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        OpenAI開放ChatGPT模型API “全民AIGC時代”來臨?

        時間:2023-03-02 20:37:17 來源: 評論:0 點擊:0
          3 月 2 日消息:OpenAI宣布正式推出面向商業用戶的ChatGPT和Whisper語音轉文字API(application programming interface,中譯“應用程序編程接口”),并給出了一系列商業伙伴已經上線的案例。

          OpenAI目前允許第三方開發者通過API將ChatGPT集成到其APP和服務中。而通過新的Whisper API,用戶也能以極低的價格轉錄或翻譯音頻。

          ChatGPT成本降低90%

          由于全球目前對ChatGPT API的使用需求巨大,這導致去年年底創建的一個未經授權的API違反了OpenAI的服務規則。如今,OpenAI已經推出自己的API來滿足需求。據悉,新API的計算將在線下和云設備上進行。

          OpenAI表示,其ChatGPT API不僅可以用于創建人工智能驅動的聊天界面,盡管其同時強調幾家公司一直在使用它來實現這一目的,包括本周早些時候宣布的Snap的My AI功能。OpenAI表示,全新API基于“gpt-3.5-turbo”模型,其基礎是支持ChatGPT的GPT 3.5模型,取代了此前的“text-davinci-003.”。更為重要的是,在去年12月后,公司已經成功將ChatGPT的成本壓低了90%。

          圖片來源:OpenAI官網

          OpenAI董事長Greg Brockman表示,“我們需要一段時間才能讓這些API達到一定的質量水平。”但Brockman稱,“gpt-3.5-turbo”已經在其他方面進行了改進。

          “如果你想擁有一個人工智能導師,你肯定不會希望導師只是給學生一個答案。你希望它總是解釋,并幫助學生們學習。這就是用戶能夠構建那種系統的一個例子。我們認為,這將使API可用性更高。”

          《每日經濟新聞》記者注意到,其實已經有多款商業應用成為ChatGPT API的早期用戶。圖片和短視頻社交平臺Snap在本周推出了名為“My AI”的可定制化聊天機器人,供付費訂閱用戶使用。而擁有6000萬學生用戶的Quizlet在線學習平臺,則提供能出題考驗學生的家教機器人。許多中國零售業者出海貿易會用到的Shopify平臺,也已經上線了聊天機器人導購。短短幾個月內,ChatGPT已經迅速在全球軟件生態中覓得自己的位置。

          科技媒體theVerge報道稱,OpenAI此次提供的模型可能不是微軟新版必應搜索引擎正在使用的那種被微軟稱之為“新的下一代OpenAI大型語言模型”,它比ChatGPT和GPT-3.5“更快、更準確、更強大”。考慮到微軟在OpenAI上投入了大量資金,其能夠獲得普通開發者無法獲得的頂尖技術也就不足為奇了。

          圖片來源:OpenAI官網

          據悉,這款名為“gpt-3.5-turbo”的模型,定價為0.002美元/每1000 tokens。這“比我們現有的GPT-3.5模型便宜10倍”,部分原因是“一系列系統范圍內的優化”。根據OpenAI官網的解釋,token可以理解為一個一個非結構化的單詞,而1000個token大概對應750個詞。這個價格也要比目前的GPT 3.5模型便宜90%。

          據OpenAI官網介紹,舉例來講,“ChatGPT很棒!(ChatGPT is great!)”需要六個token,這個句子的API分別為Chat、G、PT、is、great和!。OpenAI提供了一個工具,用于檢查和解釋一串文本需要多少標記,并表示一般的經驗是,在英語文本中,“一個標記通常對應大約4個字符”。

          OpenAI表示,如果開發人員通過該API運行大量數據,他們也可以獲得一個專用于ChatGPT的示例。OpenAI的博客文章稱,這樣做可以讓用戶更好地控制其使用的模型。

          Whisper API支持幾十種語言、多種音頻格式輸入

          3月1日,OpenAI還宣布了新的Whisper API,即其語音和文本的模型。OpenAI表示,用戶可以用這個模型轉錄或翻譯音頻,每分鐘花費約0.006美元。

          根據OpenAI介紹,Whisper API支持對語音文件進行轉錄和翻譯,并支持包括英語、中文、阿拉伯語、日語、德語、西班牙語等幾十種語言,且可以接受M4A、MP3、MP4、MPEG、MPGA、WAV和WEBM格式的輸入。不過值得注意的是,OpenAI的產品說明文檔中也顯示,在業界常用的FLEURS數據集測試中,Whisper large-v2模型在識別英語、意大利語、德語時的單詞錯誤率都能控制在5%以下,但識別中文的錯誤率達到14.7%。

          此外,從技術上講,Whisper API基于開源Whisper-large-v2模型,因此用戶可以在自己的硬件上運行,而無需支付任何費用。此外,OpenAI或還可以訪問更為強大的硬件設備,所以當用戶正在尋找一個快速的音頻轉錄,或者需要在低功率設備(如手機)上進行轉錄,那么Whisper API可能是正確的選擇。

          OpenAI還宣布了一些政策的變化,稱這些變化是基于開發者的反饋。其中一個很大的問題,是除非客戶明確同意,否則OpenAI將不再使用通過API提交的數據來訓練模型。

          OpenAI還表示,公司正在努力提高這些語言模型的正常運行時間,其“工程團隊現在的首要任務是保持用戶使用的穩定性。”

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