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今天，我们来聊聊 OpenAI 在连续发布活动的第九天带来的重磅更新。这次的发布主要面向开发者，带来了更强大的模型 API、更实惠的调用价格以及全新的模型微调技术。让我们一起深入了解一下这些令人兴奋的进展！
OpenAI o1 模型 API 正式发布
有以下核心功能：
- 函数调用 (Function Calling)： o1 模型现在可以与外部 API 和数据源进行交互，自动选择正确的函数并执行任务。比如，它可以调用外部税率查询函数，实现与现实世界的无缝集成。
- 结构化输出 (Structured Outputs)： o1 模型支持输出符合自定义 JSON Schema 的结果，确保结果格式一致，方便开发者集成。这对于需要特定格式数据的应用非常有用。
- 推理参数控制 (reasoning_effort)： 这是 o1 这样的推理模型独有的参数，可以用来控制 o1 模型的推理时间。在简单任务中可以节省成本，在复杂任务中则可以提升效果。
- 视觉输入 (Vision)： o1 模型支持图片输入，用于错误检测、科学分析等多种场景。这意味着它可以处理更复杂的任务，并结合视觉信息进行推理。
o1 模型 API 性能提升
官方数据显示，最新的 o1 模型 API (o1-2024-12-17) 在多个基准测试中表现出色，尤其是在编码、数学和推理方面：
| Category | Eval | o1-2024-12-17 | o1-preview |
|---|---|---|---|
| General | GPQA diamond | 75.7 | 73.3 |
| MMLU (pass @1) | 91.8 | 90.8 | |
| Coding | SWE-bench Verified | 48.9 | 41.3 |
| LiveCodeBench | 76.6 | 52.3 | |
| Math | MATH (pass @1) | 96.4 | 85.5 |
| AIME 2024 (pass @1) | 79.2 | 42.0 | |
| MGSM (pass @1) | 89.3 | 90.8 | |
| Vision | MMMU (pass @1) | 77.3 | — |
| MathVista (pass @1) | 71.0 | — | |
| Factuality | SimpleQA | 42.6 | 42.4 |
| Agents | TAU-bench (retail) | 73.5 | — |
| TAU-bench (airline) | 54.2 | — |
这些数据表明，o1 模型 API 在多个领域都取得了显著的性能提升。
实时 API 全面升级：WebRTC 集成
除了 o1 模型 API，OpenAI 还对实时 API 进行了全面升级，其中最引人注目的就是引入了 WebRTC 的支持。WebRTC 是一种开放标准，可以简化跨平台实时语音产品的构建与扩展。这意味着开发者可以更容易地创建低延迟、自然流畅的交互体验，比如语音助手、实时翻译工具、虚拟导师、语音客服等。
通过 WebRTC 集成，开发者只需 12 行 JavaScript 代码就可以轻松添加实时语音功能，这大大降低了开发门槛。
实时 API 的功能也得到了增强，包括：
- 并行后台响应 (Concurrent out-of-band responses)： 支持后台任务（如内容审核或分类）与语音交互并行执行。
- 自定义输入上下文 (Custom input context)： 开发者可以灵活选择模型输入内容，例如仅对用户的最后一次发言进行审核，或重用之前的响应。
- 响应时机控制 (Controlled response timing)： 结合服务器端语音活动检测 (VAD)，实现更精准的语音回复控制。
- 最大会话时长 (Increased maximum session length)： 从 15 分钟延长至 30 分钟。
偏好微调 (Preference Fine-Tuning)：解锁模型新潜力
本次发布的另一个亮点是偏好微调技术。该方法使用直接偏好优化 (Direct Preference Optimization，DPO)，通过比较一对模型响应，教会模型区分优选与非优选的输出。这与传统的监督微调不同，它不依赖于精确的输入-输出对，而是通过成对比较的方式进行训练。
偏好微调特别适用于注重语调、风格和创造力等主观性任务，可以帮助开发者根据用户和开发者的偏好轻松定制模型。
偏好微调与监督微调的区别
| 特性 | 监督微调 (SFT) | 偏好微调 (PFT) |
|---|---|---|
| 目标 | 通过复制标注的输出，鼓励模型生成正确结果 | 优化模型行为，强化优选响应，减少非优选响应的可能性 |
| 训练数据 | 精确配对的输入和输出 | 优选和非优选模型输出的成对数据，通过人工标注、A/B 测试或合成数据生成 |
| 适用场景 | 适用于易于准备理想输出的任务，如定制代码格式，且需要严格的正确性 | 适用于“更好”响应带有主观性的任务，如创意写作或摘要任务 |
目前，偏好微调优先支持 gpt-4o-2024-08-06 模型，很快也将支持 gpt-4o-mini-2024-07-18。开发者可以在 OpenAI 的开发者后台进行设置。
总结
OpenAI 在本次开发者日上发布的 o1 模型 API、实时 API 升级以及偏好微调技术，无疑为 AI 开发者带来了强大的工具和新的可能性，相信在不久的将来，我们将看到更多基于这些技术的创新应用。
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