OpenAI, güncellenmiş GPT-4 Turbo önizleme modeli de dahil olmak üzere yeni modelleri kamuoyunun beğenisine sundu ve GPT-3.5 Turbo uygulama programlama arayüzü (API) erişiminin fiyatını düşürerek kullanıcı talebine yönelik adım attı. Şirket ayrıca geliştiricilerin API anahtarlarını yönetmeleri ve API kullanımını anlamaları için yeni yollar sunduğunu belirtti.
OpenAI Ekibinden Dikkat Çeken Adımlar
OpenAI ekibi bir blog yazısında güncellenmiş GPT-4 Turbo’nun kod oluşturma gibi görevleri önceki önizleme modeline göre daha kapsamlı bir şekilde tamamladığını ve modelin bir görevi tamamlamadığı tembellik durumlarını azaltmayı amaçladığını açıkladı.
OpenAI ayrıca yeni bir GPT-3.5 Turbo modeli olan gpt-3.5-turbo-0125’i tanıttığını ve geçtiğimiz yıl içinde üçüncü kez müşterilerinin ölçeklendirmesine yardımcı olmak için GPT-3.5 Turbo fiyatlarını düşüreceğini söyledi. Yeni modelin fiyatları %50 oranında azaltılarak bin token başına 0,0005 dolara ve çıktı fiyatları ise %25 oranında azaltılarak bin token başına 0,0015 dolara düşürüldü.
ChatGPT kullanıcıları arasında Aralık 2023’te sohbet robotunun görevleri sıklıkla reddettiğine dair şikayetler ortaya çıkmış ve bu durum GPT-4’ün güncellenmemesine bağlanmıştı. Eylül 2021’den önce mevcut olan verileri kullanan GPT-4 kullanıcıları hala aynı tembellik sorunlarını yaşayabilirken GPT-4 Turbo Nisan 2023 kadar yeni bilgiler üzerinde eğitildi.
OpenAI ekibi ayrıca embeddings olarak bilinen daha küçük yapay zeka modellerini tanıttı. OpenAI, gömüleri dil veya kod gibi içerikteki kavramları temsil eden sayı dizileri olarak tanımlıyor.
Yapay Zeka Modelleri
Embeddings, bilgisayarların yazılı metni daha etkili bir şekilde anlamasına ve kullanmasına yardımcı olan bir tür yapay zeka aracı. Bunu; sözcükleri ve cümleleri bilgisayarların işleyebileceği bir biçime dönüştürerek yaparlar. Bunu, insan dilini bilgisayarların anlayabileceği ve birlikte çalışabileceği özel bir koda dönüştüren bir çevirmen gibi düşünün.
Retrieval-augmented ise sıfırdan yanıtlar oluşturmak yerine daha doğru ve ilgili yanıtlar sağlayan bir yapay zeka türü. Bu bir cevabı tahmin etmek yerine bir referans kitabına hızlıca bakan ve size ne bulduğunu söyleyen bir yapay zekaya sahip olmak gibi.
Şu anda bu modelleri kullanan iki yeni model mevcut: text-embedding-3-small ve daha güçlü bir versiyon olan text-embedding-3-large. Küçük ve büyük bu modellerin kapasitesini ifade ediyor. Büyük model daha kapsamlı bir çevirmen gibi çalışıyor ve metni küçük olandan daha açık bir şekilde anlayabilir ve dönüştürebilir. Bu modeller artık bilgiyi verimli bir şekilde alması ve kullanması gereken uygulamalarda kullanılabilecek.
