OpenAI 对 GPT-4o Mini 模型进行免费微调

OpenAI 在其 API 中引入了结构化输出功能，这意味着模型的输出可以可靠地遵循开发人员提供的 JSON 模式。 对复杂 JSON 模式进行评估时，具有结构化输出的新模型 gpt-4o-2024-08-06 得分为 100%。相比之下，gpt-4-0613 得分不到 40%。 这

阿里通义团队开源新一代数学模型Qwen2-Math，包含1.5B、7B、72B三个参数的基础模型和指令微调模型。 Qwen2-Math基于通义千问开源大语言模型Qwen2研发，旗舰模型 Qwen2-Math-72B-Instruct在权威测评集MATH上的得分超越GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet、

API 上免费使用，可处理多达 256000 个词元的输入，是 OpenAI 的 GPT-4o 的两倍。 在基准测试中，Mistral 显示 Codestral Mamba 在 HumanEval 测试中的表现优于竞争对手开源模型 CodeLlama 7B、CodeGemma-1.17B 和 DeepSeek。 开发人员可以从 GitHub

在 6 月份因不明原因撤回诉讼后，马斯克再次对 OpenAI 及其首席执行官 Sam Altman 提起了新的诉讼，声称 OpenAI 将利润和商业利益置于公众利益之上，还违背了免费共享或开源公司技术的承诺，选择向微软提供技术的独家许可。 马

的综合测评结果。 从代表通用能力的一级总分来看，OpenAI的GPT-4o以81分高居榜首，Claude-3.5-Sonnet与通义千问开源模型Qwen2-72B-Instruct并列第二，得分均为77。 通义千问(Qwen2-72B)既是排名最高的中国大模型，也是全球最强的开源大

ROR_API_PREFIX 参数详情 字段 描述 model 模型名称 gpt-4o-mini gpt-4o gpt-4 gpt-4-mobile messages 消息内容 stream 是否流式返回 conversation_id 会话 ID parent_message_id 父消息 ID hatd 同上述环境变量的

外媒报道称，OpenAI 可能在 12 个月内濒临破产，目前预计损失达 50 亿美元，因此可能需要新一轮融资才能维持运营。 概要 - OpenAI 正处于破产边缘，预计亏损达 50 亿美元。 - 这家初创公司在训练其 AI 模型上花费 70 亿美元，

x，一个以检索增强生成 (RAG) 为重点的评估框架，对来自 OpenAI、Anthropic、Google 和 Meta 等品牌的 22 个（12 个开源 LLM 和 10 个专有 LLM）领先的生成式 AI 大语言模型性能进行了比较排名。 Hallucination Index 使用 Galileo 专有的评估指标

8 个小时的工作时间。 JetBrains 表示，AI Assistant 将结合 OpenAI 的 GPT-4o 、Gemini 模型和 JetBrains 的几种专有模型的功能，自动为每项任务选择最合适的 LLM。“这确保你可以专注于编码的创造性方面，而 AI 则处理重复性工作。” Goo

工具，建议下载使用: https://github.com/devlive-community/dbm OpenAI Java SDK 主要为 Java 开发人员提供方便易用的 SDK 来与开放 AI 模型的 API 进行交互依赖库。 发布版本 发布时间 2023.12.1 2023-12-23 创建微调作业

业内人士近日对 OpenAI 今年 3 月发布的 GPT-4 大模型进行了大揭秘，其中包括 GPT-4 模型架构、训练和推理的基础设施、参数量、训练数据集、token 数、成本、混合专家模型 (Mixture of Experts, MoE) 等非常具体的参数和信息。 文章作

天机器人系统，从而实现了前所未有的智能水平，譬如 OpenAI 的 ChatGPT。但 ChatGPT 的训练和架构细节仍不清楚，阻碍了该领域的研究和开源创新。受 Meta LLaMA 和 Stanford Alpaca 项目的启发，来自加州大学伯克利分校、CMU、斯坦福大学

微软方面宣布了 Azure OpenAI 服务的全面上市，这是微软对人工智能民主化的持续承诺以及与 OpenAI 持续合作的一部分。微软在 2021 年 11 月推出了 Azure OpenAI 服务，允许通过 REST API 访问 OpenAI 的强大语言模型；但彼时该服务只对

用。聊天模型建立在完全开源的数据之上，不使用来自 OpenAI 等封闭模型的提炼数据 - 确保在开放或商业应用程序中的使用。 其中，Base 模型是基础大语言模型，在 RedPajama 数据集上进行了训练，采用和 Pythia 模型一样的架构。