6月13日、OpenAIの公式WebサイトはChatGPTの最新機能アップデートを突然公開した。重要なポイントは次のとおりです。1. 新しい関数: 新しい関数呼び出し機能が Chat Completions API に追加されました。これにより、モデルが関数を呼び出し、必要に応じて出力として対応する JSON オブジェクトを生成できるようになります。これにより、開発者はモデルから構造化データをより正確に取得し、自然言語から API 呼び出しまたはデータベース クエリへの変換を実現できるほか、テキストから構造化データを抽出するために使用することもできます。> (つまり、OpenAI の微調整後、人間の言葉を話しかけると、OpenAI はそれを認識して関数に変換し、プログラミングなしでプログラミングできる能力をさらに実現します。カオス構造構造化データ)2. モデルの更新: より制御しやすい gpt-4 および gpt-3.5-turbo バージョンと、標準の 4k バージョンよりも長いテキストを処理できる gpt-3.5-turbo の新しい 16k コンテキスト バージョンを更新しました。> (20 ページのテキストをサポートできます!)3. モデルの非推奨: gpt-3.5-turbo-0301 および gpt-4-0314 モデルの非推奨タイムラインを発表しました。これらのモデルのユーザーは、一定の期間までは新しいモデルにアップグレードすることを選択できますが、その後は古いモデルは利用できなくなります。> (一方で、これらのモデルをまだ使用している人には注意してください。OpenAI のクレイジーなリズムについていくようにしてください。一方で、OpenAI の以前のバージョンのモデルをベンチマークした多くの人は、OpenAI がすでにそれらのモデルを放棄しています。)4. 価格調整: 最も先進的な埋め込みモデルの価格は 75% 引き下げられ、gpt-3.5-turbo の入力トークン価格は 25% 引き下げられました。> (サム・アルトマン氏は最近のパレードで、価格は今後も下がり続けるだろうと述べたが、それはこれからだ。そして、その価格下落は最強モデルのアンクルカット価格である。最新の価格は、1,000 トークンあたり 0.0001 米ドルである。)OpenAIはまた、これらのモデルはすべて、3月1日に導入されたデータプライバシーとセキュリティ保証を引き続き維持すること、つまりクライアントが生成を要求するすべての出力を所有しており、APIデータはトレーニングには使用されないことも強調した。これらのアップデートにより、待機リストに登録されているさらに多くの人に GPT-4 を試してもらう予定です。皆さんが GPT-4 でどのようなプロジェクトを構築するか楽しみにしています。モデルの更新をスムーズに移行できるよう、開発者からのフィードバックをお勧めします。## **以下は発表の全文です:**今年初めに gpt-3.5-turbo モデルと gpt-4 モデルをリリースしましたが、わずか数か月の間に、開発者がこれらのモデル上に素晴らしいアプリケーションを構築するのを見てきました。本日は、いくつかのエキサイティングなアップデートをお知らせします。Chat Completions API の新しい関数呼び出し機能· 制御性が追加された更新された gpt-4 および gpt-3.5-turbo バージョン· gpt-3.5-turbo の新しい 16k コンテキスト バージョン (標準 4k バージョンと比較)当社の最先端の埋め込みモデルの価格を 75% 削減gpt-3.5-turbo 入力トークンの価格が 25% 値下げgpt-3.5-turbo-0301 および gpt-4-0314 モデルの非推奨タイムラインを発表これらのモデルはすべて、3 月 1 日に開始したのと同じデータ プライバシーとセキュリティ保証が付属しています。つまり、顧客はリクエストによって生成されたすべての出力を所有し、API データはトレーニングには使用されません。関数呼び出し開発者は gpt-4-0613 および gpt-3.5-turbo-0613 に関数を記述し、それらの関数を呼び出すための引数を含む JSON オブジェクトの出力をモデルにインテリジェントに選択させることができるようになりました。これは、GPT の機能を外部ツールや API とより確実に接続するための新しい方法です。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 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。ChatGPT プラグインなどの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。「アーニャに来週の金曜日にコーヒーが欲しいか聞いてください」といった質問を send\_email(to: string, body: string) のような関数呼び出しに変換したり、「ボストンの今の天気は何ですか?」という関数呼び出しを get\_current \_weather(場所: 文字列、単位: '摂氏' | '華氏');· 自然言語を API 呼び出しまたはデータベース クエリに変換します。「今月のトップ 10 の顧客は誰ですか?」を get\_customers\_by\_revenue(start\_date: string, end\_date: string, limit: int) などの内部 API 呼び出しに変換するか、「注文数」を指定します。 Acme, Inc. は 1 か月で配置されましたか?」 sql\_query(query: string) を使用して SQL クエリに変換します。テキストから構造化データを抽出します。· ウィキペディアの記事から人物に関するすべての言及を抽出するには、extract\_people\_data(people: [{name: string, Birthday: string, location: string}]) という関数を定義します。これらのユースケースはすべて、/v1/chat/completions エンドポイント、関数、および function\_call の新しい API パラメーターによって有効になります。これにより、開発者は JSON スキーマを介し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。まずは開発者向けドキュメントを読んでみて、関数呼び出しを改善できる可能性がある状況を見つけた場合は、評価を追加してください。## 関数呼び出しの例ボストンは今どんな天気ですか? ステップ1OpenAI API関数とユーザーの入力を使用してモデルを呼び出します。ステップ2サードパーティAPIモデルの応答を使用して API を呼び出しますステップ3OpenAI API要約のために応答をモデルに送り返します。 現在のボストンの天気は晴れ、気温は摂氏 22 度です。 ChatGPT プラグインのアルファ リリース以来、私たちはツールと言語モデルを安全に連携させる方法について多くのことを学びました。ただし、未解決の研究課題がまだいくつかあります。たとえば、概念実証の脆弱性は、ツールの出力から信頼できないデータを取得すると、モデルが予期しないアクションを実行する可能性があることを示しています。当社は、これらおよびその他のリスクを軽減するために懸命に取り組んでいます。開発者は、信頼できるツールからの情報のみを使用し、電子メールの送信、オンライン投稿、購入など、現実世界に影響を与え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、アプリを保護できます。ニューモデルGPT-4gpt-4-0613 には、更新および改良されたモデルと関数呼び出し機能が含まれています。gpt-4-32k-0613 には、gpt-4-0613 と同じ改良点が含まれており、さらに、より大きなテキストをよりよく理解できるようにコンテキストの長さが増加しています。これらのアップデートにより、このモデルの待機リストを完全に削除することを目標に、今後数週間でより多くの人々を待機リストに登録して GPT-4 を試すよう招待する予定です。辛抱強く待ってくださった皆さんに感謝します。皆さんが GPT-4 で何を構築するか楽しみにしています。GPT-3.5ターボgpt-3.5-turbo-0613 には、GPT-4 と同じ関数呼び出し機能に加え、システム メッセージによるより信頼性の高い制御が含まれており、どちらの機能も開発者がモデル応答をより効率的にガイドできるようにします。gpt-3.5-turbo-16k は gpt-3.5-turbo の 4 倍のコンテキスト長を提供しますが、価格は 2 倍になります: 1K 入力トークンあたり $0.003、1K 出力トークンあたり $0.004 16k コンテキストとは、モデルが約 20 ページで使用できることを意味しますのテキストが 1 つのリクエストでサポートされます。モデルの廃止本日、3 月に発表した gpt-4 および gpt-3.5-turbo の初期バージョンのアップグレードと非推奨のプロセスを開始します。安定したモデル名 (gpt-3.5-turbo、gpt-4、および gpt-4-32k) を使用するアプリは、6 月 27 日に上記の新しいモデルに自動的にアップグレードされます。モデルのバージョン間のパフォーマンスを比較するために、私たちのライブラリはパブリック評価とプライベート評価をサポートし、モデルの変更がユースケースにどのような影響を与えるかを実証します。移行にさらに時間が必要な開発者は、API リクエストの 'model' パラメーターで gpt-3.5-turbo-0301、gpt-4-0314、または gpt-4-32k-0314 を指定することで、古いモデルを引き続き使用できます。これらの古いモデルは 9 月 13 日以降もアクセス可能ですが、それ以降はこれらのモデル名を指定したリクエストは失敗します。モデルの非推奨ページでは、モデルの非推奨に関する最新情報を入手できます。これはこれらのモデルに対する最初のアップデートであるため、スムーズな移行を確保するために開発者のフィードバックを歓迎します。価格を下げる本日より、当社は引き続きシステムの効率を向上させ、これらのコスト削減を開発者に還元します。埋め込みtext-embedding-ada-002 は、最も人気のある埋め込みモデルです。本日、そのコストを 75% 削減し、1,000 トークンあたり 0.0001 ドルにしました。GPT-3.5ターボgpt-3.5-turbo は最も人気のあるチャット モデルで、何百万ものユーザーに ChatGPT サービスを提供しています。本日、gpt-3.5-turbo の入力トークン コストを 25% 削減しました。開発者は現在、1K 入力トークンあたり 0.0015 ドル、1K 出力トークンあたり 0.002 ドルでこのモデルを使用できます。これは 1 ドルあたり約 700 ページに相当します。gpt-3.5-turbo-16k の価格は、1K 入力トークンあたり 0.003 ドル、1K 出力トークンあたり 0.004 ドルになります。 開発者からのフィードバックはプラットフォーム進化の基礎であり、受け取った提案に基づいて改善を続けていきます。私たちは、開発者がこれらの最新モデルや新機能をアプリでどのように使用するかを見ることを楽しみにしています。
OpenAIが大幅アップデートされ、また強くなりました！この API は驚異的な関数呼び出し機能を備え、より長いコンテキストを処理でき、価格は 75% 下がりました。
6月13日、OpenAIの公式WebサイトはChatGPTの最新機能アップデートを突然公開した。重要なポイントは次のとおりです。
OpenAIはまた、これらのモデルはすべて、3月1日に導入されたデータプライバシーとセキュリティ保証を引き続き維持すること、つまりクライアントが生成を要求するすべての出力を所有しており、APIデータはトレーニングには使用されないことも強調した。これらのアップデートにより、待機リストに登録されているさらに多くの人に GPT-4 を試してもらう予定です。皆さんが GPT-4 でどのようなプロジェクトを構築するか楽しみにしています。モデルの更新をスムーズに移行できるよう、開発者からのフィードバックをお勧めします。
以下は発表の全文です:
今年初めに gpt-3.5-turbo モデルと gpt-4 モデルをリリースしましたが、わずか数か月の間に、開発者がこれらのモデル上に素晴らしいアプリケーションを構築するのを見てきました。本日は、いくつかのエキサイティングなアップデートをお知らせします。
Chat Completions API の新しい関数呼び出し機能
· 制御性が追加された更新された gpt-4 および gpt-3.5-turbo バージョン
· gpt-3.5-turbo の新しい 16k コンテキスト バージョン (標準 4k バージョンと比較)
当社の最先端の埋め込みモデルの価格を 75% 削減
gpt-3.5-turbo 入力トークンの価格が 25% 値下げ
gpt-3.5-turbo-0301 および gpt-4-0314 モデルの非推奨タイムラインを発表
これらのモデルはすべて、3 月 1 日に開始したのと同じデータ プライバシーとセキュリティ保証が付属しています。つまり、顧客はリクエストによって生成されたすべての出力を所有し、API データはトレーニングには使用されません。関数呼び出し
開発者は gpt-4-0613 および gpt-3.5-turbo-0613 に関数を記述し、それらの関数を呼び出すための引数を含む JSON オブジェクトの出力をモデルにインテリジェントに選択させることができるようになりました。これは、GPT の機能を外部ツールや API とより確実に接続するための新しい方法です。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 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。
ChatGPT プラグインなどの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。
「アーニャに来週の金曜日にコーヒーが欲しいか聞いてください」といった質問を send_email(to: string, body: string) のような関数呼び出しに変換したり、「ボストンの今の天気は何ですか?」という関数呼び出しを get_current _weather(場所: 文字列、単位: '摂氏' | '華氏');
· 自然言語を API 呼び出しまたはデータベース クエリに変換します。
「今月のトップ 10 の顧客は誰ですか?」を get_customers_by_revenue(start_date: string, end_date: string, limit: int) などの内部 API 呼び出しに変換するか、「注文数」を指定します。 Acme, Inc. は 1 か月で配置されましたか?」 sql_query(query: string) を使用して SQL クエリに変換します。
テキストから構造化データを抽出します。
· ウィキペディアの記事から人物に関するすべての言及を抽出するには、extract_people_data(people: [{name: string, Birthday: string, location: string}]) という関数を定義します。
これらのユースケースはすべて、/v1/chat/completions エンドポイント、関数、および function_call の新しい API パラメーターによって有効になります。これにより、開発者は JSON スキーマを介し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。まずは開発者向けドキュメントを読んでみて、関数呼び出しを改善できる可能性がある状況を見つけた場合は、評価を追加してください。
関数呼び出しの例
ボストンは今どんな天気ですか?
OpenAI API
関数とユーザーの入力を使用してモデルを呼び出します。
ステップ2
サードパーティAPI
モデルの応答を使用して API を呼び出します
ステップ3
OpenAI API
要約のために応答をモデルに送り返します。 現在のボストンの天気は晴れ、気温は摂氏 22 度です。 ChatGPT プラグインのアルファ リリース以来、私たちはツールと言語モデルを安全に連携させる方法について多くのことを学びました。ただし、未解決の研究課題がまだいくつかあります。たとえば、概念実証の脆弱性は、ツールの出力から信頼できないデータを取得すると、モデルが予期しないアクションを実行する可能性があることを示しています。当社は、これらおよびその他のリスクを軽減するために懸命に取り組んでいます。開発者は、信頼できるツールからの情報のみを使用し、電子メールの送信、オンライン投稿、購入など、現実世界に影響を与え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、アプリを保護できます。
ニューモデル
GPT-4
gpt-4-0613 には、更新および改良されたモデルと関数呼び出し機能が含まれています。
gpt-4-32k-0613 には、gpt-4-0613 と同じ改良点が含まれており、さらに、より大きなテキストをよりよく理解できるようにコンテキストの長さが増加しています。
これらのアップデートにより、このモデルの待機リストを完全に削除することを目標に、今後数週間でより多くの人々を待機リストに登録して GPT-4 を試すよう招待する予定です。辛抱強く待ってくださった皆さんに感謝します。皆さんが GPT-4 で何を構築するか楽しみにしています。
GPT-3.5ターボ
gpt-3.5-turbo-0613 には、GPT-4 と同じ関数呼び出し機能に加え、システム メッセージによるより信頼性の高い制御が含まれており、どちらの機能も開発者がモデル応答をより効率的にガイドできるようにします。
gpt-3.5-turbo-16k は gpt-3.5-turbo の 4 倍のコンテキスト長を提供しますが、価格は 2 倍になります: 1K 入力トークンあたり $0.003、1K 出力トークンあたり $0.004 16k コンテキストとは、モデルが約 20 ページで使用できることを意味しますのテキストが 1 つのリクエストでサポートされます。
モデルの廃止
本日、3 月に発表した gpt-4 および gpt-3.5-turbo の初期バージョンのアップグレードと非推奨のプロセスを開始します。安定したモデル名 (gpt-3.5-turbo、gpt-4、および gpt-4-32k) を使用するアプリは、6 月 27 日に上記の新しいモデルに自動的にアップグレードされます。モデルのバージョン間のパフォーマンスを比較するために、私たちのライブラリはパブリック評価とプライベート評価をサポートし、モデルの変更がユースケースにどのような影響を与えるかを実証します。
移行にさらに時間が必要な開発者は、API リクエストの 'model' パラメーターで gpt-3.5-turbo-0301、gpt-4-0314、または gpt-4-32k-0314 を指定することで、古いモデルを引き続き使用できます。これらの古いモデルは 9 月 13 日以降もアクセス可能ですが、それ以降はこれらのモデル名を指定したリクエストは失敗します。モデルの非推奨ページでは、モデルの非推奨に関する最新情報を入手できます。これはこれらのモデルに対する最初のアップデートであるため、スムーズな移行を確保するために開発者のフィードバックを歓迎します。
価格を下げる
本日より、当社は引き続きシステムの効率を向上させ、これらのコスト削減を開発者に還元します。
埋め込み
text-embedding-ada-002 は、最も人気のある埋め込みモデルです。本日、そのコストを 75% 削減し、1,000 トークンあたり 0.0001 ドルにしました。
GPT-3.5ターボ
gpt-3.5-turbo は最も人気のあるチャット モデルで、何百万ものユーザーに ChatGPT サービスを提供しています。本日、gpt-3.5-turbo の入力トークン コストを 25% 削減しました。開発者は現在、1K 入力トークンあたり 0.0015 ドル、1K 出力トークンあたり 0.002 ドルでこのモデルを使用できます。これは 1 ドルあたり約 700 ページに相当します。
gpt-3.5-turbo-16k の価格は、1K 入力トークンあたり 0.003 ドル、1K 出力トークンあたり 0.004 ドルになります。