le contexte 16k GPT-3.5 Turbo) :

Appels de fonction

Les développeurs peuvent désormais postuler à gpt-4-0613 et gpt-3.5-turbo-0613 Décrivez les fonctions et laissez le modèle choisir intelligemment de générer un objet JSON contenant les paramètres requis pour appeler ces fonctions. Il s'agit d'une nouvelle façon de connecter de manière plus fiable les fonctionnalités de GPT aux outils et API externes.

Le modèle est affiné pour à la fois détecter quand une fonction doit être appelée (en fonction de la saisie de l'utilisateur) et répondre avec un JSON qui correspond à la signature de la fonction. Les appels de fonction permettent aux développeurs d'obtenir des données structurées à partir de modèles de manière plus fiable. Par exemple, un développeur pourrait :

Créer un chatbot qui appelle un outil externe pour répondre aux questions :

• Par exemple, ajoutez quelque chose comme « Envoyez un e-mail à Anya et demandez-lui si elle veut prendre un café vendredi prochain. " La requête de la classe est convertie en appel de fonction send_email (to : string, body : string) ; ou "Comment est la météo à Boston ?" est converti en get_current_weather (location : string, unité : 'celsius' | 'fahrenheit) ').

Convertissez le langage naturel en appels API ou en requêtes de base de données :

• Par exemple, convertissez "Qui sont mes dix meilleurs clients ce mois-ci ?" en un appel API interne get_customers_by_revenue (start_date : string, end_date : string, limit: int ); ou convertissez "Combien de commandes Acme a-t-il passées le mois dernier ?" en une requête SQL sql_query (requête : chaîne).

Extraire la structure des données du texte :

• Par exemple, définissez un fichier nommé extract_people_data (personnes : [{name: string, birthday: string, location: string}] ) fonction pour extraire toutes les personnes mentionnées dans Wikipédia.

Ces cas d'utilisation ci-dessus sont activés par de nouveaux paramètres API dans le point de terminaison /v1/chat/completions, les fonctions et function_call , permettant aux développeurs de décrire des fonctions au modèle via un schéma JSON et éventuellement d'exiger pour appeler une fonction spécifique.

Exemple d'appel de fonction

Par exemple, un utilisateur demande « Quel temps fait-il à Boston actuellement ? » Après une série de traitements, le modèle final affiche la réponse : « Le temps à Boston est actuellement ensoleillé et la température est de 22 degrés Celsius. »

Suivant Le diagramme correspond à la première étape de la figure ci-dessus, y compris la demande et la réponse :

Nouveau modèle

Le premier est GPT-4 :

gpt -4-0613 contient une fonction mise à jour et améliorée Appeler le modèle.
gpt-4-32k-0613 inclut les mêmes améliorations que gpt-4-0613, ainsi qu'une longueur de contexte étendue pour comprendre un texte plus volumineux.

Vient ensuite GPT - 3.5 Turbo :

gpt-3.5-turbo-0613 contient les mêmes appels de fonction que GPT-4, ainsi qu'une opérabilité plus fiable via les messages système, les développeurs peuvent en profiter Deux fonctionnalités guident plus efficacement la réponse du modèle.
gpt-3.5-turbo-16k fournit 4 fois la longueur de contexte de gpt-3.5-turbo et deux fois le prix : 0,003 $ pour 1 000 jetons d'entrée et 0,004 $ pour 1 000 jetons de sortie. Le contexte 16k signifie que le modèle peut désormais prendre en charge environ 20 pages de texte en une seule requête.

Dépréciation du modèle

Les versions initiales de gpt-4 et gpt-3.5-turbo publiées en mars seront obsolètes et mises à niveau. Les applications utiliseront les modèles plus stables gpt-3.5-turbo, gpt-4 et gpt-4-32k, qui seront automatiquement mis à niveau le 27 juin. Si vous souhaitez comparer différentes versions de votre modèle, vous pouvez utiliser la bibliothèque Eval pour une évaluation publique et privée.

De plus, les développeurs qui ont besoin d'un temps de transition peuvent continuer à utiliser les anciennes versions des modèles gpt-3.5-turbo-0301, gpt-4-0314 ou gpt-4-32k-0314, mais après le 13 septembre, les requêtes utilisant ces modèles échoueront. Pour plus d'informations sur la dépréciation des modèles, veuillez vous référer à :

Requête sur la dépréciation du modèle : https://platform.openai.com/docs/deprecations/

De plus, le prix de cette mise à jour est inférieur, intégration de texte -ada-002 est le modèle d'intégration le plus populaire pour les systèmes d'intégration. Aujourd'hui, son coût est réduit de 75 % pour atteindre 0,0001 $ pour 1 000 jetons.

Enfin, il y a GPT-3.5 Turbo auquel tout le monde prête plus d'attention, qui fournit la fonction ChatGPT à des millions d'utilisateurs. Aujourd'hui, le coût du jeton d'entrée de gpt-3.5-turbo est réduit de 25 %. Les développeurs utilisant ce modèle ne paient désormais que 0,0015 USD pour 1 000 jetons d'entrée et 0,002 USD pour 1 000 jetons de sortie, ce qui équivaut à environ 700 pages par dollar.

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