Através de um comunicado de imprensa, a OpenAI anunciou novos modelos e atualizações de API. Confira os detalhes dessa novidade.
Sim. A OpenAI emitiu recentemente um comunicado de imprensa que confirma a atualização de seu modelo de pré-visualização GPT-4 Turbo. No comunicado, a empresa também otimizou o desempenho dos modelos existentes e lançou um novo modelo embarcado.
OpenAI anunciou novos modelos e atualizações de API
O lançamento e a atualização incluem dois modelos de incorporação de texto, uma visualização atualizada do GPT-4 Turbo, uma atualização do GPT-3.5 Turbo e um modelo de auditoria.
Com base no feedback do desenvolvedor sobre a versão de visualização inicial, a OpenAI lançou o modelo de visualização gpt-4-0125-preview. Este modelo se concentra em corrigir o carregamento “lento” do modelo para concluir tarefas de forma mais completa, como geração de código.
A nova visualização também melhora o suporte para problemas gerados em idiomas diferentes do inglês e introduz um alias de modelo “gpt-4-turbo-preview” que aponta automaticamente para a visualização mais recente.
A OpenAI também planeja lançar totalmente o GPT-4 Turbo com recursos de visão nos próximos meses.
Novo modelo incorporado com preços mais baixos
OpenAI também introduz dois novos modos de incorporação, um é um modelo menor e mais eficiente, o text-embedding-3-small, e o outro é um modelo maior e mais poderoso, o text-embedding-3-large.
Uma incorporação é uma sequência de números que representa um conceito em algo como linguagem natural ou código.
A incorporação torna mais fácil para modelos de aprendizado de máquina e outros algoritmos entenderem como o conteúdo está relacionado e executar tarefas como clustering ou recuperação.
Aplicativos como recuperação de conhecimento em ChatGPT e API de assistentes, bem como muitas ferramentas de desenvolvimento de geração de aumento de recuperação (RAG), usam o conceito de incorporação.
Text-embedding-3-small
Em comparação com o modelo text-embedding-ada-002 lançado em dezembro de 2022, o desempenho e a eficiência do text-embedding-3-small foram bastante melhorados.
Em termos de desempenho, a pontuação média de text-embedding-3-small no Multilingual Retrieval Common Benchmark (MIRACL) aumentou de 31,4% para 44,0%. A pontuação média no Common English Task Benchmark (MTEB) aumentou de 61,0% para 62,3%.
Em termos de preço, o preço de text-embedding-3-small é um quinto do de text-embedding-ada-002, caindo de US$ 0,0001 por token de 1k para US$ 0,00002.
Text-embedding-3-large
Text-embedding-3-large é o novo modelo de melhor desempenho lançado pela OpenAI. Comparando text-embedding-ada-002 com text-embedding-3-large: no MIRACL, a pontuação média melhora de 31,4% para 54,9%. Porém, no MTEB, a pontuação média melhora de 61,0% para 64,6%. Text-embedding-3-large custa US$ 0,00013 por mil tokens.
Suporte nativo para encurtamento
O suporte nativo para encurtamento permite que os desenvolvedores troquem requisitos mais baixos de armazenamento e computação por um certo nível de precisão. Simplificando, encurtar é como remover alguns detalhes menos importantes de um rótulo complexo, mantendo a essência.
GPT-3.5 Turbo
No campo API, o GPT-3.5 Turbo também tem um bom desempenho. Ao realizar diversas tarefas, ele não só oferece custo menor que o GPT-4, mas também garante velocidade de execução mais rápida.
Portanto, para os utilizadores pagantes, a redução de 50% nos preços dos factores de produção e de 25% nos preços dos produtos é, sem dúvida, um grande benefício.
Especificamente, o novo preço de entrada é fixado em US$ 0,0005 por token de 1 mil, enquanto o preço de saída é fixado em US$ 0,0015 por token de 1 mil.
O recente comunicado de imprensa da OpenAI anuncia avanços significativos em seus modelos e serviços de IA.
A atualização para o modelo de visualização GPT-4 Turbo atende aos comentários dos desenvolvedores, com foco na melhoria do desempenho e no suporte a idiomas, especialmente para contextos que não sejam o inglês.
Além disso, a introdução de novos modelos incorporados, incluindo text-embedding-3-small e text-embedding-3-large, apresenta melhorias na eficiência e nas métricas de desempenho, como pontuações MIRACL e MTEB.
O suporte nativo para encurtamento oferece aos desenvolvedores flexibilidade no equilíbrio entre precisão e requisitos de recursos.
Além disso, a otimização do GPT-3.5 Turbo traz soluções econômicas com preços de entrada e saída reduzidos, atendendo às necessidades dos usuários pagantes e garantindo uma execução mais rápida.
No geral, essas atualizações ressaltam o compromisso da OpenAI em aprimorar os recursos e a acessibilidade da IA.
