OpenAI o1 和開發者工具更新 2024 年 12 月

OpenAI 已將生產就緒的 o1 推理模型引入其 API,同時更新了 Realtime API,引入了新的偏好微調方法,以及提供 Go 和 Java 的 Beta SDK。這些更新旨在提升代理應用的推理能力,降低實時音訊互動的成本,並提供對模型行為更細緻的控制。

OpenAI o1 API 整合

OpenAI o1 是一種專為複雜多步驟任務設計的推理模型,現在對使用層級 5 的開發者開放。此模型繼承 o1-preview,並針對生產環境進行了優化,具備多項新技術功能。

主要技術特性

  • 函式呼叫與結構化輸出:o1 現在可以連接外部 API 和資料來源,並可靠地生成符合自訂 JSON Schema 的回應。
  • 視覺能力:模型可以對視覺輸入進行推理,使得在編碼、製造和科學領域的應用成為可能。
  • 開發者訊息:開發者現在可以透過開發者訊息提供特定的行為指引,例如語氣和風格。
  • 推理控制:新的 reasoning_effort API 參數允許開發者控制模型在生成答案前思考的持續時間。
  • 效率:相同請求下,o1 模型平均使用的推理 token 比 o1-preview 少 60%。

o1-2024-12-17 的效能基準

最新的快照 (o1-2024-12-17) 在多個領域展現了與 o1-preview 相比的最先進結果:

類別 評估 o1-2024-12-17 o1-preview
一般 GPQA diamond 75.7 73.3
一般 MMLU (pass @1) 91.8 90.8
編碼 SWE-bench Verified 48.9 41.3
編碼 LiveBench (Coding) 76.6 52.3
數學 MATH (pass @1) 96.4 85.5
數學 AIME 2024 (pass @1) 79.2 42.0
數學 MGSM (pass @1) 89.3 90.8
視覺 MMMU (pass @1) 77.3
視覺 MathVista (pass @1) 71.0
事實性 SimpleQA 42.6 42.4
代理 TAU-bench (retail) 73.5
代理 TAU-bench (airline) 54.2

OpenAI 報告指出,o1-2024-12-17 在結構化輸出和函式呼叫測試中顯著優於 gpt-4o。

Realtime API 增強

Realtime API 的更新專注於提升語音應用的可存取性並降低運營成本。

WebRTC 整合

OpenAI 已加入 WebRTC 支援,WebRTC 是一種開放標準,簡化了跨瀏覽器、行動客戶端和 IoT 裝置的實時語音產品擴展。此整合處理擁塞控制、噪音抑制、音訊串流和編碼,以確保在網路品質變動的情況下仍能保持響應式互動。

定價與模型更新

Realtime API 的 Beta 版已發布兩個新快照:

  • gpt-4o-realtime-preview-2024-12-17:具備改進的語音品質和更可靠的數字口述輸入。音訊 token 價格降低了 60%($40/1M 輸入,$80/1M 輸出)。快取音訊輸入成本已下降 87.5% 至 $2.50/1M 輸入 token。
  • gpt-4o-mini-realtime-preview-2024-12-17:將 mini 模型的成本效益帶入 Realtime API。音訊定價為 $10/1M 輸入,$20/1M 輸出 token;文字 token 為 $0.60/1M 輸入,$2.40/1M 輸出 token。

偏好微調

OpenAI 已引入偏好微調(PFT),這是一種使用直接偏好優化(DPO)的自訂技術,透過回應的成對比較來調整模型。

PFT 與監督微調(SFT)的比較

特徵 監督微調 (SFT) 偏好微調 (PFT)
目標 複製標記輸出以確保正確性 加強偏好回應並減少非偏好回應
訓練資料 精確的輸入/輸出配對 偏好與非偏好輸出的配對
使用案例 嚴格正確性,自訂代碼格式 主觀任務,如創意寫作或摘要

實際應用

Rogo AI 運用 PFT 提升了財務 AI 助理處理分布外查詢擴展的能力。透過使用他們的 Rogo-Golden 基準,他們將準確度從基礎模型的 75% 提升至超過 80%。

偏好微調目前正在為 gpt-4o-2024-08-06 推出,並將很快提供給 gpt-4o-mini-2024-07-18

Go 和 Java 的新 SDK

OpenAI 已發布 Go 和 Java 的 Beta SDK,以擴大開發者的可及性:

  • Go SDK:提供專用於 API 整合的函式庫。
  • Java SDK:提供類型化的請求與回應物件及管理 API 請求的工具,針對企業軟體開發環境。

Sources