ChatGPTメジャーアップデート！新しい API 関数呼び出し、コンテキストが 4 倍に急増、価格が下落

ビッグデータダイジェスト制作

ただ！ OpenAI は GPT シリーズのメジャーアップデートをリリースしました。最も核となるのは、API に新しく追加された関数呼び出し機能です。

加えて：

gpt-4 および gpt-3.5-turbo のより新しく、より制御しやすいバージョン。
新しくリリースされた gpt-3.5-turbo は 16k コンテキスト入力をサポートします。
gpt-3.5-turbo 入力トークンのコストが 25% 削減されます。
最も先進的な埋め込みモデルは75%安価
gpt-3.5-turbo および gpt-4 API がオープンになり、待機時間が設定されなくなりました。

このアップデートでは、OpenAI は関数呼び出しに重点を置きました。開発者は関数を手動で選択する必要はなく、使用する必要がある関数をモデルに記述するだけで済みます。モデルはプロンプトワードに基づいてどの関数をいつ呼び出すかを決定します。これは、GPT-4 のプラグイン呼び出しのメカニズムと同じです。

これらのモデルは、関数を呼び出す必要があるタイミングを検出し、関数シグネチャに準拠した JSON 応答を生成するように微調整されています。つまり、関数呼び出しにより、開発者はモデルから構造化されたデータをより確実に取得できるようになります。

更新されたモデル: GPT-4 および gpt-3.5-turbo のメジャーアップグレード

GPT-4/GPT-3.5-turbo には 2 つのモデルがあり、どちらも 0613 という番号が付けられています (意味: 6 月 13 日に更新された?)。

その中で、gpt-4-0613 には関数呼び出し機能を備えた更新および改良されたモデルが含まれています。gpt-4-32k-0613 には gpt-4-0613 と同じ改良が含まれていますが、コンテキストの長さが拡張され、より大きなテキストをよりよく理解できるようになりました。

gpt-3.5-turbo-0613 には、GPT-4 と同じ関数呼び出しに加えて、システムメッセージによるより堅牢な制御性が含まれています。gpt-3.5-turbo-16k の 16k コンテキストにより、モデルは 1 回のリクエストで約 20 ページのテキストをサポートできるようになりました。

このアップデートでは、OpenAI はより多くのサービスを提供しながらも、より低い価格を請求しており、これは業界の良心を明確に反映しています。

「text-embedding-ada-002 により、コストが 75% 削減され、1K トークンあたり 0.0001 ドルになります。」
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 ドルです。
gpt-3.5-turbo のトークン入力コストが 25% 削減されました。

料金プランが更新された後、一部のネットユーザーは「OpenAIはそれを許したようだ」と述べた。

開発者の負担を軽減するAPI使用例

関数呼び出し機能に関して、OpenAI は次の例を示しています。

1. 変換をリクエストする

「来週の金曜日にコーヒーを飲みたいかどうかを確認するために Anya にメールを送信する」などのリクエストは、関数呼び出しに変換されます。

 send_email(to: string, body: string)

「ボストンの天気はどうですか？」は関数呼び出しに変換されます。

 get_current_weather(location: string, unit: 'celsius' | 'fahrenheit')。

2.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する

今月のトップ 10 の顧客は誰ですか?

 get_customers_by_revenue(start_date: string, end_date: string, limit: int)

Acme 社は先月いくつの注文を出したでしょうか? これは SQL クエリに変換できます。

 sql_query(query: string)

3. テキストから構造化データを抽出する

Wikipedia の記事に記載されているすべての人物を抽出する関数を定義します。

 extract_people_data(people: [{name: string, birthday: string, location: string}])

図1: 外部APIを呼び出して操作を実行したり質問に回答したりする

OpenAIとそのGPTプロジェクト

最近のインタビューで、OpenAI の責任者であるサム・アルトマン氏は、今後 2 年間の GPT 計画を発表しました。たとえば、2023 年の計画では、GPT-4 のコストを削減し、応答速度を向上させることになっています。その他の計画には次のものがあります。

より長いコンテキストウィンドウでは 100 万個のトークンをサポートできます。
開発者の開発効率を向上させるために API を微調整します。
セッション状態をサポートする API。

明らかに、このアップデートは、開発者の開発効率を向上させるためにコンテキストウィンドウを長くするという約束に対する回答です。案の定、このような純粋な起業家チームは、AI テクノロジーをより多くの人々に役立つものにすることに関心を持っています。常に技術を商品化し、強化する特定の企業のように、一般ユーザーが購入できないような形で技術をパッケージ化するのではなく。

OpenAI を詳しく見てみると、夢を貫き、物事を極限までやり遂げようとする組織であることがわかります。

OpenAIは非営利の人工知能研究ラボとして始まり、2016年にサム・アルトマン氏とイーロン・マスク氏から10億ドルの資金提供を受けた。

2019年、OpenAIは投資家からの資金を集めるために営利目的の人工知能研究機関へと変貌しました。

研究所の研究資金が枯渇しつつある中、マイクロソフトは研究所にさらに10億ドルを投資すると発表した。

CEOのアルトマン氏は、初期のGPT-4は非常に遅く、バグがあり、多くの点で不十分だったと語った。しかし、初期のコンピューターについても同じことが言えます。コンピューターの開発には数十年かかりましたが、それでも私たちの生活に非常に重要になるものへの道を示していました。つまり、当初のKPIが悪かったからといって、会社は計画を放棄したわけではないのです。

元マイクロソフトリサーチアジア副社長で蘭州科技の創設者である周明氏はインタビューでこう述べています。

OpenAI の最大の功績は、あらゆる面で完璧さを達成したことであり、それは統合イノベーションのモデルです。

世の中にはさまざまなタイプの人がいますが、その中には根本的なイノベーションを研究したいだけの人もいます。一部は基礎となるイノベーションに基づいて適用され、一方、一般的なアプリケーションは単一のタスクを解決するために使用されます。他の企業は、すべての作業、アプリケーション、アルゴリズムを大規模なプラットフォームに統合してマイルストーンを作成する統合イノベーションを行っています。 OpenAI は統合イノベーションを非常にうまく実行しています。

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