Sia GPT-4.0 che GPT-4.0 Turbo sono potenti modelli di linguaggio sviluppati da OpenAI. Pur condividendo alcune somiglianze, ci sono alcune differenze chiave da considerare:

Input e Output:

• Entrambi i modelli possono elaborare testi e input di immagini, ma generano solo output di testo. GPT-4.0 Turbo supporta inoltre l'input e l'output vocale, che GPT-4.0 aggiungerà nelle prossime settimane.

Finestra di Contesto:

• Entrambi i modelli hanno una finestra di contesto di 128.000 token, consentendo loro di mantenere e utilizzare una grande quantità di informazioni contestuali.

Costo:

• Il costo di utilizzo di GPT-4.0 è la metà di quello di GPT-4.0 Turbo, rendendolo un'opzione più conveniente per alcuni casi d'uso.

Prestazioni:

• In termini di velocità di generazione, GPT-4.0 sembra superare notevolmente GPT-4.0 Turbo, con metriche di latenza che mostrano quasi un calo del 50%.
• Le risposte generate da GPT-4.0 tendono anche a essere più dettagliate e informative rispetto a quelle di GPT-4.0 Turbo.

In questa sezione, approfondiremo le capacità di GPT 4.0 esplorando l'OpenAI Playground. Metteremo alla prova le abilità del modello nella comprensione delle immagini e nella generazione di testi, e confronteremo le sue prestazioni con quelle di GPT 4.0 Turbo.

Innanzi tutto, selezioneremo il modello GPT 4.0 dall'elenco dei modelli disponibili nell'OpenAI Playground. Imposteremo il prompt di sistema su "Sei un assistente utile" e regoleremo la temperatura e il numero massimo di token secondo le nostre preferenze.

Successivamente, caricheremo un'immagine e chiederemo a GPT 4.0 di spiegarla. Il modello elaborerà rapidamente l'immagine e fornirà una risposta dettagliata, identificando gli elementi chiave e le loro caratteristiche. Confronteremo quindi la velocità di generazione tra GPT 4.0 e GPT 4.0 Turbo, evidenziando le impressionanti prestazioni del modello GPT 4.0.

Passando oltre, esploreremo l'utilizzo dell'API GPT 4.0 all'interno di un notebook Python. Installeremo e aggiorneremo i pacchetti OpenAI necessari, importeremo le librerie richieste e configureremmo il client API. Quindi metteremo alla prova le capacità del modello chiedendogli di risolvere un semplice problema di matematica, fornire informazioni su se stesso e generare una routine di allenamento settimanale in formato JSON.

Inoltre, dimostreremo le capacità di comprensione delle immagini del modello elaborando sia file caricati che URL di immagini. Il modello descriverà accuratamente il contenuto delle immagini, inclusi i dettagli di un grafico a barre e le emozioni espresse nell'espressione facciale di una persona.

Infine, esploreremo le capacità di chiamata di funzioni di GPT 4.0. Creeremo un set di dati fittizi per i punteggi delle partite NBA e definiremo una funzione per recuperare i punteggi in base al nome della squadra menzionato nell'input dell'utente. Il modello chiamerà correttamente la funzione esterna e fornirà le informazioni richieste.

In questa sezione, evidenzieremo le impressionanti prestazioni e la versatilità del modello GPT 4.0, mostrando la sua capacità di gestire una vasta gamma di attività, dalla generazione di testi alla comprensione delle immagini e alla chiamata di funzioni.

In questa sezione, esploreremo come integrare GPT 4.0 nei tuoi progetti Python. Tratteremo i seguenti argomenti:

1. Chatbot: Creeremo un semplice chatbot utilizzando il modello GPT 4.0, dimostrando le sue capacità di generazione di testi.

2. Risposte JSON: Impareremo come utilizzare il modello GPT 4.0 per generare risposte in formato JSON, che possono essere utili per la creazione di API e l'integrazione con altri sistemi.

3. Chiamata di Funzioni: Esploreremo le capacità di chiamata di funzioni di GPT 4.0, consentendo al modello di eseguire funzioni esterne e incorporare i loro risultati nella risposta finale.

In questa sezione, forniremo spiegazioni concise e mirate, concentrandoci sui dettagli pratici di implementazione. Iniziamo!

In questa guida, abbiamo esplorato le capacità di GPT-4.0, l'ultimo modello di linguaggio di OpenAI. Lo abbiamo confrontato con il modello GPT-4.0 Turbo, evidenziando le differenze nelle capacità di input/output, nella finestra di contesto e nel costo.

Successivamente, ci siamo immersi nell'OpenAI Playground, dove abbiamo sperimentato l'elaborazione di immagini, la generazione di testi e la chiamata di funzioni. I risultati hanno dimostrato la velocità e l'accuratezza impressionanti di GPT-4.0, superando il suo predecessore, GPT-4.0 Turbo.

In seguito, siamo passati all'utilizzo dell'API GPT-4.0 all'interno di un notebook Python, dimostrando come installare i pacchetti necessari, autenticarsi con l'API e sfruttare le capacità del modello per attività come la risoluzione di problemi di matematica, la risposta a domande e la generazione di output in formato JSON.

Infine, abbiamo esplorato le capacità di chiamata di funzioni del modello, dove abbiamo creato uno strumento personalizzato per recuperare i punteggi delle partite NBA in base all'input dell'utente. Questo ha evidenziato la capacità del modello di integrare strumenti e fonti di dati esterni per fornire risposte complete e personalizzate.

Sebbene non abbiamo coperto l'input/output vocale e l'elaborazione video in questa guida, il presentatore ha menzionato la possibilità di creare un video separato su questi argomenti se ci fosse interesse da parte del pubblico.

Complessivamente, questa guida ha fornito una introduzione completa a GPT-4.0 e ai suoi vari casi d'uso, dotandoti delle conoscenze e degli strumenti per iniziare a utilizzare questo potente modello di linguaggio nei tuoi progetti.