Open AI终于发力了，今天更新了一堆新的内容，每个都很重磅：

Open AI终于发力了，今天更新了一堆新的内容，每个都很重磅： - 16k 上下文 3.5 Turbo 模型（今天向所有人提供） - 新的 GPT-4 和 3.5 Turbo 模型 - Chat Completions API 中的新函数调用功能 - V2 嵌入模型降价 75% - GPT-4的API权限将开放给更多的人 下面是详细介绍 首先是新的GPT-4的模型 `gpt-4-0613` 包括一个更新和改进的模型，带有函数调用。 `gpt-4-32k-0613` 包括与 `gpt-4-0613` 相同的改进，同时上下文长度再度扩展，以便更好地理解更大的文本。 未来几周内邀请候补名单中的更多人试用 GPT-4，直到完全删除候补名单 新的GPT-3.5 Turbo和16K模型 `gpt-3.5-turbo-0613` 包括与 GPT-4 相同的函数调用以及通过系统消息提供的更可靠的可控性。 `gpt-3.5-turbo-16k` 的16k 上下文意味着该模型现在可以在单个请求中支持约 20 页文本。 然后是Function calling 函数调用 开发人员现在可以向 `gpt-4-0613` 和 `gpt-3.5-turbo-0613` 描述函数，并让模型智能地选择输出包含调用这些函数的参数的 JSON 对象。这是一种更可靠地将 GPT 功能与外部工具和 API 连接的新方法。 最后是价格调整 `text-embedding-ada-002` 将成本降低 75% 至每 1K Token 0.0001 美元。 `gpt-3.5-turbo-16k` 的定价为每 1K 输入Token 0.003 美元，每 1K 输出Token 0.004 美元。 `gpt-3.5-turbo’s` 输入Token的成本降低了 25%

今天开始 GPT-4 API 全面开放

今天开始 GPT-4 API 全面开放 所有具有成功支付历史的 API 开发人员，现在都可以直接访问具有 8K 上下文的 GPT-4 API。OpenAI 计划在本月底前向新开发人员开放访问权限，然后根据计算可用性开始提高速率限制。 GPT-3.5 Turbo、DALL·E 和 Whisper API 现已普遍可用，text-davinci-002、text-davinci-003 等旧型号模型计划在2024年初退役。

#风向标OpenAI 刚刚宣布了海量更新：

#风向标 OpenAI 刚刚宣布了海量更新： - 新模型上架 - gpt-4-0613 - gpt-4-32k-0613 - gpt-3.5-turbo-0613 - gpt-3.5-turbo-16k - 部分模型降价 - text-embedding-ada-002 现在价格为 $0.0001/1K token - gpt-3.5-turbo - 输入：$0.0015/1K token - 输出：$0.002/1K token - gpt-3.5-turbo-16k - 输入：$0.003/1K token - 输出：$0.004/1K token - API 现在可以调用函数了 - 支持 gpt-4-0613 和 gpt-3.5-turbo-0613 模型 - 示例场景 - 调用外部工具（例如ChatGPT插件）来回答问题 - 将自然语言转换为 API 调用或数据库查询 -从文本中提取结构化数据 除此之外，gpt-4 和 gpt-3.5-turbo 的初始版本模型将被弃用。 可以访问官方 blog： 来获取全部信息。

RT 归藏AIGC Weekly #18更新了，本期主要介绍了Mini GPT-4等开源项目以及一些传统互联网公司的AI尝试动态

RT 归藏 AIGC Weekly #18更新了，本期主要介绍了Mini GPT-4等开源项目以及一些传统互联网公司的AI尝试动态和其他一堆非常值得阅读的内容。下面是上周一些行业动态和产品推荐，更多详细的内容可以去图里的竹白查看： #AI #GPT4 #AIGC

GPT4模型与GPT4-Turbo模型的区别

GPT4模型与GPT4-Turbo模型的区别 GPT-4和GPT-4 Turbo都是由OpenAI开发的自然语言处理模型。 1⃣ 大小和参数：GPT-4是一个更大的模型，拥有1.75万亿个参数，而GPT-4 Turbo是一个更小的模型，参数数量较少。这意味着GPT-4在处理更复杂的任务和生成更长的文本时可能会更出色，而GPT-4 Turbo则更适合于快速响应和简短的文本生成。 2⃣ 速度和效率：由于GPT-4 Turbo的参数数量较少，它在处理任务时通常会更快，更高效。这使得GPT-4 Turbo更适合于实时应用和对响应时间要求较高的场景。 3⃣ 适用场景：GPT-4适用于更广泛的应用场景，包括但不限于自然语言生成、问答系统、对话系统、摘要生成等。而GPT-4 Turbo更适合于一些简单的任务，如快速回答问题、提供简短的建议或摘要等。 4⃣ 成本：由于GPT-4的计算资源需求更高，因此其使用成本通常会更高。而GPT-4 Turbo由于其更小的模型和更高的效率，其使用成本通常会更低。

OpenAI 将自定义数据功能引入 GPT-3.5 Turbo

OpenAI 将自定义数据功能引入 GPT-3.5 Turbo 从而在构建特定行为的同时更轻松地提高文本生成 AI 模型的可靠性。 OpenAI ，GPT-3.5 的微调版本在“某些细分任务”上可以匹配甚至超越该公司旗舰模型GPT-4的基本功能。 通过微调，通过 OpenAI 的 API 使用 GPT-3.5 Turbo 的公司可以使模型更好地遵循指令，例如让它始终以给定的语言进行响应。此外，微调使 OpenAI 客户能够缩短文本提示，以加快 API 调用并降低成本。 微调成本如下： 训练：0.008 美元/1K Token 使用输入：0.012 美元/1K Token 使用输出：0.016 美元/1K Token OpenAI 表示，对 GPT-4 的微调支持（与 GPT-3.5 不同，除了文本之外还可以理解图像）将于今年秋季晚些时候推出。