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...
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有效地指导模型进行响应。gpt-3.5-turbo-16k 提供的上下文长度是 gpt-3.5-turbo 的 4 倍，价格是 gpt-3.5-turbo 的两倍：每 1K 输入 token 0.003 美元，每 1K 输出 token 0.004 ...
因此，GPT-4的性能在多个方面都有所突破。预训练加入代码数据，推理能力全面提升在GPT-4的进化之路上，代码加入预训练被认为是对推理帮助最大的一步。研究人员发现，在GPT4进化之路上，出现了两个特别的模型：code-cushman-001 (Codex-12B) 和code-davinci-002。前者是OpenAI初次尝试使用代码数据训练模型，虽然它的...
1. 技术革命：GPT-4时代落幕，GPT-4o开启AI“全能助手”新纪元 OpenAI今日正式宣布，GPT-4将于4月30日退役，由新一代GPT-4o模型全面接替。作为多模态智能标杆，GPT-4推动了全球AI应用的爆发式增长，但其语言处理和响应速度的局限性促使技术迭代。GPT-4o在推理效率、多模态交互及成本优化上实现代际跨越，响应速...
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”。
1.GPT-4 gpt-4-0613包含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，以及扩展的上下文长度以更好地理解较大的文本。2.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提供更可靠的引导功能，这两种功能使开发人员能够更有效地引导模型的...
GPT-4 GPT-4-0613的主要更新就是上面提到的全新函数调用功能。而GPT-4-32k-0613的更新，除了包含GPT-4-0613的所有更新内容以外，还新增加了更长的上下文长度，从而能更好地理解更长篇幅的文本。OpenAI表示，未来几周内，将会有更多目前在等待名单上的人可以开始使用GPT-4.GPT-3.5 Turbo GPT-3.5-turbo-0613...
4、“跷跷板”现象 通过比较2023年3月和2023年6月的OpenAIAPI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...
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”。
据悉，新版GPT-3.5-turbo支持16000 tokens的上下文长度，比目前的 gpt-3.5-turbo要长4倍，而且使用者仅需高于普通GPT-3.5-turbo两倍的价格。简单来讲，使用者输入1000个tokens需要支付0.003美元，模型生成1000个tokens，使用者需要支付0.004美元。▲GPT-3.5-turbo介绍，来源：OpenAI官网 OpenAI称，新版GPT-3.5...