好东西，一个超过一百万条、约4400万个 GPT-4/3.5 token的、全新合成动漫主题文本数据集。

好东西，一个超过一百万条、约4400万个 GPT-4/3.5 token的、全新合成动漫主题文本数据集。 创建方式为：获取网络爬取的文本数据（不包含维基百科内容），将完整的网页文本通过支持长文本窗口的大型语言模型（GPT-4-32k/GPT-3.5-16K，根据难度动态切换），并合成一个精炼版本。 数据集页面：

OpenAI宣布GPT-3.5 Turbo降价 还治好了GPT-4 Turbo的＂懒病＂

OpenAI宣布GPT-3.5 Turbo降价 还治好了GPT-4 Turbo的＂懒病＂ OpenAI这次更新中，特别提到了它们的GPT-4Turbo和GPT-3.5 Turbo两大模型。它们都是大型多模式模型，可以理解和生成自然语言或代码。在新版本中，它们迎来了诸多增强功能，包括更精准的指令跟随、支持JSON模式、更多可复现的输出，以及并行函数调用的优化。此外，该公司还推出了全新的16k版本GPT-3.5 Turbo，这一版本在处理超长输入和输出时，相比标准的4k版本展现出了更为出色的性能。对于众多用户而言，GPT-3.5 Turbo并不陌生。作为大多数人通过ChatGPT进行互动的背后支持模型，它几乎已经成为了行业内的金标准。面对其他聊天机器人，如果用户发现其回答质量不及ChatGPT，那么继续使用后者无疑成为了最佳选择。在API领域，GPT-3.5 Turbo同样表现不俗。在执行各类任务时，它不仅能够提供比GPT-4更低的成本，还能保证更快的执行速度。因此，对于那些付费用户来说，此次输入价格下调50%、输出价格下调25%无疑是一大利好。具体来说，新的输入价格定格在每千个代币0.0005美元，而输出价格则为每千个代币0.0015美元。在处理文本密集型应用（如整篇论文或书籍的分析）时，这些代币的累积费用往往相当可观。而且随着开源大模型开始发力，OpenAI需要确保其客户不会离开。因此，这一价格调整无疑将为用户带来真正的实惠。当然，这也是模型精简和基础设施改进的结果。在GPT-3.5 Turbo上，OpenAI还悄然推出了代号为GPT-3.5 Turbo 0125的新模型版本。虽然该公司并未大肆宣扬，但这一版本显然包含了一系列“各种改进”。不过，相较于最新版本GPT-3.5 Turbo 0613，这一更新似乎并未带来公司认为值得特别提及的重大突破。在GPT-4 Turbo上，OpenAI同样有所动作。一个新的API使用预览模型GPT-4 Turbo 0125应运而生。这个模型成功解决了GPT-4 Turbo过去存在的一个老问题，即模型在面对某些任务时可能出现的“懒惰”情况。此外，GPT-4 Turbo 0125在代码生成等任务方面的表现也较之前的预览模型有了显著提升。目前，GPT-4 Turbo 0125仍处于预览模式阶段。不过，具有视觉效果的GPT-4 Turbo（即GPT-4 V）有望在“未来几个月内”与广大用户正式见面。在嵌入模型方面，OpenAI同样带来了令人振奋的消息。该公司推出了全新的text-embeddings-3-small和text-embeddings-3-large模型，它们相较于上一代的text-embeddings-ada-002展现出了更为强大的性能和更为亲民的价格。这些新模型能够创建多达3072维度的嵌入空间，从而捕获更多的语义信息并提高下游任务的准确性。在性能测试中，新模型将多语言检索（MIRACL）常用基准的平均分数从31.4%提升至54.9%，而在英语任务（MTEB）常用基准上的平均分数也从61.0%提升至64.6%。更值得一提的是，与text-embeddings-ada-002相比，text-embeddings-3-small的价格降到1/5，这无疑为开发人员带来了更为经济实惠的选择。此外，OpenAI还发布了一个全新版本的免费文本审核API。这一API能够检测文本是否包含敏感或不安全的内容，并且新版本还扩展了支持的语言和领域范围，同时为其预测提供了更为详尽的解释。 ... PC版： 手机版：

#小众软件OpenAI 发布新版 GPT-4、GPT-3.5，部分降价 25%，以及支持长达 20 页上下文的 GPT-3.5-

#小众软件 OpenAI 发布新版 GPT-4、GPT-3.5，部分降价 25%，以及支持长达 20 页上下文的 GPT-3.5-16K ，旧版本今年 9 月份将被弃用 Tags: #AI, #业界消息, #OpenAI

近日，OpenAI 宣布 GPT-3.5-turbo、GPT-4 以及 GPT-4-turbo-preview 等均指向最新模型

近日，OpenAI 宣布 GPT-3.5-turbo、GPT-4 以及 GPT-4-turbo-preview 等均指向最新模型版本，训练数据至 2023 年 12 月。 via 匿名 标签: #OpenAI 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

大模型实时打《街霸》捉对PK GPT-4居然不敌3.5

大模型实时打《街霸》捉对PK GPT-4居然不敌3.5 这种新玩法吸引了不少网友来围观。由于项目是在Mistral举办的黑客马拉松活动上开发，所以开发者只使用OpenAI和Mistral系列模型进行了测试。排名结果也很出人意料。经过342场对战后，根据棋类、电竞常用的ELO算法得出的排行榜如下：最新版gpt-3.5-turbo成绩断崖式领先，Mistral小杯排第二。更小的模型超过了更大的如GPT-4和Mistral中杯大杯。开发者认为，这种新型基准测试评估的是大模型理解环境并根据特定情况采取行动的能力。与传统的强化学习也有所不同，强化学习模型相当于根据奖励函数“盲目地”采取不同行动，但大模型完全了解自身处境并有目的的采取行动。考验AI的动态决策力AI想在格斗游戏里称王，需要哪些硬实力呢？开发者给出几个标准:反应要快：格斗游戏讲究实时操作，犹豫就是败北脑子要灵：高手应该预判对手几十步，未雨绸缪思路要野：常规套路人人会，出奇制胜才是制胜法宝适者生存：从失败中吸取教训并调整策略久经考验：一局定胜负不说明问题，真正的高手能保持稳定的胜率具体玩法如下：每个大模型控制一个游戏角色，程序向大模型发送屏幕画面的文本描述，大模型根据双方血量、怒气值、位置、上一个动作、对手的上一个动作等信息做出最优决策。第一个挑战是定位人物在场景中的位置，通过检测像素颜色来判断。由于目前大模型数学能力还都不太行，直接发送坐标值效果不好，最终选择了将位置信息改写成自然语言描述。所以对于AI来说，实际上他们在玩的是一种奇怪的文字冒险游戏。再把大模型生成的动作招式映射成按键组合，就能发送给游戏模拟器执行了。在试验中发现，大模型可以学会复杂的行为，比如仅在对手靠近时才攻击，可能的情况下使用特殊招式，以及通过跳跃来拉开距离。从结果上可以看出，与其他测试方法不同，在这个规则下似乎更大的模型表现越差。开发者对此解释到：目标是评估大模型的实时决策能力，规则上允许AI提前生成3-5个动作，更大的模型能提前生成更多的动作，但也需要更长的时间。在推理上的延迟差距是有意保留的，但后续或许会加入其他选项。后续也有用户提交了流行开源模型的对战结果，在7B及以下量级的战斗中，还是7B模型排名更靠前。从这个角度看，这种新型基准测试为评估大模型的实用性提供了新思路。现实世界的应用往往比聊天机器人复杂得多，需要模型具备快速理解、动态规划的本领。正如开发者所说，想要赢，要在速度和精度之间做好权衡。GitHub项目： ... PC版： 手机版：