OpenAI는 GPT-3.5 Turbo, DALL-E 및 Whisper API를 완전히 개방했습니다.
7월 10일 뉴스, OpenAI는 개발자가 모델 처리 효율성을 향상할 수 있도록 지원하기 위해 GPT-3.5 Turbo, DALL-E 및 Whisper API를 완전히 공개했다고 발표했습니다. 또한 OpenAI는 GPT-4 및 Whisper API를 개발 중이라고 밝혔습니다. GPT-3.5 Turbo의 후속 기능은 올해 후반에 출시될 예정입니다.
OpenAI는 현재 API로 호출되는 모든 AI 모델이 기본적으로 GPT-4로 업그레이드되었으며, 기존 사용자도 전환 없이 사용할 수 있다고 밝혔습니다.
참고: Whisper API는 사용자의 음성, 비디오 및 기타 미디어를 인식하고 이를 텍스트로 변환할 수 있는 음성-텍스트 AI 모델입니다.
▲ 사진 출처 OpenAI 공식 홈페이지
OpenAI는 컴퓨팅 효율성 향상을 주요 목표로 Chat Completions API를 지속적으로 개선하고 있다고 밝혔습니다. 그들은 6개월 후인 2024년 1월에 Completions API의 오래된 모델을 중단할 계획입니다.
참고: Completions API는 요약 생성, 언어 번역, 기사 생성, 셀프 서비스 Q&A 등과 같은 다양한 텍스트 생성 작업에 사용할 수 있는 자연어 처리 API입니다.
OpenAI는 개발자가 Completions API를 계속 호출할 수 있다고 주장하지만 오늘부터 OpenAI는 개발자 파일에서 "이전 버전의 Completions"를 "이전 API"로 표시합니다. OpenAI는 앞으로 Chat Completions API에 리소스를 집중할 예정이며 더 이상 Completions API를 사용하여 모델을 노출하지 않을 것입니다.
IT House는 OpenAI가 2024년 1월 4일까지 이전 모델이 종료될 것으로 예상하고 있으며 Edits API도 내년 1월 초에 비활성화될 것이라고 문의한 후 알게 되었습니다. 모델은 이전 모델(text-davinci-edit-001 또는 code-davinci-edit-001)에서 전환해야 합니다. GPT-3.5 Turbo로 이동하면 OpenAI도 이전 모델과 새 모델 비교 테이블을 나열합니다.
▲ 이미지 출처 OpenAI
위 내용은 OpenAI는 GPT-3.5 Turbo, DALL-E 및 Whisper API를 완전히 개방했습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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Feb 01, 2024 pm 09:18 PM
2023년에는 AI 기술이 화두가 되면서 다양한 산업, 특히 프로그래밍 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 사람들은 AI 기술의 중요성을 점점 더 인식하고 있으며 Spring 커뮤니티도 예외는 아닙니다. GenAI(일반 인공 지능) 기술이 지속적으로 발전함에 따라 AI 기능을 갖춘 애플리케이션 생성을 단순화하는 것이 중요하고 시급해졌습니다. 이러한 배경에서 AI 기능 애플리케이션 개발 프로세스를 단순화하고 간단하고 직관적이며 불필요한 복잡성을 피하는 것을 목표로 하는 "SpringAI"가 등장했습니다. 'SpringAI'를 통해 개발자는 AI 기능이 포함된 애플리케이션을 더욱 쉽게 구축할 수 있어 사용 및 운영이 더욱 쉬워진다.
데이터에 가장 적합한 임베딩 모델 선택: OpenAI와 오픈 소스 다국어 임베딩 비교 테스트
Feb 26, 2024 pm 06:10 PM
OpenAI는 최근 최신 세대 임베딩 모델 embeddingv3의 출시를 발표했습니다. 이는 더 높은 다국어 성능을 갖춘 가장 성능이 뛰어난 임베딩 모델이라고 주장합니다. 이 모델 배치는 더 작은 text-embeddings-3-small과 더 강력하고 더 큰 text-embeddings-3-large의 두 가지 유형으로 나뉩니다. 이러한 모델이 어떻게 설계되고 학습되는지에 대한 정보는 거의 공개되지 않으며 모델은 유료 API를 통해서만 액세스할 수 있습니다. 그렇다면 오픈소스 임베딩 모델이 많이 있습니다. 그러나 이러한 오픈소스 모델은 OpenAI 폐쇄소스 모델과 어떻게 비교됩니까? 이 기사에서는 이러한 새로운 모델의 성능을 오픈 소스 모델과 실증적으로 비교할 것입니다. 데이터를 만들 계획입니다.
CMU는 상세한 비교 연구를 수행한 결과 GPT-3.5가 Gemini Pro보다 우수하여 공정하고 투명하며 재현 가능한 성능을 보장한다는 사실을 발견했습니다.
Dec 21, 2023 am 08:13 AM
Google Gemini의 강점은 무엇인가요? Carnegie Mellon University는 공정성을 보장하기 위해 전문적이고 객관적인 제3자 비교를 실시했습니다. 모든 모델은 동일한 프롬프트와 생성 매개변수를 사용하고 재현 가능한 코드와 완전히 투명한 결과를 제공합니다. Google의 공식 기자회견처럼 5샷을 비교하기 위해 CoT@32를 사용하지 않습니다. 한 문장으로 결과가 나옵니다. GeminiPro 버전은 GPT-3.5Turbo에 가깝지만 약간 열등하며, GPT-4는 여전히 훨씬 앞서 있습니다. 심층 분석 과정에서 우리는 객관식 문제에서 D를 선택하는 등 Gemini의 몇 가지 이상한 특징도 발견했습니다... 많은 연구자들은 Gemini가 출시된 지 불과 며칠 만에 매우 자세하게 테스트되었다고 말했습니다. 6가지 주요 과제에 대한 심층 테스트 이 테스트는 보다 구체적입니다.
Rust 기반 Zed 편집기는 OpenAI 및 GitHub Copilot에 대한 기본 지원을 포함하여 오픈 소스로 제공되었습니다.
Feb 01, 2024 pm 02:51 PM
작성자丨컴파일: TimAnderson丨제작: Noah|51CTO Technology Stack(WeChat ID: blog51cto) Zed 편집기 프로젝트는 아직 출시 전 단계에 있으며 AGPL, GPL 및 Apache 라이선스에 따라 오픈 소스로 제공됩니다. 이 편집기는 고성능과 다양한 AI 지원 옵션을 제공하지만 현재는 Mac 플랫폼에서만 사용할 수 있습니다. Nathan Sobo는 게시물에서 GitHub의 Zed 프로젝트 코드 베이스에서 편집기 부분은 GPL에 따라 라이선스가 부여되고 서버 측 구성 요소는 AGPL에 따라 라이선스가 부여되며 GPUI(GPU Accelerated User) 인터페이스) 부분은 GPL에 따라 라이선스가 부여된다고 설명했습니다. Apache2.0 라이센스. GPUI는 Zed 팀에서 개발한 제품입니다.
OpenAI Super Alignment Team의 사후 작업: 두 개의 대형 모델이 게임을 하고 출력이 더 이해하기 쉬워졌습니다.
Jul 19, 2024 am 01:29 AM
AI 모델이 내놓은 답변이 전혀 이해하기 어렵다면 감히 사용해 보시겠습니까? 기계 학습 시스템이 더 중요한 영역에서 사용됨에 따라 우리가 그 결과를 신뢰할 수 있는 이유와 신뢰할 수 없는 경우를 보여주는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 복잡한 시스템의 출력에 대한 신뢰를 얻는 한 가지 가능한 방법은 시스템이 인간이나 다른 신뢰할 수 있는 시스템이 읽을 수 있는 출력 해석을 생성하도록 요구하는 것입니다. 즉, 가능한 오류가 발생할 수 있는 지점까지 완전히 이해할 수 있습니다. 설립하다. 예를 들어, 사법 시스템에 대한 신뢰를 구축하기 위해 우리는 법원이 자신의 결정을 설명하고 뒷받침하는 명확하고 읽기 쉬운 서면 의견을 제공하도록 요구합니다. 대규모 언어 모델의 경우 유사한 접근 방식을 채택할 수도 있습니다. 그러나 이 접근 방식을 사용할 때는 언어 모델이 다음을 생성하는지 확인하세요.
MIT의 최신 걸작: GPT-3.5를 사용하여 시계열 이상 탐지 문제 해결
Jun 08, 2024 pm 06:09 PM
오늘은 지난 주 MIT에서 발표한 기사를 소개하고자 합니다. GPT-3.5-turbo를 사용하여 시계열 이상 탐지 문제를 해결하고, 시계열 이상 탐지에서 LLM의 효율성을 초기에 검증한 내용입니다. 전체 과정에 미세한 조정은 없으며, 이상 탐지를 위해 GPT-3.5-turbo를 직접 사용하는 것이 이 글의 핵심이다. LLM이 이상 탐지 작업을 해결하도록 하는 프롬프트 또는 파이프라인입니다. 이 작품을 자세히 소개하겠습니다. 이미지 논문 제목: Large Languagemodelscanbezero-shotanomalydete
OpenAI를 기다리지 말고 Open-Sora가 완전한 오픈 소스가 될 때까지 기다리십시오.
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얼마 전 OpenAISOra는 놀라운 비디오 생성 효과로 빠르게 인기를 얻었으며 많은 문학적 비디오 모델들 사이에서 눈에 띄었고 전 세계의 관심의 초점이 되었습니다. Colossal-AI 팀은 2주 전 46% 비용 절감으로 Sora 훈련 추론 재현 프로세스를 출시한 데 이어 세계 최초의 Sora 유사 아키텍처 비디오 생성 모델 "Open-Sora1.0"을 완전 오픈 소스화했습니다. 데이터 처리, 모든 훈련 세부 사항 및 모델 가중치를 포함한 훈련 프로세스를 다루고, 글로벌 AI 애호가들과 협력하여 비디오 제작의 새로운 시대를 촉진합니다. 미리보기로 Colossal-AI 팀이 공개한 'Open-Sora1.0' 모델이 생성한 번화한 도시의 영상을 살펴보겠습니다. 오픈소라1.0
Embedding 서비스의 로컬 실행 성능은 OpenAI Text-Embedding-Ada-002를 능가하므로 매우 편리합니다!
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Ollama는 Llama2, Mistral, Gemma와 같은 오픈 소스 모델을 로컬에서 쉽게 실행할 수 있는 매우 실용적인 도구입니다. 이번 글에서는 Ollama를 사용하여 텍스트를 벡터화하는 방법을 소개하겠습니다. Ollama를 로컬에 설치하지 않은 경우 이 문서를 읽을 수 있습니다. 이 기사에서는 nomic-embed-text[2] 모델을 사용합니다. 짧은 컨텍스트 및 긴 컨텍스트 작업에서 OpenAI text-embedding-ada-002 및 text-embedding-3-small보다 성능이 뛰어난 텍스트 인코더입니다. o를 성공적으로 설치한 후 nomic-embed-text 서비스를 시작하십시오.
