OpenAI は、開発者のフィードバックに基づいてプラットフォームを継続的に改善することに取り組んでいます。 OpenAI は、生成 AI モデルの最新の機能強化により、開発者が職場向けに革新的で改良された AI アプリケーションを作成できる新たな可能性を切り開いています。新しい API アップデートと GPT モデルにより、開発者は、職場環境における一般的なタスクの複雑さと特殊性を処理するのに適した AI アプリケーションを作成するための追加機能を提供します。
**1. プラットフォームベースの企業にとって、将来の利点は自社のデータ自体に限定されるべきであり、データは AI を通じて直接アクセスされ、ユーザーは途中のエンジニアリング アーキテクチャの設計をスキップします。 **
たとえば、ステーション B を模倣してステーション C を開発したい場合、従来は、最初にステーション B のビジネス構造を調べてから、再度クローンを作成するアーキテクトを見つける必要がありました。オープン ソース コードを使用する必要がありますが、 ChatGPTプラグインの登場により、この形式は過去のものとなり、将来的にはプラットフォームビジネスリースと呼ばれる、ワンステップで直接ユーザーにデータを変換する手法になるかもしれません。
**2. Open AI は業界の審判として直接競技を開始します。選手も審判も。すべてがとても早く起こりました。 **
OpenAI がアップデートを発表: 大幅に強化された AI モデル
2023 年 6 月 13 日 (北京時間)、OpenAI はアップデートを発表職場での人工知能機能を向上させるために、OpenAI は画期的な生成 AI モデル GPT-3.5 Turbo および GPT-4 の一連のアップデートを発表しました。
新しい関数呼び出し機能の革新的な導入、操作性の向上、GPT-3.5 Turbo のコンテキストの拡張、価格体系の改訂などの具体的な反復**は、開発者に洗練された高性能 AI アプリケーションを作成するための拡張されたツールボックスを提供することを目的としています。現代の労働環境の複雑さに対応します。 **
新しい関数呼び出し機能の導入、起動性の向上、GPT-3.5 Turbo のコンテキストの拡張、価格体系の改訂などのこれらの反復は、複雑さに対応した複雑で高性能な AI アプリケーションを作成するための拡張されたツールボックスを開発者に提供することを目的としています。現代の労働環境。
**前回の要約: OpenAI がすべてを推進する? **
注: OpenAI の GPT モデルの最新の改善から恩恵を受けるのは開発者だけではありません。私たちはそれを見てきました - Microsoft は OpenAI と提携して、生成 AI で強化された AI モデルを開発者に提供します Bing や Office などの人気製品、Snapchat がサービスを開始しましたOpenAI の GPT モデルを使用した生成 AI チャットボット My AI、Salesforce が OpenAI の最も「先進的なモデル」サポートを搭載した初の生成 AI CRM 製品 Einstein GPT をリリース、モルガン・スタンレーが OpenAI との提携を発表、アクセスできる数少ない資産管理会社の 1 つとなる最新の GPT-4 モデルに移行し、HubSpot は OpenAI GPT-4 に基づいて ChatSpot.ai を開発し、Stripe は顧客の理解と不正行為の削減に役立つ OpenAI GPT テクノロジーを組み込みました
**それでは、OpenAI は GPT-3.5 Turbo と GPT-4 にどのような改良を加えたのでしょうか? **
OpenAI は、Chat Completions API での新しい関数呼び出しの導入、操作性の向上、GPT-3.5 Turbo のコンテキストの拡張、さらなる価格削減など、GPT-3.5 Turbo および GPT-4 モデルのアップデートを発表しました。
製品のアップデート
外部ツールを呼び出して質問に答えるチャットボットを作成します
自然言語クエリを関数呼び出し、API 呼び出し、またはデータベース クエリに変換します
テキストから構造化データを抽出
新しい API パラメーターは、開発者に関数をモデルに記述する方法を提供し、モデルが特定の関数を選択的に呼び出すことを要求します
**関数呼び出しの導入により、開発者は GPT モデルを他の API や外部ツールとシームレスに統合できる新たな可能性が広がります。 **
たとえば、職場アプリケーションはこの機能を使用して、ユーザーの自然言語クエリを CRM または ERP システムへの関数呼び出しに変換し、アプリケーションをよりユーザー フレンドリーで効率的なものにすることができます。 OpenAI は、信頼できないデータに関連する潜在的なセキュリティ問題について引き続き懸念していますが、開発者は信頼できるツールからのみ情報を取得し、影響のあるアクションを実行する前にユーザー確認手順を含めることでアプリケーションを保護することを推奨しています。
関数呼び出し
開発者は、gpt-4-0613 および gpt-3.5-turbo-0613 で関数を記述し、関数を呼び出すパラメーターを含む JSON オブジェクトの出力をモデルがインテリジェントに選択できるようになりました。このようにして、GPT および外部ツールの機能と、 APIが接続されています。
(元のアプリケーション側がAIの出力結果を解析して独自の関数を呼び出すという意味です。代わりに、可能なすべての呼び出しをAIに与え、AI自身に選択させます)
開発者のフィードバックと機能要件に従って、OpenAI は開発者が更新されたモデルの機能を記述し、AI がこれらの機能パラメータを含む JSON オブジェクトをインテリジェントに生成できるようにすることで、GPT の機能と外部ツールおよび API の間の接続の信頼性を高めます。モデルからの構造化データの取得。新しい関数は、さまざまなアプリケーションをサポートするためにこのブロックを呼び出します。
これらのモデルは、関数を呼び出す必要があるとき (ユーザー入力に応じて) を検出し、関数の署名に準拠した JSON ファイルで応答するように微調整されています。関数呼び出しを使用すると、開発者はモデルから構造化データをより確実に取得できます。
たとえば、開発者は次のことができます:
外部ツール (ChatGPT プラグインなど) を呼び出して質問に直接回答するチャットボットを作成します。たとえば、「Anya に来週の金曜日にコーヒーを飲みたいかどうかをメールで問い合わせる」などのクエリを作成します。
send_email(to: string, body: string) のような関数呼び出しに変換されます。
または「ボストンの天気はどんな感じですか?」
get_current_weather(場所: 文字列、単位: '摂氏' | '華氏') に変換します。
(著者注: API はプラグインで動作しており、Langchain の機能の一部は置き換えられる可能性があります)
「今月のトップ 10 の顧客は誰ですか?」を次のような内部 API 呼び出しに変換します。
get_customers_by_revenue(start_date: string, end_date: string, limit: int)、または sql_query を使用して、「Acme, Inc. の先月の注文件数は何件ですか?」を SQL ステートメントに直接変換します。 （クエリ文字列）。
テキストから構造化データを抽出:
extract_people_data(people: [{name: string,birthday:string,location:string}] という関数を定義して、Wikipedia の記事で言及されているすべての人物を抽出します。これらの使用例は、OpenAI の /v1 の新しい API パラメーターによって提供されます。 /chat/completions エンドポイントの関数と function_call を使用すると、開発者は JSON スキーマを通じてモデルに関数を記述し、オプションで特定の関数を呼び出すようにモデルに要求できます。
開発者ドキュメントから、関数呼び出しを改善できる可能性がある状況が見つかった場合は、 を追加します。
モデルの改善
新しい GPT-4 および GPT-3.5 Turbo モデルには、改良されたブートストラップと拡張されたコンテキストが含まれています。
開発者は、強化されたブートストラップ機能を利用して、よりターゲットを絞ったビジネス レポートの生成や、顧客サービスでの詳細なコンテキスト認識型チャットボットの作成など、より組織またはタスクに特化した AI アプリケーションを設計できます。
リリースされた GPT-3.5 Turbo-16k は、標準 GPT-3.5 Turbo の 4 倍のコンテキスト長を提供でき、1 回のリクエストで最大 20 ページのテキストをサポートします。この拡張されたコンテキスト機能により、AI はより大きなテキスト本文を理解し、応答を生成できるようになります。
たとえば、文書が長くなることが多い法律や学術の職場では、この機能により、大量のテキストを理解して要約するモデルの能力が大幅に向上し、情報抽出がより効率的になります。同様に、プロジェクト管理アプリケーションの場合、AI がプロジェクト計画全体を一度に処理して理解できるようになり、より洞察力に富んだプロジェクト分析と予測を生成できるようになります。
OpenAI はまた、以前の GPT-4 および GPT-3.5 Turbo バージョンの廃止も発表しました。これらは 9 月 13 日まで利用可能です。開発者にはスムーズな移行が保証されており、プロセスを改善するためにフィードバックを提供することが奨励されています。
価格を下げる
システムの効率が向上するにつれて、OpenAI はその節約分を開発者に還元します。人気の text-embedding-ada-002 を使用すると、価格が 75% オフになります。さらに、GPT-3.5 Turbo モデルの入力トークンのコストも 25% 削減されました。
機能の向上とコストの削減を組み合わせることで、開発者はアプリケーションでこれらのモデルを使用して実験することが容易になります。
GPT モデルの開発を継続します
OpenAI は、開発者のフィードバックに基づいてプラットフォームを継続的に改善することに取り組んでいます。 OpenAI は、生成 AI モデルの最新の機能強化により、開発者が職場向けに革新的で改良された AI アプリケーションを作成できる新たな可能性を切り開いています。新しい API アップデートと GPT モデルにより、開発者は、職場環境における一般的なタスクの複雑さと特殊性を処理するのに適した AI アプリケーションを作成するための追加機能を提供します。
その他の解釈と推測
2023年3日、著者が記事を投稿しました、今だけ！ OpenAI が起動した ChatGPT プラグインの解釈
それは次のように述べています：
**1. プラットフォームベースの企業にとって、将来の利点は自社のデータ自体に限定されるべきであり、データは AI を通じて直接アクセスされ、ユーザーは途中のエンジニアリング アーキテクチャの設計をスキップします。 **
たとえば、ステーション B を模倣してステーション C を開発したい場合、従来は、最初にステーション B のビジネス構造を調べてから、再度クローンを作成するアーキテクトを見つける必要がありました。オープン ソース コードを使用する必要がありますが、 ChatGPTプラグインの登場により、この形式は過去のものとなり、将来的にはプラットフォームビジネスリースと呼ばれる、ワンステップで直接ユーザーにデータを変換する手法になるかもしれません。
**2. Open AI は業界の審判として直接競技を開始します。選手も審判も。すべてがとても早く起こりました。 **
そこで、今日はいくつかの考えを追加します。
**Plugin の本質は実際にはリソースの平等であり、OpenAI は特定のサービスプロバイダーではなく、将来ビッグデータの王になるでしょう。ストック資源の平準化というのが今回のAIの本当の核心だと思いますが、問題を考えるときには技術の蓄積も考えなければならず、トラフィックの観点だけで問題を考えるわけにはいきません。 **