Les modèles de langage GPT-4.0 et GPT-4.0 Turbo sont tous deux des modèles puissants développés par OpenAI. Bien qu'ils partagent certaines similitudes, il existe quelques différences clés à prendre en compte :

Entrée et sortie :

• Les deux modèles peuvent traiter du texte et des entrées d'images, mais ne génèrent que des sorties de texte. GPT-4.0 Turbo prend également en charge l'entrée et la sortie vocales, ce que GPT-4.0 ajoutera dans les semaines à venir.

Fenêtre de contexte :

• Les deux modèles ont une fenêtre de contexte de 128 000 jetons, leur permettant de maintenir et d'utiliser une grande quantité d'informations contextuelles.

Coût :

• Le coût d'utilisation de GPT-4.0 est la moitié de celui de GPT-4.0 Turbo, en faire une option plus rentable pour certains cas d'utilisation.

Performances :

• En termes de vitesse de génération, GPT-4.0 semble nettement surpasser GPT-4.0 Turbo, avec des métriques de latence montrant près d'une réduction de 50 %.
• Les réponses générées par GPT-4.0 ont également tendance à être plus détaillées et informatives que celles de GPT-4.0 Turbo.

Dans cette section, nous plongerons dans les capacités de GPT 4.0 en explorant le Playground d'OpenAI. Nous testerons les capacités du modèle en compréhension d'image et en génération de texte, et comparerons ses performances avec GPT 4.0 Turbo.

Tout d'abord, nous sélectionnerons le modèle GPT 4.0 dans la liste des modèles disponibles dans le Playground d'OpenAI. Nous définirons l'invite système sur "Vous êtes un assistant utile" et ajusterons la température et le nombre maximal de jetons selon nos préférences.

Ensuite, nous téléchargerons une image et demanderons à GPT 4.0 de l'expliquer. Le modèle traitera rapidement l'image et fournira une réponse détaillée, identifiant les éléments clés et leurs caractéristiques. Nous comparerons ensuite la vitesse de génération entre GPT 4.0 et GPT 4.0 Turbo, montrant les performances impressionnantes du modèle GPT 4.0.

Passons ensuite à l'exploration de l'utilisation de l'API GPT 4.0 dans un bloc-notes Python. Nous installerons et mettrons à jour les packages OpenAI nécessaires, importerons les bibliothèques requises et configurerons le client API. Nous testerons alors les capacités du modèle en lui demandant de résoudre un problème de mathématiques simple, de fournir des informations sur lui-même et de générer une routine d'entraînement hebdomadaire au format JSON.

En outre, nous démontrerons les capacités de compréhension d'image du modèle en traitant des images à la fois via des fichiers téléchargés et des URL d'image. Le modèle décrira avec précision le contenu des images, y compris les détails d'un graphique à barres et les émotions exprimées sur le visage d'une personne.

Enfin, nous explorerons les capacités d'appel de fonction de GPT 4.0. Nous créerons un jeu de données factices pour les scores de matchs de NBA et définirons une fonction pour récupérer les scores en fonction du nom d'équipe mentionné dans l'invite de l'utilisateur. Le modèle appellera avec succès la fonction externe et fournira les informations demandées.

Tout au long de cette section, nous mettrons en évidence les performances et la polyvalence impressionnantes du modèle GPT 4.0, montrant sa capacité à gérer une grande variété de tâches, de la génération de texte à la compréhension d'image et à l'appel de fonction.

Dans cette section, nous explorerons comment intégrer GPT 4.0 dans vos projets Python. Nous aborderons les sujets suivants :

1. Chatbots : Nous créerons un chatbot simple à l'aide du modèle GPT 4.0, démontrant ses capacités de génération de texte.

2. Réponses JSON : Nous apprendrons à utiliser le modèle GPT 4.0 pour générer des réponses au format JSON, ce qui peut être utile pour construire des API et les intégrer à d'autres systèmes.

3. Appel de fonction : Nous explorerons les capacités d'appel de fonction de GPT 4.0, permettant au modèle d'exécuter des fonctions externes et d'incorporer leurs résultats dans la réponse finale.

Tout au long de cette section, nous fournirons des explications concises et directes, en nous concentrant sur les détails de mise en œuvre pratique. Commençons !

Dans ce tutoriel, nous avons exploré les capacités de GPT-4.0, le dernier modèle de langage d'OpenAI. Nous l'avons comparé au modèle GPT-4.0 Turbo, en soulignant les différences en termes de capacités d'entrée/sortie, de fenêtre de contexte et de coût.

Nous nous sommes ensuite plongés dans le Playground d'OpenAI, où nous avons expérimenté le traitement d'images, la génération de texte et l'appel de fonction. Les résultats ont montré la vitesse et la précision impressionnantes de GPT-4.0, surpassant son prédécesseur, GPT-4.0 Turbo.

Ensuite, nous sommes passés à l'utilisation de l'API GPT-4.0 dans un bloc-notes Python, démontrant comment installer les packages nécessaires, s'authentifier auprès de l'API et exploiter les capacités du modèle pour des tâches telles que la résolution de problèmes de mathématiques, les questions-réponses et la génération de sorties au format JSON.

Enfin, nous avons exploré les capacités d'appel de fonction du modèle, où nous avons créé un outil personnalisé pour récupérer les scores de matchs de NBA en fonction de l'entrée de l'utilisateur. Cela a mis en évidence la capacité du modèle à intégrer des outils et des sources de données externes pour fournir des réponses complètes et personnalisées.

Bien que nous n'ayons pas couvert l'entrée/sortie vocale et le traitement vidéo dans ce tutoriel, le présentateur a mentionné la possibilité de créer une vidéo séparée sur ces sujets s'il y a un intérêt de la part du public.

Dans l'ensemble, ce tutoriel a fourni une introduction complète à GPT-4.0 et à ses différents cas d'utilisation, vous équipant des connaissances et des outils nécessaires pour vous lancer avec ce puissant modèle de langage dans vos propres projets.