Tanto GPT-4.0 como GPT-4.0 Turbo son modelos de lenguaje poderosos desarrollados por OpenAI. Si bien comparten algunas similitudes, hay algunas diferencias clave a considerar:

Entrada y Salida:

• Ambos modelos pueden procesar texto e imágenes como entrada, pero solo generan salidas de texto. GPT-4.0 Turbo además admite entrada y salida de voz, que GPT-4.0 agregará en las próximas semanas.

Ventana de Contexto:

• Ambos modelos tienen una ventana de contexto de 128,000 tokens, lo que les permite mantener y utilizar una gran cantidad de información contextual.

Costo:

• El costo de usar GPT-4.0 es la mitad del de GPT-4.0 Turbo, lo que lo convierte en una opción más rentable para ciertos casos de uso.

Rendimiento:

• En términos de velocidad de generación, GPT-4.0 parece superar significativamente a GPT-4.0 Turbo, con métricas de latencia que muestran casi una reducción del 50%.
• Las respuestas generadas por GPT-4.0 también tienden a ser más detalladas e informativas en comparación con GPT-4.0 Turbo.

En general, la elección entre GPT-4.0 y GPT-4.0 Turbo dependerá de los requisitos específicos de su caso de uso, como la necesidad de capacidades de voz, las restricciones presupuestarias y el nivel deseado de rendimiento y detalle en las salidas generadas.

En esta sección, profundizaremos en las capacidades de GPT 4.0 explorando el Playground de OpenAI. Probaremos las habilidades del modelo en la comprensión de imágenes y la generación de texto, y compararemos su rendimiento con GPT 4.0 Turbo.

Primero, seleccionaremos el modelo GPT 4.0 de la lista de modelos disponibles en el Playground de OpenAI. Estableceremos el mensaje del sistema en "Eres un asistente útil" y ajustaremos la temperatura y los tokens máximos a nuestras preferencias.

A continuación, cargaremos una imagen y le pediremos a GPT 4.0 que la explique. El modelo procesará rápidamente la imagen y proporcionará una respuesta detallada, identificando los elementos clave y sus características. Luego compararemos la velocidad de generación entre GPT 4.0 y GPT 4.0 Turbo, mostrando el impresionante rendimiento del modelo GPT 4.0.

Avanzando, exploraremos el uso de la API de GPT 4.0 dentro de un cuaderno de Python. Instalaremos y actualizaremos los paquetes necesarios de OpenAI, importaremos las bibliotecas requeridas y configuraremos el cliente de la API. Luego probaremos las capacidades del modelo pidiéndole que resuelva un problema de matemáticas simple, proporcione información sobre sí mismo y genere una rutina de entrenamiento semanal en formato JSON.

Además, demostraremos las habilidades de comprensión de imágenes del modelo procesando imágenes a través de archivos cargados y URL de imágenes. El modelo describirá con precisión el contenido de las imágenes, incluidos los detalles de un gráfico de barras y las emociones expresadas en la expresión facial de una persona.

Finalmente, exploraremos las capacidades de llamada de funciones de GPT 4.0. Crearemos un conjunto de datos ficticios para los resultados de los partidos de la NBA y definiremos una función para recuperar los resultados en función del nombre del equipo mencionado en el mensaje del usuario. El modelo llamará con éxito a la función externa y proporcionará la información solicitada.

A lo largo de esta sección, resaltaremos el impresionante rendimiento y versatilidad del modelo GPT 4.0, mostrando su capacidad para manejar una amplia gama de tareas, desde la generación de texto hasta la comprensión de imágenes y la llamada de funciones.

En esta sección, exploraremos cómo integrar GPT 4.0 en sus proyectos de Python. Cubriremos los siguientes temas:

1. Chatbots: Crearemos un chatbot simple utilizando el modelo GPT 4.0, demostrando sus capacidades de generación de texto.

2. Respuestas JSON: Aprenderemos a usar el modelo GPT 4.0 para generar respuestas con formato JSON, lo que puede ser útil para construir APIs e integrarse con otros sistemas.

3. Llamada de Funciones: Exploraremos las capacidades de llamada de funciones de GPT 4.0, permitiendo que el modelo ejecute funciones externas e incorpore sus resultados en la respuesta final.

A lo largo de esta sección, proporcionaremos explicaciones concisas y directas, centrándonos en los detalles de implementación práctica. ¡Vamos a sumergirnos!

En este tutorial, hemos explorado las capacidades de GPT-4.0, el último modelo de lenguaje de OpenAI. Lo hemos comparado con el modelo GPT-4.0 Turbo, destacando las diferencias en las capacidades de entrada/salida, la ventana de contexto y el costo.

Luego nos sumergimos en el Playground de OpenAI, donde experimentamos con el procesamiento de imágenes, la generación de texto y la llamada de funciones. Los resultados mostraron la impresionante velocidad y precisión de GPT-4.0, superando a su predecesor, GPT-4.0 Turbo.

A continuación, pasamos a usar la API de GPT-4.0 dentro de un cuaderno de Python, demostrando cómo instalar los paquetes necesarios, autenticarse con la API y aprovechar las capacidades del modelo para tareas como la resolución de problemas matemáticos, la respuesta a preguntas y la generación de salida con formato JSON.

Finalmente, exploramos las capacidades de llamada de funciones del modelo, donde creamos una herramienta personalizada para recuperar los resultados de los partidos de la NBA en función de la entrada del usuario. Esto resaltó la capacidad del modelo para integrar herramientas y fuentes de datos externas para proporcionar respuestas completas y personalizadas.

Si bien no cubrimos la entrada/salida de voz y el procesamiento de video en este tutorial, el presentador mencionó la posibilidad de crear un video separado sobre esos temas si hay interés de la audiencia.

En general, este tutorial proporcionó una introducción integral a GPT-4.0 y sus diversos casos de uso, equipándolo con el conocimiento y las herramientas para comenzar a trabajar con este poderoso modelo de lenguaje en sus propios proyectos.