目录
概述
| 模型 | 描述 |
|---|---|
| GPT-4 Limited beta |
一组在 GPT-3.5 上改进的模型，可以理解并生成自然语言或代码 |
| GPT-3.5 | 一组在 GPT-3 上改进的模型，可以理解并生成自然语言或代码 |
| DALL·E Beta |
可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型 |
| Whisper Beta |
一种可以将音频转换为文本的模型 |
| Embeddings | 一组可以将文本转换为数字形式的模型 |
| Moderation | 可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型 |
| GPT-3 | 一组可以理解和生成自然语言的模型 |
| Codex Deprecated |
一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言翻译成代码 |
GPT-4 (limted beta)
GPT-4 是一个大型多模态模型（今天接受文本输入并发出文本输出，将来会出现图像输入），由于其更广泛的常识和高级推理，它可以比我们以前的任何模型更准确地解决难题能力。 与 gpt-3.5-turbo 一样，GPT-4 针对聊天进行了优化，但也适用于使用 Chat Completions API 的传统完成任务。
| 最新的模型 | 描述 | 最大的 TOKENS | 训练数据日期 |
|---|---|---|---|
| gpt-4 | 比任何 GPT-3.5 模型都更强大，能够执行更复杂的任务，并针对聊天进行了优化。 将使用我们最新的模型迭代进行更新。 | 8,192 tokens | Up to Sep 2021 |
| gpt-4-0314 | 2023 年 3 月 14 日的 gpt-4 快照。与 gpt-4 不同，此模型不会收到更新，并且会在新版本发布 3 个月后弃用。 | 8,192 tokens | Up to Sep 2021 |
| gpt-4-32k | 与基本 gpt-4 模式相同的功能，但上下文长度是其 4 倍。 将使用我们最新的模型迭代进行更新。 | 32,768 tokens | Up to Sep 2021 |
| gpt-4-32k-0314 | 2023 年 3 月 14 日的 gpt-4-32 快照。与 gpt-4-32k 不同，此模型不会收到更新，并将在新版本发布 3 个月后弃用。 | 32,768 tokens | Up to Sep 2021 |
对于许多基本任务，GPT-4 和 GPT-3.5 模型之间的差异并不显着。 然而，在更复杂的推理情况下，GPT-4 比我们之前的任何模型都更有能力。
GPT-3.5
GPT-3.5 模型可以理解并生成自然语言或代码。 我们在 GPT-3.5 系列中功能最强大且最具成本效益的模型是 gpt-3.5-turbo，它已针对聊天进行了优化，但也适用于传统的完成任务。
| 最新的模型 | 描述 | 最大的 TOKENS | 训练数据日期 |
|---|---|---|---|
| gpt-3.5-turbo | 功能最强大的 GPT-3.5 模型并针对聊天进行了优化，成本仅为 text-davinci-003 的 1/10。 将使用我们最新的模型迭代进行更新。 | 4,096 tokens | Up to Sep 2021 |
| gpt-3.5-turbo-0301 | 2023 年 3 月 1 日的 gpt-3.5-turbo 快照。与 gpt-3.5-turbo 不同，此模型不会收到更新，并将在新版本发布 3 个月后弃用。 | 4,096 tokens | Up to Sep 2021 |
| text-davinci-003 | 可以以比居里、巴贝奇或 ada 模型更好的质量、更长的输出和一致的指令遵循来完成任何语言任务。 还支持在文本中插入补全。 的 |
4,097 tokens | Up to Jun 2021 |
| text-davinci-002 | 与 text-davinci-003 类似的功能，但使用监督微调而不是强化学习进行训练 | 4,097 tokens | Up to Jun 2021 |
| code-davinci-002 | 针对代码完成任务进行了优化 | 8,001 tokens | Up to Jun 2021 |
我们建议使用 gpt-3.5-turbo 而不是其他 GPT-3.5 模型，因为它的成本更低。
GPT-3
GPT-3 模型可以理解和生成自然语言。 这些模型被更强大的 GPT-3.5 代模型所取代。 然而，最初的 GPT-3 基础模型（davinci、curie、ada 和 babbage）是目前唯一可用于微调的模型。
| 最新的模型 | 描述 | 最大的 TOKENS | 训练数据日期 |
|---|---|---|---|
| text-curie-001 | 非常有能力，比Davinci更快，成本更低。 | 2,049 tokens | Up to Oct 2019 |
| text-babbage-001 | 能够执行简单的任务，速度非常快，成本更低。 | 2,049 tokens | Up to Oct 2019 |
| text-ada-001 | 能够执行非常简单的任务，通常是 GPT-3 系列中最快的型号，而且成本最低。 | 2,049 tokens | Up to Oct 2019 |
| davinci | 功能最强大的 GPT-3 模型。 可以完成其他模型可以完成的任何任务，而且通常质量更高。 | 2,049 tokens | Up to Oct 2019 |
| curie | 非常有能力，但比Davinci更快，成本更低。 | 2,049 tokens | Up to Oct 2019 |
| babbage | 能够执行简单的任务，速度非常快，成本更低。 | 2,049 tokens | Up to Oct 2019 |
| ada | 能够执行非常简单的任务，通常是 GPT-3 系列中最快的型号，而且成本最低。 | 2,049 tokens | Up to Oct 2019 |
各类模型介绍
DALL·E Beta
DALL·E 是一个人工智能系统，可以根据自然语言的描述创建逼真的图像和艺术作品。 目前支持在提示的情况下创建具有特定大小的新图像、编辑现有图像或创建用户提供的图像的变体的能力。
通过Open API 提供的当前 DALL·E 模型是 DALL·E 的第 2 次迭代，具有比原始模型更逼真、更准确且分辨率高 4 倍的图像。 您可以通过我们的实验室界面或 API 进行试用。
产生图片的一些官网提供例子
编辑图片的例子
Whisper Beta
Whisper 是一种通用的语音识别模型。 它在不同音频的大型数据集上进行训练，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别。 Whisper v2-large 模型目前可通过我们的 API 使用 whisper-1 模型名称获得。
目前，Whisper 的开源版本与通过我们的 API 提供的版本之间没有区别。 然而，通过Open API，我们提供了一个优化的推理过程，这使得通过我们的 API 运行 Whisper 比通过其他方式运行要快得多。
Embeddings
嵌入是文本的数字表示，可用于衡量两段文本之间的相关性。 我们的第二代嵌入模型 text-embedding-ada-002 旨在以一小部分成本取代之前的 16 种第一代嵌入模型。 嵌入可用于搜索、聚类、推荐、异常检测和分类任务。
Moderation
审核模型旨在检查内容是否符合 OpenAI 的使用政策。 这些模型提供了查找以下类别内容的分类功能：仇恨、仇恨/威胁、自残、性、性/未成年人、暴力和暴力/图片。
审核模型接受任意大小的输入，该输入会自动分解以修复模型特定的上下文窗口。
| MODEL | DESCRIPTION |
|---|---|
| text-moderation-latest | 最有能力的审核模型。 精度会略高于稳定模型 |
| text-moderation-stable |
Codex (deprecated)
Codex 模型现已弃用。 他们是我们 GPT-3 模型的后代，可以理解和生成代码 他们的训练数据包含自然语言和来自 GitHub 的数十亿行公共代码。 了解更多。
他们最擅长 Python，精通 JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScript、SQL，甚至 Shell 等十几种语言。
以下 Codex 模型现已弃用：
| 最新的模型 | 描述 | 最大的 TOKENS | 训练数据日期 |
|---|---|---|---|
| code-davinci-002 | 功能最强大的 Codex 型号。 特别擅长将自然语言翻译成代码。 除了补全代码，还支持在代码中插入补全。 的 |
8,001 tokens | Up to Jun 2021 |
| code-davinci-001 | ode-davinci-002的早期版本 |
8,001 tokens | Up to Jun 2021 |
| code-cushman-002 | 几乎与 Davinci Codex 一样强大，但速度稍快。 这种速度优势可能使其成为实时应用程序的首选。 | Up to 2,048 tokens | |
| code-cushman-001 | code-cushman-002 的早期版本 | Up to 2,048 tokens |