كل من GPT-4.0 و GPT-4.0 Turbo هما نماذج لغوية قوية طورتها OpenAI. على الرغم من أنهما يشتركان في بعض الأوجه المتشابهة، هناك بعض الاختلافات الرئيسية التي يجب مراعاتها:

المدخلات والمخرجات:

• يمكن لكلا النموذجين معالجة النص والصور كمدخلات، ولكن يقتصر إنتاجهما على المخرجات النصية. بالإضافة إلى ذلك، يدعم GPT-4.0 Turbo إدخال الصوت والإخراج الصوتي، وهو ما سيتم إضافته إلى GPT-4.0 في الأسابيع المقبلة.

نافذة السياق:

• لدى كلا النموذجين نافذة سياق تبلغ 128,000 رمز، مما يتيح لهما الحفاظ على واستخدام كمية كبيرة من المعلومات السياقية.

التكلفة:

• تكلفة استخدام GPT-4.0 هي نصف تكلفة GPT-4.0 Turbo، مما يجعله خيارًا أكثر فعالية من حيث التكلفة لبعض الحالات الاستخدام.

الأداء:

• من حيث سرعة التوليد، يبدو أن GPT-4.0 يتفوق بشكل كبير على GPT-4.0 Turbo، مع قياسات التأخير التي تظهر انخفاضًا بنسبة تقارب 50%.
• تميل الاستجابات التي ينتجها GPT-4.0 أيضًا بأن تكون أكثر تفصيلاً ومعلومات مقارنة بـ GPT-4.0 Turbo.

بشكل عام، ستعتمد الخيارة بين GPT-4.0 و GPT-4.0 Turbo على المتطلبات المحددة لحالة الاستخدام الخاصة بك، مثل الحاجة إلى القدرات الصوتية، والقيود المالية، ومستوى الأداء والتفاصيل المرغوب في المخرجات المولدة.

في هذا القسم، سنغوص في قدرات GPT 4.0 من خلال استكشاف OpenAI Playground. سنختبر قدرات النموذج في فهم الصور وتوليد النص، ونقارن أدائه بـ GPT 4.0 Turbo.

أولاً، سنحدد نموذج GPT 4.0 من قائمة النماذج المتاحة في OpenAI Playground. سنقوم بتعيين النص النظامي إلى "أنت مساعد مفيد" وضبط درجة الحرارة وأقصى عدد من الرموز حسب تفضيلاتنا.

بعد ذلك، سنقوم بتحميل صورة وسؤال GPT 4.0 لشرحها. سيقوم النموذج بمعالجة الصورة بسرعة وتقديم استجابة مفصلة، مع تحديد العناصر الرئيسية وخصائصها. ثم سنقارن سرعة التوليد بين GPT 4.0 و GPT 4.0 Turbo، مما يبرز الأداء المвпечатляющий لنموذج GPT 4.0.

وانتقالاً إلى ذلك، سنستكشف استخدام واجهة برمجة التطبيقات GPT 4.0 داخل دفتر ملاحظات Python. سنقوم بتثبيت وترقية حزم OpenAI اللازمة، واستيراد المكتبات المطلوبة، وإعداد عميل واجهة برمجة التطبيقات. ثم سنختبر قدرات النموذج من خلال طلب حله لمشكلة رياضية بسيطة، وتقديم معلومات عن نفسه، وتوليد برنامج تمرين أسبوعي بتنسيق JSON.

علاوة على ذلك، سنوضح قدرات النموذج على فهم الصور من خلال معالجة الصور عبر الملفات المحملة وعناوين URL للصور. سيصف النموذج بدقة محتويات الصور، بما في ذلك تفاصيل الرسم البياني للأعمدة والمشاعر المعبر عنها في تعبير وجه شخص.

أخيرًا، سنستكشف قدرات النموذج على استدعاء الوظائف في GPT 4.0. سنقوم بإنشاء مجموعة بيانات وهمية لنتائج مباريات NBA وتعريف وظيفة لاسترداد النتائج بناءً على اسم الفريق المذكور في طلب المستخدم. سينجح النموذج في استدعاء الوظيفة الخارجية وتقديم المعلومات المطلوبة.

طوال هذا القسم، سنسلط الضوء على الأداء والتنوع المвпечатляющي لنموذج GPT 4.0، مما يوضح قدرته على التعامل مع مجموعة واسعة من المهام، من توليد النص إلى فهم الصور واستدعاء الوظائف.

في هذا القسم، سنستكشف كيفية دمج GPT 4.0 في مشاريع Python الخاصة بك. سنغطي المواضيع التالية:

1. الدردشة الآلية: سنقوم بإنشاء دردشة آلية بسيطة باستخدام نموذج GPT 4.0، مما يوضح قدراته على توليد النص.

2. استجابات JSON: سنتعلم كيفية استخدام نموذج GPT 4.0 لتوليد استجابات بتنسيق JSON، والتي يمكن أن تكون مفيدة لبناء واجهات برمجة التطبيقات والتكامل مع أنظمة أخرى.

3. استدعاء الوظائف: سنستكشف قدرات استدعاء الوظائف في GPT 4.0، مما يسمح للنموذج بتنفيذ وظائف خارجية وإدماج نتائجها في الاستجابة النهائية.

طوال هذا القسم، سنقدم شروحات موجزة وإلى الصميم، مع التركيز على تفاصيل التنفيذ العملي. دعونا نبدأ!

في هذا الدرس، قمنا باستكشاف قدرات GPT-4.0، أحدث نماذج اللغة من OpenAI. لقد قارناها بنموذج GPT-4.0 Turbo، وسلطنا الضوء على الاختلافات في قدرات الإدخال/الإخراج، ونافذة السياق، والتكلفة.

ثم غطسنا في OpenAI Playground، حيث جربنا معالجة الصور، وتوليد النص، واستدعاء الوظائف. أظهرت النتائج السرعة والدقة المذهلة لـ GPT-4.0، متفوقة على سابقتها، GPT-4.0 Turbo.

بعد ذلك، انتقلنا إلى استخدام واجهة برمجة التطبيقات GPT-4.0 داخل دفتر ملاحظات Python، مما أظهر كيفية تثبيت الحزم اللازمة، والمصادقة مع واجهة برمجة التطبيقات، والاستفادة من قدرات النموذج لمهام مثل حل المشكلات الرياضية، والإجابة على الأسئلة، وتوليد الإخراج بتنسيق JSON.

أخيرًا، استكشفنا قدرات النموذج على استدعاء الوظائف، حيث قمنا بإنشاء أداة مخصصة لاسترداد نتائج مباريات NBA بناءً على إدخال المستخدم. وهذا أبرز قدرة النموذج على دمج الأدوات والمصادر البيانية الخارجية لتقديم استجابات شاملة ومخصصة.

بينما لم نغط إدخال/إخراج الصوت ومعالجة الفيديو في هذا الدرس، أشار المقدم إلى إمكانية إنشاء فيديو منفصل حول هذه المواضيع إذا كان هناك اهتمام من الجمهور.

بشكل عام، قدم هذا الدرس مقدمة شاملة إلى GPT-4.0 وحالات استخدامها المختلفة، مزودًا إياك بالمعرفة والأدوات للبدء باستخدام هذا النموذج اللغوي القوي في مشاريعك الخاصة.