OpenAI：ChatGPT 每周活跃用户数已达 1 亿

OpenAI：ChatGPT 每周活跃用户数已达 1 亿 周一，OpenAI 在旧金山举行该公司首届开发者大会上宣布，ChatGPT 目前每周拥有 1 亿活跃用户。 该公司还推出了 GPT-4 Turbo，GPT-4 Turbo 支持 128k 上下文，输入价格比 GPT-4 便宜了三倍，速率限制翻倍。GPT-4 Turbo 还支持图像输入，集成 DALL・E 3，可自动总结图片内容及带有图片的文档内容。 而 GPT-4 Turbo 输入 tokens 价格，是此前 GPT-4 的 1/3，1k tokens 仅需 0.01 美元，输出 tokens 价格为 1k tokens 0.03 美元。将分辨率为 1080×1080 像素的图像，上传至给 GPT-4 Turbo 将花费 0.00765 美元。 该公司还推出 DALL-E 3 API，DALL-E 3 API 提供不同的格式和质量选项以及从 1024×1024 到 1792×1024 的分辨率，每个生成图像的起价为 0.04 美元。OpenAI 现在还提供新的文本转语音 API，提供六种预设声音，起价为每输入 1,000 个字符 0.015 美元。 在其开发者大会上，OpenAI 宣布了一个新的 API，即 Assistants API，帮助开发者在自家应用中构建自定义 AI 助手。

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咬文嚼字：词元是当今生成式人工智能失败的一个重要原因

咬文嚼字：词元是当今生成式人工智能失败的一个重要原因 因此，出于实用性和技术性的考虑，今天的转换器模型使用的文本已经被分解成更小、更小的片段，这些片段被称为标记这一过程被称为标记化。词元可以是单词，如"fantastic"。也可以是音节，如"fan"、"tas"和"tic"。根据标记化器（标记化模型）的不同，它们甚至可以是单词中的单个字符（例如，"f"、"a"、"n"、"t"、"a"、"s"、"t"、"i"、"c"）。使用这种方法，转换器可以在达到称为上下文窗口的上限之前接收更多信息（语义意义上的）。但标记化也会带来偏差。有些标记符有奇特的间距，这会使转换器出错。例如，词元转换器可能会将"once upon a time"编码为"once"、"on"、"a"、"time"，而将"once upon a"（有尾部空白）编码为"once"、"on"、"a"、"."。根据对模型的提示方式"once upon a"还是"once upon a ,"结果可能完全不同，因为模型并不能理解（就像人一样）意思是一样的。标记符号化器处理大小写的方式也不同。对模型来说，"Hello"并不一定等同于"HELLO"；"hello"通常是一个标记（取决于标记化器），而"HELLO"可能有三个标记（"HE"、"El"和"O"）。这就是许多转换器无法通过大写字母测试的原因。东北大学研究大型语言模型可解释性的博士生 Sheridan Feucht 对此表示："对于语言模型来说，'词'到底应该是什么，这个问题有点难以解决，即使我们让人类专家就完美的标记词汇达成一致，模型可能仍然会认为进一步'分块'是有用的。"我的猜测是，由于这种模糊性，不存在完美的标记符号生成器。"这种"模糊性"给英语以外的语言带来了更多问题。许多标记化方法都认为句子中的空格表示一个新词。这是因为它们是针对英语设计的。但并非所有语言都使用空格来分隔单词。汉语和日语不使用空格，韩语、泰语和高棉语也不使用。2023 年牛津大学的一项研究发现，由于非英语语言的标记化方式不同，转换器完成一项非英语语言任务所需的时间可能是英语任务的两倍。同一项研究和另一项研究发现，"标记效率"较低的语言的用户很可能会看到更差的模型性能，但却要支付更高的使用费用，因为许多人工智能供应商是按标记收费的。标记化器通常将逻各斯书写系统中的每个字符（在这种系统中，印刷符号代表单词，而与发音无关，如中文）视为一个独立的标记，从而导致标记数较高。同样，标记化器在处理凝集语（单词由称为词素的有意义的小词元组成，如土耳其语）时，往往会将每个词素变成一个标记，从而增加总体标记数。(在泰语中，"hello"的对应词สวัสดี有六个标记）。2023 年，Google DeepMind 人工智能研究员 Yennie Jun进行了一项分析，比较了不同语言的标记化及其下游效果。通过使用一个翻译成 52 种语言的平行文本数据集，Jun 发现有些语言需要多达 10 倍的标记才能表达英语中的相同含义。除了语言上的不平等，标记化也可以解释为什么今天的模型数学不好。数字标记化很少能保持一致。因为它们并不真正了解数字是什么，标记符号化器可能会将"380"视为一个标记符号，而将"381"表示为一对（"38"和"1"）这实际上破坏了数字之间的关系以及方程和公式中的结果。结果就是转换器混乱；最近的一篇论文表明，模型很难理解重复的数字模式和上下文，尤其是时间数据。(参见：GPT-4认为7735 大于 7926）。这也是模型不擅长解决变位问题或颠倒单词的原因。标记化显然给生成式人工智能带来了挑战。它们能被解决吗？也许吧。Feucht 指出，像MambaByte 这样的"字节级"状态空间模型，通过完全取消标记化，可以摄取比转换器多得多的数据，而不会影响性能。MambaByte 可直接处理代表文本和其他数据的原始字节，在语言分析任务方面可与某些转换器模型媲美，同时还能更好地处理"噪音"，如带有交换字符、间距和大写字母的单词。不过，像 MambaByte 这样的模式还处于早期研究阶段。"最好的办法可能是让模型直接查看字符，而不强加标记化，但现在这对变换器来说在计算上是不可行的，"Feucht 说。"特别是对于变换器模型来说，计算量与序列长度成二次方关系，因此我们真的希望使用简短的文本表示"。如果不能在词元化方面取得突破，新的模型架构似乎将成为关键。 ... PC版： 手机版：