Sowohl GPT-4.0 als auch GPT-4.0 Turbo sind leistungsfähige Sprachmodelle, die von OpenAI entwickelt wurden. Obwohl sie einige Ähnlichkeiten aufweisen, gibt es ein paar wichtige Unterschiede zu berücksichtigen:

Eingabe und Ausgabe:

• Beide Modelle können Text- und Bildingaben verarbeiten, aber nur Textausgaben generieren. GPT-4.0 Turbo unterstützt zusätzlich Sprachein- und -ausgabe, was bei GPT-4.0 in den kommenden Wochen hinzukommen wird.

Kontextfenster:

• Beide Modelle haben ein Kontextfenster von 128.000 Token, was es ihnen ermöglicht, eine große Menge an Kontextinformationen beizubehalten und zu nutzen.

Kosten:

• Die Kosten für die Nutzung von GPT-4.0 sind halb so hoch wie für GPT-4.0 Turbo, was es zu einer kostengünstigeren Option für bestimmte Anwendungsfälle macht.

Leistung:

• In Bezug auf die Generierungsgeschwindigkeit scheint GPT-4.0 GPT-4.0 Turbo deutlich zu übertreffen, wobei die Latenzwerte eine Reduzierung von fast 50% zeigen.
• Die von GPT-4.0 generierten Antworten sind auch tendenziell detaillierter und informativer im Vergleich zu GPT-4.0 Turbo.

In diesem Abschnitt werden wir die Fähigkeiten von GPT 4.0 erkunden, indem wir den OpenAI Playground untersuchen. Wir werden die Fähigkeiten des Modells im Bereich der Bildverständnis und Textgenerierung testen und seine Leistung mit GPT 4.0 Turbo vergleichen.

Zuerst wählen wir das GPT 4.0-Modell aus der Liste der verfügbaren Modelle im OpenAI Playground aus. Wir werden den Systemprompt auf "Du bist ein hilfsbereiter Assistent" setzen und Temperatur und maximale Token nach unseren Präferenzen anpassen.

Als Nächstes werden wir ein Bild hochladen und GPT 4.0 bitten, es zu erklären. Das Modell wird das Bild schnell verarbeiten und eine detaillierte Antwort geben, in der die Schlüsselelemente und ihre Eigenschaften identifiziert werden. Anschließend werden wir die Generierungsgeschwindigkeit zwischen GPT 4.0 und GPT 4.0 Turbo vergleichen und so die beeindruckende Leistung des GPT 4.0-Modells zeigen.

Weiterhin werden wir die Verwendung der GPT 4.0-API in einem Python-Notebook erkunden. Wir werden die erforderlichen OpenAI-Pakete installieren und aktualisieren, die benötigten Bibliotheken importieren und den API-Client einrichten. Dann werden wir die Fähigkeiten des Modells testen, indem wir es bitten, ein einfaches Matheproblem zu lösen, Informationen über sich selbst zu geben und einen wöchentlichen Trainingsplan im JSON-Format zu generieren.

Darüber hinaus werden wir die Bildverständnisfähigkeiten des Modells demonstrieren, indem wir Bilder sowohl über hochgeladene Dateien als auch über Bild-URLs verarbeiten. Das Modell wird den Inhalt der Bilder genau beschreiben, einschließlich der Details eines Balkendiagramms und der in einem Gesichtsausdruck zum Ausdruck kommenden Emotionen.

Schließlich werden wir die Funktionsaufruffähigkeiten von GPT 4.0 erkunden. Wir werden einen Beispieldatensatz für NBA-Spielergebnisse erstellen und eine Funktion definieren, um die Ergebnisse basierend auf dem vom Benutzer genannten Teamnamen abzurufen. Das Modell wird die externe Funktion erfolgreich aufrufen und die angeforderten Informationen liefern.

In diesem Abschnitt werden wir die beeindruckende Leistung und Vielseitigkeit des GPT 4.0-Modells hervorheben und seine Fähigkeit zeigen, eine Vielzahl von Aufgaben zu bewältigen, von der Textgenerierung bis hin zum Bildverständnis und Funktionsaufrufen.

In diesem Abschnitt werden wir untersuchen, wie Sie GPT 4.0 in Ihre Python-Projekte integrieren können. Wir werden die folgenden Themen behandeln:

1. Chatbots: Wir werden einen einfachen Chatbot mit dem GPT 4.0-Modell erstellen und seine Textgenerierungsfähigkeiten demonstrieren.

2. JSON-Antworten: Wir werden lernen, wie Sie das GPT 4.0-Modell verwenden können, um JSON-formatierte Antworten zu generieren, was für den Aufbau von APIs und die Integration in andere Systeme nützlich sein kann.

3. Funktionsaufrufe: Wir werden die Funktionsaufruffähigkeiten von GPT 4.0 erkunden, wodurch das Modell externe Funktionen ausführen und deren Ergebnisse in die endgültige Antwort einbeziehen kann.

In diesem Abschnitt werden wir prägnante und auf den Punkt gebrachte Erklärungen geben und uns auf die praktischen Implementierungsdetails konzentrieren. Lass uns loslegen!

In diesem Tutorial haben wir die Fähigkeiten von GPT-4.0, dem neuesten Sprachmodell von OpenAI, erkundet. Wir haben es mit dem GPT-4.0 Turbo-Modell verglichen und die Unterschiede bei Eingabe/Ausgabe-Fähigkeiten, Kontextfenster und Kosten hervorgehoben.

Anschließend haben wir uns in den OpenAI Playground vertieft, wo wir mit Bildverarbeitung, Textgenerierung und Funktionsaufrufen experimentiert haben. Die Ergebnisse zeigten die beeindruckende Geschwindigkeit und Genauigkeit von GPT-4.0, das seinen Vorgänger GPT-4.0 Turbo übertrifft.

Danach sind wir zur Verwendung der GPT-4.0-API in einem Python-Notebook übergegangen, wo wir demonstriert haben, wie man die erforderlichen Pakete installiert, sich bei der API authentifiziert und die Fähigkeiten des Modells für Aufgaben wie das Lösen von Matheproblemen, Beantworten von Fragen und die Generierung von JSON-formatierter Ausgabe nutzt.

Schließlich haben wir die Funktionsaufruffähigkeiten des Modells erkundet, indem wir ein benutzerdefiniertes Tool erstellt haben, um NBA-Spielergebnisse basierend auf Benutzereingaben abzurufen. Dies zeigte die Fähigkeit des Modells, externe Tools und Datenquellen zu integrieren, um umfassende und maßgeschneiderte Antworten zu liefern.

Obwohl wir in diesem Tutorial weder Spracheingabe/-ausgabe noch Videoverarbeitung behandelt haben, erwähnte der Präsentator die Möglichkeit, ein separates Video zu diesen Themen zu erstellen, falls das Publikum daran interessiert ist.

Insgesamt bot dieses Tutorial eine umfassende Einführung in GPT-4.0 und seine verschiedenen Anwendungsfälle und rüstet Sie mit dem Wissen und den Werkzeugen aus, um mit diesem leistungsfähigen Sprachmodell in Ihren eigenen Projekten zu beginnen.