GPT-4.0과 GPT-4.0 Turbo는 OpenAI에서 개발한 강력한 언어 모델입니다. 이들은 일부 유사점을 공유하지만 몇 가지 주요한 차이점이 있습니다:

입력 및 출력:

• 두 모델 모두 텍스트와 이미지 입력을 처리할 수 있지만, 텍스트 출력만 생성합니다. GPT-4.0 Turbo는 추가로 음성 입력과 출력을 지원하며, GPT-4.0은 향후 몇 주 내에 이 기능을 추가할 예정입니다.

문맥 창:

• 두 모델 모두 128,000개의 토큰으로 구성된 문맥 창을 가지고 있어, 많은 양의 문맥 정보를 유지하고 활용할 수 있습니다.

비용:

• GPT-4.0의 사용 비용은 GPT-4.0 Turbo의 절반 수준으로, 특정 사용 사례에서 더 비용 효율적인 옵션이 될 수 있습니다.

성능:

• 생성 속도 면에서 GPT-4.0은 GPT-4.0 Turbo에 비해 크게 뛰어난 성능을 보이며, 지연 시간 지표에서 약 50% 감소를 보입니다.
• GPT-4.0이 생성하는 응답은 GPT-4.0 Turbo에 비해 더 자세하고 정보가 풍부한 경향이 있습니다.

전반적으로, GPT-4.0과 GPT-4.0 Turbo 중 어느 것을 선택할지는 음성 기능 필요성, 예산 제약, 생성된 출력의 성능 및 세부 수준과 같은 사용 사례의 특정 요구 사항에 따라 달라질 것입니다.

이 섹션에서는 OpenAI Playground를 탐색하여 GPT 4.0의 기능을 살펴볼 것입니다. 이미지 이해와 텍스트 생성 능력을 테스트하고, GPT 4.0 Turbo와의 성능을 비교할 것입니다.

먼저 OpenAI Playground의 사용 가능한 모델 목록에서 GPT 4.0 모델을 선택할 것입니다. 시스템 프롬프트를 "당신은 도움이 되는 조수입니다"로 설정하고 온도와 최대 토큰을 선호에 따라 조정할 것입니다.

다음으로 이미지를 업로드하고 GPT 4.0에게 이를 설명하도록 요청할 것입니다. 모델은 신속하게 이미지를 처리하고 자세한 응답을 제공하여 핵심 요소와 특성을 식별할 것입니다. 그런 다음 GPT 4.0과 GPT 4.0 Turbo 간의 생성 속도를 비교하여 GPT 4.0 모델의 인상적인 성능을 보여줄 것입니다.

이어서 Python 노트북 내에서 GPT 4.0 API를 사용하는 방법을 탐색할 것입니다. 필요한 OpenAI 패키지를 설치하고 업그레이드하며, 필요한 라이브러리를 가져오고 API 클라이언트를 설정할 것입니다. 그런 다음 간단한 수학 문제 해결, 자신에 대한 정보 제공, JSON 형식의 주간 운동 루틴 생성 등 모델의 기능을 테스트할 것입니다.

또한 업로드된 파일과 이미지 URL을 통해 이미지를 처리하여 모델의 이미지 이해 능력을 보여줄 것입니다. 모델은 막대 차트의 세부 사항과 사람의 표정에 표현된 감정 등 이미지의 내용을 정확하게 설명할 것입니다.

마지막으로 GPT 4.0의 함수 호출 기능을 탐색할 것입니다. NBA 경기 점수에 대한 모의 데이터 세트를 만들고 사용자 프롬프트에 언급된 팀 이름을 기반으로 점수를 검색하는 함수를 정의할 것입니다. 모델은 외부 함수를 성공적으로 호출하고 요청된 정보를 제공할 것입니다.

이 섹션 전반에 걸쳐 GPT 4.0 모델의 인상적인 성능과 다재다능함을 강조할 것이며, 텍스트 생성에서 이미지 이해, 함수 호출에 이르는 다양한 작업을 처리할 수 있는 능력을 보여줄 것입니다.

이 섹션에서는 GPT 4.0을 Python 프로젝트에 통합하는 방법을 탐구할 것입니다. 다음과 같은 주제를 다룰 것입니다:

1. 채팅봇: GPT 4.0 모델을 사용하여 간단한 채팅봇을 만들고 텍스트 생성 기능을 시연할 것입니다.

2. JSON 응답: GPT 4.0 모델을 사용하여 JSON 형식의 응답을 생성하는 방법을 배울 것입니다. 이는 API 구축 및 다른 시스템과의 통합에 유용할 수 있습니다.

3. 함수 호출: GPT 4.0의 함수 호출 기능을 탐구할 것이며, 모델이 외부 함수를 실행하고 그 결과를 최종 응답에 통합할 수 있는 방법을 보여줄 것입니다.

이 섹션에서는 실용적인 구현 세부 사항에 초점을 맞춘 간결하고 핵심적인 설명을 제공할 것입니다. 시작해 보겠습니다!

이 자습서에서는 OpenAI의 최신 언어 모델인 GPT-4.0의 기능을 탐구했습니다. GPT-4.0 Turbo 모델과 비교하여 입력/출력 기능, 문맥 창, 비용 등의 차이점을 살펴보았습니다.

그런 다음 OpenAI Playground에서 이미지 처리, 텍스트 생성, 함수 호출 등을 실험했습니다. 그 결과 GPT-4.0의 놀라운 속도와 정확성이 GPT-4.0 Turbo를 능가하는 것을 확인했습니다.

다음으로 Python 노트북 내에서 GPT-4.0 API를 사용하는 방법을 시연했습니다. 필요한 패키지 설치, API 인증, 수학 문제 해결, 질문 답변, JSON 형식 출력 생성 등 모델의 기능을 활용하는 방법을 보여주었습니다.

마지막으로 모델의 함수 호출 기능을 탐구했습니다. 사용자 입력을 기반으로 NBA 경기 점수를 검색하는 사용자 정의 도구를 만들어 모델이 외부 도구와 데이터 소스를 통합하여 포괄적이고 맞춤형 응답을 제공할 수 있음을 보여주었습니다.

이 자습서에서는 음성 입력/출력과 비디오 처리 기능은 다루지 않았지만, 청중의 관심이 있다면 별도의 동영상을 만들 수 있다고 언급했습니다.

전반적으로 이 자습서는 GPT-4.0과 다양한 사용 사례에 대한 포괄적인 소개를 제공하여, 이 강력한 언어 모델을 자신의 프로젝트에서 시작할 수 있는 지식과 도구를 갖추게 해줍니다.