通过比较2023年3月和2023年6月的OpenAI API模型，我们确实可以发现这一现象：与gpt-3.5-turbo-0301相比，升级后的gpt-3.5-turbo-0613在HumanEval上表现出色（53.9 -> 80.0），但在MATH上却大幅下降（32.0 -> 15.0）。gpt-4-0613在DROP上的表现优于gpt-4-0314 (78.7 -> 87.2) ，但在MGSM上也...
以GPT-4为例，它在WebQuestionsSP上的得分大幅提升，但在MATH上却大幅下降。同样，在DROP数据集上，gpt-4-0613表现优于gpt-4-0314，但在MGSM上也出现了直线下降。这种“跷跷板现象”可能会成为通往AGI之路上的绊脚石，因为AGI强调“通用智能”，要在所有任务上都有优异的性能，要求模型不能“偏科”。因此，GPT-...
首先是 GPT-4：gpt-4-0613 包含了一个更新和改进的函数调用模型。gpt-4-32k-0613 包括与 gpt-4-0613 相同的改进，以及扩展的上下文长度，以理解更大的文本。然后是 GPT - 3.5 Turbo：gpt-3.5-turbo-0613 包含与 GPT-4 相同的函数调用，以及通过系统消息更可靠的可操作性，开发人员可以利用这两个特性更加...
最近,他用GPT-4的API做了测试,让它做简单的计算题。从结果准确度来看,GPT-4-0314取得了满分,GPT-4取得了80分,GPT-4-0613,勉强可以拿50分。其中,0314、0613即指3月14号、6月13号的快照(指整个系统在某个时间点上的状态)。这个结果,给他一种GPT-4在被削弱的感受。 来源/ unsplash 根据监管机构NewsGuard的...
1.在Chat Completions API新增函数调用（Function call）功能 2.改进了gpt-4和gpt-3.5-turbo版本 3.更新了gpt-3.5-turbo的16k上下文版本 4.嵌入式模型降低了75%的成本 5.gpt-3.5-turbo的输入tokens成本减少了25% 6.宣布了gpt-3.5-turbo-0301和 gpt-4-0314模型的弃用时间表 可以看到，生成式AI领域的...
gpt-4-0613在DROP上的表现优于gpt-4-0314 (78.7 -> 87.2) ,但在MGSM上也出现了直线下降(82.2 -> 68.7) 。 作者认为: “跷跷板现象”可能成为LLM通往AGI之路的绊脚石,因为AGI强调“通用智能”,要在所有task上都有优异的性能,要求模型不能“偏科”。
最近,他用GPT-4的API做了测试,让它做简单的计算题。从结果准确度来看,GPT-4-0314取得了满分,GPT-4取得了80分,GPT-4-0613,勉强可以拿50分。其中,0314、0613即指3月14号、6月13号的快照(指整个系统在某个时间点上的状态)。这个结果,给他一种GPT-4在被削弱的感受。
在Chat Completions API中增加了新的函数调用能力更新了GPT-4和GPT-3.5-Turbo版本，可操控性更强为GPT-3.5-Turbo增加了16k的上下文长度（此前是4k）嵌入模型成本降低75%GPT-3.5-Turbo的输入token成本降低25%公布了GPT-3.5-Turbo-0301和GPT-4-0314模型的淘汰时间表 其中备受关注的应该就是新的函数调用能力，...
主要更新内容：· 在Chat Completions API 中增加了新的函数调用能力；· 推出新版本GPT-4-0613和GPT-3.5-turbo-0613模型；· GPT-3.5-Turbo上下文长度增长4倍，从4k增长到16k；· GPT-3.5-Turbo输入token降价25%；· 最先进embeddings model降价75%；· 公布GPT-3.5-Turbo-0301 和 GPT-4-0314 模型的...
gpt-4-0613在DROP上的表现优于gpt-4-0314(78.7 -> 87.2),但在MGSM上也出现了直线下降(82.2 -> 68.7)。 作者认为: “跷跷板现象”可能成为LLM通往AGI之路的绊脚石,因为AGI强调“通用智能”,要在所有task上都有优异的性能,要求模型不能“偏科”。