GPT-4.0 ו-GPT-4.0 Turbo הם שני מודלי שפה חזקים שפותחו על ידי OpenAI. למרות שיש להם מספר דמיון, ישנן מספר הבדלים עיקריים שיש לשקול:

קלט ופלט:

• שני המודלים יכולים לעבד קלט של טקסט ותמונות, אך רק מייצרים פלט של טקסט. GPT-4.0 Turbo תומך גם בקלט ופלט של קול, אשר GPT-4.0 יוסיף בשבועות הקרובים.

חלון הקשר:

• לשני המודלים יש חלון קשר של 128,000 אסימונים, מה שמאפשר להם לשמור ולהשתמש בכמות גדולה של מידע הקשרי.

עלות:

• העלות של שימוש ב-GPT-4.0 היא חצי מזו של GPT-4.0 Turbo, מה שהופך אותו לאפשרות יותר כדאית מבחינת עלות לשימושים מסוימים.

ביצועים:

• מבחינת מהירות הייצור, GPT-4.0 נראה שמתעלה בצורה משמעותית על GPT-4.0 Turbo, כאשר מדדי העיכוב מראים על ירידה של כמעט 50%.
• התגובות המיוצרות על ידי GPT-4.0 גם נוטות להיות מפורטות ומידעיות יותר בהשוואה ל-GPT-4.0 Turbo.

בסך הכל, הבחירה בין GPT-4.0 ו-GPT-4.0 Turbo תלויה בדרישות הספציפיות של המקרה השימוש, כמו הצורך ביכולות קול, מגבלות תקציב, ורמת הביצועים והפרטים הרצויים בפלטים המיוצרים.

בחלק זה, נעמיק בהבנת היכולות של GPT 4.0 על ידי חקירת ה-OpenAI Playground. נבחן את יכולות המודל בהבנת תמונות וייצור טקסט, ונשווה את ביצועיו ל-GPT 4.0 Turbo.

ראשית, נבחר את מודל GPT 4.0 מתוך רשימת המודלים הזמינים ב-OpenAI Playground. נקבע את הפרומפט המערכתי ל"אתה עוזר מועיל" ונתאים את הטמפרטורה והטוקנים המקסימליים לעדיפויותינו.

לאחר מכן, נעלה תמונה ונבקש מ-GPT 4.0 להסביר אותה. המודל יעבד את התמונה במהירות ויספק תגובה מפורטת, המזהה את היסודות העיקריים ואת מאפייניהם. לאחר מכן, נשווה את מהירות הייצור בין GPT 4.0 ו-GPT 4.0 Turbo, מדגימים את הביצועים המרשימים של מודל GPT 4.0.

לאחר מכן, נחקור את השימוש ב-GPT 4.0 API בתוך מחברת Python. נתקין ונשדרג את החבילות OpenAI הנדרשות, נייבא את הספריות הדרושות, ונקבע את לקוח ה-API. לאחר מכן, נבחן את יכולות המודל על ידי בקשה ממנו לפתור בעיית מתמטיקה פשוטה, לספק מידע על עצמו, וליצור תוכנית אימונים שבועית בפורמט JSON.

בנוסף, נדגים את יכולות ההבנה של תמונות של GPT 4.0 על ידי עיבוד תמונות הן דרך קבצים שהועלו והן דרך כתובות URL של תמונות. המודל יתאר בדיוק את התוכן של התמונות, כולל את הפרטים של תרשים עמודות ואת הרגשות המבוטאים בביטוי הפנים של אדם.

לבסוף, נחקור את יכולות הקריאה לפונקציות של GPT 4.0. נייצר מערכת נתונים מדומה לתוצאות משחקי NBA ונגדיר פונקציה לאחזור התוצאות על פי שם הקבוצה שנזכר בפרומפט המשתמש. המודל יקרא בהצלחה לפונקציה החיצונית ויספק את המידע המבוקש.

לאורך חלק זה, נדגיש את הביצועים והגמישות המרשימים של מודל GPT 4.0, מדגימים את יכולתו לטפל במגוון רחב של משימות, מייצור טקסט להבנת תמונות וקריאה לפונקציות.

בחלק זה, נחקור כיצד לשלב את GPT 4.0 בפרויקטי Python שלך. נכסה את הנושאים הבאים:

1. צ'אטבוטים: נייצר צ'אטבוט פשוט באמצעות מודל GPT 4.0, מדגימים את יכולות ייצור הטקסט שלו.

2. תגובות JSON: נלמד כיצד להשתמש במודל GPT 4.0 כדי לייצר תגובות בפורמט JSON, שיכולות להיות שימושיות לבניית API ולשילוב עם מערכות אחרות.

3. קריאה לפונקציות: נחקור את יכולות הקריאה לפונקציות של GPT 4.0, המאפשרות למודל להפעיל פונקציות חיצוניות ולשלב את התוצאות שלהן בתגובה הסופית.

לאורך חלק זה, נספק הסברים קצרים וישירים, תוך התמקדות בפרטי היישום המעשיים. בואו נתחיל!

במדריך זה, חקרנו את יכולות GPT-4.0, המודל השפתי האחרון של OpenAI. השווינו אותו למודל GPT-4.0 Turbo, מדגישים את ההבדלים ביכולות הקלט/פלט, חלון ההקשר והעלות.

אז התעמקנו ב-OpenAI Playground, שם ניסינו את עיבוד התמונות, ייצור הטקסט והקריאה לפונקציות. התוצאות הדגימו את המהירות והדיוק המרשימים של GPT-4.0, עולים על קודמו, GPT-4.0 Turbo.

לאחר מכן, עברנו לשימוש ב-GPT-4.0 API בתוך מחברת Python, מדגימים כיצד להתקין את החבילות הנדרשות, להתאמת ל-API, ולנצל את יכולות המודל למשימות כמו פתרון בעיות מתמטיות, מענה על שאלות, וייצור פלט בפורמט JSON.

לבסוף, חקרנו את יכולות הקריאה לפונקציות של המודל, שם יצרנו כלי מותאם אישית לאחזור תוצאות משחקי NBA על פי קלט המשתמש. זה הדגיש את יכולת המודל לשלב כלים וסטים של נתונים חיצוניים כדי לספק תגובות מקיפות ומותאמות אישית.

בעוד שלא כיסינו את קלט/פלט הקול והעיבוד של וידאו במדריך זה, המציג ציין את האפשרות ליצור סרטון נפרד על נושאים אלה אם יש עניין מהקהל.

בסך הכל, מדריך זה סיפק הקדמה מקיפה ל-GPT-4.0 ולשימושים השונים שלו, מצייד אותך בידע ובכלים להתחיל להשתמש במודל שפה חזק זה בפרויקטים שלך.