重磅：GPT-4 Bug 修复，GPT-3.5 和 Embedding 模型降价提质，
八卦猫
公社达人
2024-01-27 22:56:01
事件：1 月 25 日 OpenAI 宣布修复 GPT-4 “laziness”拒绝完成任务的问题，同时推出输入价格降 50%、输出价格降 25%的 GPT-3.5-turbo，以及推出价格更低、精度可调整的两个新 Embedding 模型。API 降价提质，不仅意味着 toB 场景替代人力的 ROI 进一步提高，也意味着延时有望减小，语音交互更加高效。
GPT-4 性能问题得到修复，大模型发展并未走进死胡同。此前 GPT-4 变懒，需要 prompt“道德绑架”才会工作，有研究(arxiv 2312.16337)猜测其原因是 Task Contamination，即大模型在回答时记住训练时见过的问题性能更好，而输入分布变化后泛化能力不足。此次更新训练数据仍停留在 23 年 4 月，有力回击了大模型不是通往 AGI 的道路的质疑，AI 模型军备竞赛将长期持续。
RAG+向量数据库促进大模型商业化落地，AI Infra 机会涌现。向量数据库以外挂知识库的方式提供领域知识，让模型做“开卷”续写，能推动 AI 商业场景如企业知识库、智能客服快速落地，也是 AI Agent 必备的记忆“海马体”。向量检索复杂度随 Embedding 维度指数提升，此次 OpenAI 降低 Embedding 价格和允许调整模型维度减少了使用向量数据库的成本，AI 应用生态加速扩张。
建议关注：AI 基础设施 Snowflake，MongoDB，Elastic 等；AI 应用 Salesforce、ServiceNow、Five9、NICE、Duolingo 等；AI 算力 Nvidia 等。
GPT-4 性能问题得到修复，大模型发展并未走进死胡同。此前 GPT-4 变懒，需要 prompt“道德绑架”才会工作，有研究(arxiv 2312.16337)猜测其原因是 Task Contamination，即大模型在回答时记住训练时见过的问题性能更好，而输入分布变化后泛化能力不足。此次更新训练数据仍停留在 23 年 4 月，有力回击了大模型不是通往 AGI 的道路的质疑，AI 模型军备竞赛将长期持续。
RAG+向量数据库促进大模型商业化落地，AI Infra 机会涌现。向量数据库以外挂知识库的方式提供领域知识，让模型做“开卷”续写，能推动 AI 商业场景如企业知识库、智能客服快速落地，也是 AI Agent 必备的记忆“海马体”。向量检索复杂度随 Embedding 维度指数提升，此次 OpenAI 降低 Embedding 价格和允许调整模型维度减少了使用向量数据库的成本，AI 应用生态加速扩张。
建议关注：AI 基础设施 Snowflake，MongoDB，Elastic 等；AI 应用 Salesforce、ServiceNow、Five9、NICE、Duolingo 等；AI 算力 Nvidia 等。
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