2023年（北京時間）6月13日，OpenAI宣布，更新為了提高工作場所的人工智能能力，OpenAI宣布對其開創性的生成AI模型GPT-3.5 Turbo和GPT-4進行一系列更新。
具體的迭代，包括革命性地引入新的函數調用功能、改進可操縱性、GPT-3.5 Turbo 的擴展上下文以及修訂的定價結構，旨在為開發人員提供一個擴展的工具箱，用於創建複雜、高性能的AI 應用程序，以滿足現代工作環境的複雜性。
這些迭代，包括引入全新函數調用能力、改進的可引導性、GPT-3.5 Turbo的擴展上下文以及修訂的定價結構，旨在為開發人員提供一個擴展的工具箱，以創建複雜、高性能的人工智能應用程序，滿足現代工作環境的複雜性。
前情提要：OpenAI驅動一切？
注意:開發者並不是唯一將從OpenAI的GPT模型的最新改進中受益的部分：我們已經看到——微軟與OpenAI合作，為開發者帶來了人工智能模型，並通過生成性人工智能增強了Bing和Office等流行產品、Snapchat使用OpenAI的GPT模型推出了其生成性人工智能聊天機器人My AI、Salesforce發布了第一個生成性人工智能CRM產品，Einstein GPT，由OpenAI最”先進的模型”提供支持、摩根士丹利宣布與OpenAI合作，成為少數能獲得最新GPT-4模型的財富管理公司之一、HubSpot開發了基於OpenAI GPT-4的ChatSpot.ai、Stripe納入了OpenAI GPT技術，以幫助了解客戶並減少欺詐
那麼，OpenAI對GPT-3.5 Turbo和GPT-4的有哪些改進？
OpenAI宣布更新GPT-3.5 Turbo和GPT-4模型，包括在Chat Completions API中引入全新的函數調用功能，改善可操控性，為GPT-3.5 Turbo擴展上下文，以及進一步降低價格等。
產品更新
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Chat Completions API——API新函數調用能力
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更新gpt-4與gpt-3.5-turbo的更新、更新更多了指導性版本
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gpt-3.5-turbo的新的16k上下文版本（相對於標準的4k版本）。
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最新embeddings model的成本降低了75%。
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gpt-3.5-turbo的輸入Token成本降低25%。
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官宣gpt-3.5-turbo-0301和gpt-4-0314模型淘汰的時間安排
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所有模型都會按照OpenAI 2023年3月1日推出的同樣標準數據隱私和安全保證，客戶的API數據不會被用於訓練。
創建聊天機器人，通過調用外部工具回答問題、
將自然語言查詢轉換為函數調用、API調用或數據庫查詢、
從文本中提取結構化數據
新API參數為開發者提供了向模型描述功能的方法，並要求模型選擇性地調用特定功能
函數調用的引入為開發者提供了新可能性，從而可以將GPT模型與其他API或外部工具無縫集成。
例如，一個工作場所的應用程序可以使用這一功能，將用戶的自然語言查詢轉換為對CRM或ERP系統的函數調用，使應用程序更加友好、高效。雖然OpenAI仍然關注與不受信任的數據相關的潛在安全問題，但它建議開發者只從受信任的工具中獲取信息，並在執行有影響的行動之前加入用戶確認步驟，從而保護他們的應用程序。
函數調用
開發者現在可以gpt-4-0613和gpt-3.5-turbo-0613進行函數描述，並讓模型智能選擇輸出一個包含參數的JSON對象，對函數進行調用，這樣，可以更可靠地將GPT的能力與外部工具和API連接起來。
（是指原來應用側自己解析AI輸出結果並調用自己的功能，改為我把可能的調用都給AI，讓它自己選）
根據開發者的反饋和功能要求，OpenAI賦能開發者，向更新的模型進行功能描述，並讓AI智能生成包含這些功能參數的JSON對象，使GPT的能力與外部工具和API的連接更加可靠，這樣就可以支持從模型中更好地檢索結構化數據。新的函數調用這塊，支持多樣化的應用。
這些模型已經進行過fine-tuned ，既可以檢測需要調用一個函數（取決於用戶的輸入）的時間，又可以以符合函數簽名要求的JSON文件來響應。函數調用允許開發人員更可靠地從模型中獲得結構化的數據。
例如，開發人員可以：
創建聊天機器人，通過調用外部工具（比如說ChatGPT插件）來直接回答問題：將比如說是”給Anya發郵件，看她下週五是否想喝咖啡”這樣的query
轉換為send_email(to: string, body: string)這樣的函數調用，
或者將”波士頓的天氣如何？”
轉換為get_current_weather(location: string, unit: ‘celsius’ | ‘fahrenheit’)
（筆者註：API玩插件，Langchain的部分能力很可能會被取代）
將”誰是本月的十大客戶？”轉換為內部API調用，如
get_customers_by_revenue(start_date: string, end_date: string, limit: int)，或將”Acme, Inc.上個月有多少訂單？”直接轉換成SQL語句，使用sql_query(query: string)。
從文本中提取結構化數據：
定義一個名為extract_people_data(people: [{name: string, birthday: string, location: string}]的函數，以提取維基百科文章中提到的所有人物。這些用例是由OpenAI的/v1/chat/completions端點中的新API參數functions 和function_call促成的，允許開發者通過JSON Schema向模型描述功能，並可選擇要求它調用一個特定的功能。
從開發者文檔開始，如果你發現函數調用可以改進的情況，可以添加evals。
模型改進
新的GPT-4和GPT-3.5 Turbo模型包含了改進的可引導性和擴展的上下文。
開發人員可以利用增加的可引導性來設計人工智能應用程序，使其更符合組織或任務的具體要求，如生成更有針對性的商業報告或在客戶服務聊天機器人中創建詳細的、上下文感知的響應。
發布的GPT-3.5 Turbo-16k可以提供四倍於標準GPT-3.5 Turbo的上下文長度，在一次請求中支持多達20頁的文本。這種擴展的上下文能力使人工智能能夠理解並生成更大的文本體的響應。
例如，在法律或學術工作場所，文件往往是冗長的，這一功能可以極大地提高模型理解和總結大量文本的能力，使信息提取更有效率。同樣，對於項目管理應用，它可以讓人工智能一次性處理和理解整個項目計劃，幫助生成更有洞察力的項目分析和預測。
OpenAI還宣布廢除早期的GPT-4和GPT-3.5 Turbo版本，在9月13日之前，舊版本仍可使用。開發者們得到了平穩過渡的保證，並被鼓勵提供反饋以幫助完善這一過程。
降低價格
隨著系統效率的提高，OpenAI正在將節省的成本賦能開發者。使用流行的text-embedding-ada-002的價格降低了75%。此外，GPT-3.5 Turbo模型的輸入令牌的成本也降低了25%。
結合功能的改進，成本降低會使開發者更容易在他們的應用中使用和試驗這些模型。
繼續研發GPT模型
OpenAI致力於根據開發者的反饋持續改進其平台。隨著其生成性人工智能模型的最新增強，OpenAI為開發者提供了新的可能性，為工作場所創造創新和改進的人工智能應用。新的API更新和GPT模型為開發者提供了更多的能力，以創建更適合處理工作場所環境中常見任務的複雜性和特殊性的AI應用。
其他解讀&推測
2023年3日，筆者發過一篇文章，剛剛！ OpenAI推出ChatGPT Plugins的解讀
其中提到了：
1.平台化的公司，未來的優勢應該僅僅限於自己的數據本身了，數據直接通過AI觸達，用戶跳過了中間的這個工程架構的設計。
比如說，假如我們現在要模仿B站開發一個C站，傳統上是需要先看一下B站的業務結結構是怎麼樣的，然後找架構師克隆一遍，該用開源代碼就用開源代碼，但是，隨著ChatGPT Plugin的橫空出世，這種形式可能將成為過去式，以後可能會變成一種叫平台業務租賃的這種方式，來直接把數據一步到位轉化給用戶。
2.Open AI作為行業的裁判員，直接開始下場參賽。既是選手，還是裁判。這一切發生得太快了。
那麼，今天筆者再補一些思考：
Plugin的本質，其實是資源平權，OpenAI會成為以後的大數據之王，而不是具體服務商。存量資源平權化，我認為是這一輪AI的真實內核，我們考慮問題，得思考技術累積的厚積薄發，而不能只僅僅流量角度考慮問題。
