В рамках серии стратегических достижений, определяющих будущее искусственного интеллекта, OpenAI представила набор передовых инструментов, направленных на совершенствование способов обработки и управления контентом. В ходе своего последнего этапа разработки компания представила две современные модели внедрения, обновила GPT-4 Turbo и представила набор надежных инструментов управления API.
Приступая к миссии по точной настройке контент-анализа, OpenAI создала отличную линейку моделей внедрения. Эти модели, имеющие решающее значение в области искусственного интеллекта, преобразуют текстовый или кодовый контент в числовые последовательности, чтобы лучше расшифровывать взаимосвязи внутри данных. На выпуске представлена изящная модель с возможностью встраивания текста 3-small, которая обеспечивает превосходную эффективность и стоит в пять раз дешевле, чем ее предшественник. Заметные улучшения включают повышение производительности тестового поиска с 31,4% до 44%, а также улучшение показателей теста по английскому языку с 61% до 62,3%.
Более крупный брат, text-embedding-3-large, не менее впечатляет, поскольку способен создавать до 3072-мерных вложений. Для сравнения, эта модель превосходит по качеству text-embedding-ada-002. Эти достижения появились благодаря новаторским методам обучения, позволяющим сократить время внедрения без потери концептуального интеллекта, что является шагом вперед для OpenAI в гибкости модели внедрения.
Дополнительные усовершенствования касаются моделей OpenAI GPT-3.5 Turbo и API модерации. На следующей неделе состоится дебют GPT-3.5 Turbo в его обновленной форме, обещающей повышенную точность ответа на форматирование и сниженную структуру затрат, а также сокращение скорости ввода токенов вдвое и вывода на четверть. API модерации также получает обновление до text-moderation-007, которое на сегодняшний день считается самой мощной моделью для выявления опасного текста.
Предварительная версия GPT-4 Turbo не осталась в стороне и может похвастаться улучшениями, которые влекут за собой более тщательную генерацию кода и меньшее количество ошибок при выполнении задач. Но улучшения не заканчиваются обновлением модели; OpenAI значительно оптимизировала управление API. Усовершенствованное назначение разрешений для ключей API знаменует новую эру детализации контроля доступа, а панель мониторинга и функции экспорта теперь предлагают метрики на уровне ключей API при активации отслеживания, что позволяет получить детальную информацию об использовании функций, команд, продуктов или проектов.
Эти преобразующие обновления OpenAI призваны радикально улучшить объем и точность задач машинного обучения. Разработчики и компании, желающие использовать весь потенциал таких достижений, могут рассмотреть возможность использования таких платформ, как AppMaster , которые предлагают среду no-code для быстрой интеграции этих моделей ИИ в разнообразные приложения, расширяя их возможности, сохраняя при этом конкурентное преимущество в технологиях.
