GPT-4.0とGPT-4.0 Turboは、OpenAIが開発した強力な言語モデルです。これらは一部の類似点を共有していますが、いくつかの重要な違いがあります:

入力と出力:

• 両モデルはテキストと画像の入力を処理できますが、出力はテキストのみです。GPT-4.0 Turboは音声入力と出力もサポートしており、GPT-4.0もこの機能を近日中に追加する予定です。

コンテキストウィンドウ:

• 両モデルともに128,000トークンのコンテキストウィンドウを持ち、大量のコンテキスト情報を維持し活用できます。

コスト:

• GPT-4.0の使用コストはGPT-4.0 Turboの半分なので、特定のユースケースでは費用対効果が高い選択肢となります。

パフォーマンス:

• 生成速度の面では、GPT-4.0はGPT-4.0 Turboを大幅に上回り、レイテンシーが約50%減少しています。
• GPT-4.0の生成出力はGPT-4.0 Turboに比べて、より詳細で情報量が多い傾向にあります。

GPT-4.0とGPT-4.0 Turboのどちらを選択するかは、音声機能の必要性、予算制約、生成出力の詳細レベルなど、ユースケースの具体的な要件によって決まります。

このセクションでは、OpenAIのPlaygroundを使ってGPT 4.0の機能を詳しく探っていきます。画像理解と文章生成の能力を検証し、GPT 4.0 Turboとの性能比較も行います。

まず、Playgroundの利用可能なモデルの一覧からGPT 4.0を選択します。システムプロンプトを「あなたは役立つアシスタントです」に設定し、温度とmax tokensを好みに合わせて調整します。

その後、画像をアップロードしてGPT 4.0に説明させます。モデルはすぐに画像を処理し、キーとなる要素とその特徴を詳細に説明します。そして、GPT 4.0とGPT 4.0 Turboの生成速度を比較し、GPT 4.0の優れたパフォーマンスを示します。

さらに、Pythonノートブック内でGPT 4.0 APIを使う方法を探ります。必要なOpenAIパッケージをインストールおよびアップグレードし、必要なライブラリをインポートして、APIクライアントを設定します。その後、簡単な数学問題の解答、自己紹介、JSONフォーマットの週間トレーニングルーティンの生成など、モデルの機能を検証します。

さらに、アップロードしたファイルやイメージURLを使って画像理解機能を実演します。モデルは、バーチャートの詳細や人物の表情の感情など、画像の内容を正確に説明します。

最後に、GPT 4.0の関数呼び出し機能を探ります。NBAのゲーム得点用の擬似データセットを作成し、ユーザーのプロンプトに含まれるチーム名に基づいて得点を取得する関数を定義します。モデルは外部関数を正常に呼び出し、要求された情報を提供します。

このセクション全体を通して、GPT 4.0モデルの優れたパフォーマンスと多様性を強調し、テキスト生成から画像理解、関数呼び出しまで、幅広い課題に対応できる能力を紹介します。

このセクションでは、GPT 4.0をPythonプロジェクトに統合する方法を探ります。以下のトピックを取り上げます:

1. チャットボット: GPT 4.0モデルを使ってシンプルなチャットボットを作成し、テキスト生成機能を実演します。

2. JSONレスポンス: GPT 4.0モデルを使ってJSONフォーマットのレスポンスを生成する方法を学びます。これはAPIの構築や他システムとの統合に役立ちます。

3. 関数呼び出し: GPT 4.0の関数呼び出し機能を探り、外部関数を実行してその結果を最終的なレスポンスに組み込む方法を示します。

このセクションでは、実装の詳細に焦点を当てた簡潔で的確な説明を提供します。さあ、始めましょう!

このチュートリアルでは、OpenAIの最新の言語モデルであるGPT-4.0の機能を探ってきました。GPT-4.0 Turboとの違いを、入出力機能、コンテキストウィンドウ、コストの面から比較しました。

その後、OpenAIのPlaygroundで実験を行い、画像処理、テキスト生成、関数呼び出しの能力を検証しました。その結果、GPT-4.0がGPT-4.0 Turboを上回る速度と精度を示すことがわかりました。

さらに、Pythonノートブック内でGPT-4.0 APIを使う方法を示しました。必要なパッケージのインストールと認証、数学問題の解答、質問への回答、JSONフォーマットの出力生成などの機能を実演しました。

最後に、カスタムツールを使ってユーザーの入力に基づいてNBAのゲーム得点を取得する関数呼び出し機能を探りました。これにより、外部ツールやデータソースを統合して包括的かつ詳細なレスポンスを提供できることを示しました。

音声入出力や動画処理については今回取り上げませんでしたが、視聴者の関心があれば別の動画で紹介する可能性があると述べました。

全体として、このチュートリアルではGPT-4.0の様々な使用例を包括的に紹介し、この強力な言語モデルを自身のプロジェクトで活用するための知識とツールを提供しました。