Gọi hàm và các bản cập nhật API khác

Trước đây chúng tôi đã thông báo với các nhà phát triển rằng gpt-3.5-turbo-0301, gpt-4-0314và gpt-4-32k-0314các mô hình đã được lên lịch ngừng hoạt động vào ngày 13 tháng 9 năm 2023. Sau khi xem xét phản hồi từ khách hàng và cộng đồng, chúng tôi sẽ gia hạn hỗ trợ cho các mô hình đó cho đến ít nhất là ngày 13 tháng 6 năm 2024.

Xem thêm: mua tài khoản ChatGPT Plus chính hãng giá rẻ 

Khi chúng tôi phát hành phiên bản mô hình mới, ưu tiên hàng đầu của chúng tôi là làm cho các mô hình mới thông minh hơn trên mọi phương diện. Chúng tôi đang nhắm mục tiêu cải thiện trên nhiều trục, chẳng hạn như hướng dẫn theo sau, độ chính xác thực tế và hành vi từ chối. Ví dụ, mô gpt-4-0613hình được giới thiệu vào tháng trước đã mang lại sự cải thiện đáng kể về các hàm gọi. 

Chúng tôi xem xét một số lượng lớn các số liệu đánh giá để xác định xem có nên phát hành một mô hình mới hay không. Mặc dù phần lớn các số liệu đã được cải thiện, nhưng có thể có một số tác vụ mà hiệu suất trở nên kém hơn. Đây là lý do tại sao chúng tôi cho phép người dùng API ghim phiên bản mô hình. Ví dụ: bạn có thể sử dụng gpt-4-0314thay vì chung chung gpt-4, trỏ đến phiên bản mô hình mới nhất. Mỗi mô hình được ghim riêng lẻ đều ổn định, nghĩa là chúng tôi sẽ không thực hiện các thay đổi ảnh hưởng đến đầu ra. 

Chúng tôi đang nỗ lực để đảm bảo rằng các phiên bản mới mang lại những cải tiến trên nhiều nhiệm vụ toàn diện. Tuy nhiên, phương pháp đánh giá của chúng tôi không hoàn hảo và chúng tôi liên tục cải thiện phương pháp này. Một cách giúp chúng tôi đảm bảo các mô hình mới trở nên tốt hơn ở các lĩnh vực bạn quan tâm là đóng góp vào thư viện OpenAI Evals (mở trong cửa sổ mới)để báo cáo những thiếu sót trong mô hình của chúng tôi.

Chúng tôi hiểu rằng việc nâng cấp mô hình và thay đổi hành vi có thể gây gián đoạn cho ứng dụng của bạn. Chúng tôi đang tìm cách cung cấp cho các nhà phát triển nhiều sự ổn định và khả năng hiển thị hơn về cách chúng tôi phát hành và ngừng sử dụng mô hình.

Chúng tôi đã phát hành gpt-3.5-turbovà gpt-4đầu năm nay, chỉ trong vài tháng ngắn ngủi, đã chứng kiến ​​những ứng dụng đáng kinh ngạc được các nhà phát triển xây dựng dựa trên các mô hình này.

Hôm nay, chúng tôi xin gửi tới bạn một số cập nhật thú vị:

+ khả năng gọi chức năng mới trong API Hoàn thành trò chuyện

+ các phiên bản được cập nhật và dễ điều khiển hơn của gpt-4vàgpt-3.5-turbo

+ phiên bản ngữ cảnh 16k mới của gpt-3.5-turbo(so với phiên bản 4k chuẩn)

+ Giảm 75% chi phí cho mô hình nhúng hiện đại của chúng tôi

+ Giảm 25% chi phí cho các mã thông báo đầu vàogpt-3.5-turbo

+ công bố mốc thời gian ngừng sử dụng cho các mô hình gpt-3.5-turbo-0301vàgpt-4-0314

Tất cả các mô hình này đều đi kèm với các đảm bảo về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu giống như chúng tôi đã giới thiệu vào ngày 1 tháng 3 — khách hàng sở hữu tất cả đầu ra được tạo ra từ các yêu cầu của họ và dữ liệu API của họ sẽ không được sử dụng để đào tạo.

Các nhà phát triển hiện có thể mô tả các hàm đến gpt-4-0613và gpt-3.5-turbo-0613, và có mô hình thông minh lựa chọn xuất ra một đối tượng JSON chứa các đối số để gọi các hàm đó. Đây là một cách mới để kết nối đáng tin cậy hơn các khả năng của GPT với các công cụ và API bên ngoài.

Các mô hình này đã được tinh chỉnh để phát hiện thời điểm cần gọi hàm (tùy thuộc vào đầu vào của người dùng) và phản hồi bằng JSON tuân thủ theo chữ ký hàm. Gọi hàm cho phép các nhà phát triển lấy dữ liệu có cấu trúc trở lại từ mô hình một cách đáng tin cậy hơn. Ví dụ: các nhà phát triển có thể:

+ Tạo chatbot trả lời câu hỏi bằng cách gọi các công cụ bên ngoài (ví dụ: như Plugin ChatGPT)

Chuyển đổi các truy vấn như "Gửi email cho Anya để xem cô ấy có muốn uống cà phê vào thứ sáu tuần tới không" thành lệnh gọi hàm như send_email(to: string, body: string), hoặc "Thời tiết ở Boston thế nào?" thành get_current_weather(location: string, unit: 'celsius' | 'fahrenheit').

+ Chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành lệnh gọi API hoặc truy vấn cơ sở dữ liệu

Chuyển đổi "Mười khách hàng hàng đầu của tôi trong tháng này là ai?" thành lệnh gọi API nội bộ như get_customers_by_revenue(start_date: string, end_date: string, limit: int), hoặc "Acme, Inc. đã đặt bao nhiêu đơn hàng trong tháng trước?" thành truy vấn SQL bằng cách sử dụng sql_query(query: string).

+ Trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ văn bản

Định nghĩa một hàm có tên là extract_people_data(people: [{name: string, birthday: string, location: string}]), để trích xuất tất cả những người được đề cập trong bài viết Wikipedia.

Các trường hợp sử dụng này được kích hoạt bởi các tham số API mới trong /v1/chat/completionsđiểm cuối của chúng tôi functionsvà function_callcho phép các nhà phát triển mô tả các hàm cho mô hình thông qua Sơ đồ JSON và tùy chọn yêu cầu mô hình gọi một hàm cụ thể. Bắt đầu với tài liệu dành cho nhà phát triển của chúng tôi (mở trong cửa sổ mới)và thêm các đánh giá (mở trong cửa sổ mới) nếu bạn tìm thấy những trường hợp mà việc gọi hàm có thể được cải thiện.