Zowel GPT-4.0 als GPT-4.0 Turbo zijn krachtige taalmodellen ontwikkeld door OpenAI. Hoewel ze enkele overeenkomsten hebben, zijn er een paar belangrijke verschillen om rekening mee te houden:

Invoer en uitvoer:

• Beide modellen kunnen tekst- en beeldinvoer verwerken, maar genereren alleen tekstuitvoer. GPT-4.0 Turbo ondersteunt bovendien spraak-invoer en -uitvoer, wat binnenkort ook aan GPT-4.0 zal worden toegevoegd.

Contextvenster:

• Beide modellen hebben een contextvenster van 128.000 tokens, waardoor ze een grote hoeveelheid contextuele informatie kunnen behouden en gebruiken.

Kosten:

• De kosten voor het gebruik van GPT-4.0 zijn de helft van die van GPT-4.0 Turbo, waardoor het een kosteneffectievere optie is voor bepaalde toepassingen.

Prestaties:

• Wat generatiesnelheid betreft, lijkt GPT-4.0 GPT-4.0 Turbo aanzienlijk te overtreffen, met latentiemetingen die bijna 50% lager zijn.
• De reacties die door GPT-4.0 worden gegenereerd, zijn ook over het algemeen gedetailleerder en informativer in vergelijking met GPT-4.0 Turbo.

In dit gedeelte zullen we duiken in de mogelijkheden van GPT 4.0 door de OpenAI Playground te verkennen. We zullen de mogelijkheden van het model testen op het gebied van beeldherkenning en tekstgeneratie, en de prestaties vergelijken met GPT 4.0 Turbo.

Eerst zullen we het GPT 4.0-model selecteren uit de lijst met beschikbare modellen in de OpenAI Playground. We zullen de systeempromotie instellen op "Je bent een behulpzame assistent" en de temperatuur en maximale tokens aanpassen naar onze voorkeuren.

Vervolgens zullen we een afbeelding uploaden en GPT 4.0 vragen om deze uit te leggen. Het model zal de afbeelding snel verwerken en een gedetailleerd antwoord geven, waarbij de belangrijkste elementen en hun kenmerken worden geïdentificeerd. We zullen vervolgens de generatiesnelheid tussen GPT 4.0 en GPT 4.0 Turbo vergelijken, waarmee de indrukwekkende prestaties van het GPT 4.0-model worden getoond.

Vervolgens zullen we de GPT 4.0-API binnen een Python-notebook verkennen. We zullen de benodigde OpenAI-pakketten installeren en upgraden, de vereiste bibliotheken importeren en de API-client instellen. We zullen vervolgens de mogelijkheden van het model testen door het te vragen om een eenvoudig wiskundig probleem op te lossen, informatie over zichzelf te geven en een wekelijks trainingsprogramma in JSON-formaat te genereren.

Verder zullen we de beeldherkenningscapaciteiten van het model demonstreren door afbeeldingen te verwerken via zowel geüploade bestanden als afbeeldings-URL's. Het model zal de inhoud van de afbeeldingen nauwkeurig beschrijven, inclusief de details van een staafdiagram en de emoties die in een gezichtsuitdrukking tot uiting komen.

Tenslotte zullen we de functie-aanroepfuncties van GPT 4.0 verkennen. We zullen een nep-dataset voor NBA-wedstrijduitslagen maken en een functie definiëren om de uitslagen op te halen op basis van de teamnaam die in de gebruikersaanvraag wordt vermeld. Het model zal de externe functie succesvol aanroepen en de gevraagde informatie verstrekken.

Doorheen dit gedeelte zullen we de indrukwekkende prestaties en veelzijdigheid van het GPT 4.0-model benadrukken, waarbij we zijn vermogen om een breed scala aan taken aan te kunnen, van tekstgeneratie tot beeldherkenning en functie-aanroepen, in de verf zetten.

In dit gedeelte zullen we onderzoeken hoe je GPT 4.0 in je Python-projecten kunt integreren. We zullen de volgende onderwerpen behandelen:

1. Chatbots: We zullen een eenvoudige chatbot maken met behulp van het GPT 4.0-model, waarbij we de tekstgeneratiecapaciteiten demonstreren.

2. JSON-antwoorden: We zullen leren hoe je het GPT 4.0-model kunt gebruiken om JSON-geformatteerde antwoorden te genereren, wat nuttig kan zijn voor het bouwen van API's en het integreren met andere systemen.

3. Functie-aanroepen: We zullen de functie-aanroepfuncties van GPT 4.0 verkennen, waardoor het model externe functies kan uitvoeren en de resultaten ervan in het uiteindelijke antwoord kan opnemen.

Doorheen dit gedeelte zullen we beknopte en bondige uitleg geven, met de nadruk op de praktische implementatiedetails. Laten we beginnen!

In deze zelfstudie hebben we de mogelijkheden van GPT-4.0, het nieuwste taalmodel van OpenAI, verkend. We hebben het vergeleken met het GPT-4.0 Turbo-model, waarbij we de verschillen in invoer/uitvoer-mogelijkheden, contextvenster en kosten hebben benadrukt.

Vervolgens doken we in de OpenAI Playground, waar we experimenteerden met beeldverwerking, tekstgeneratie en functie-aanroepen. De resultaten toonden de indrukwekkende snelheid en nauwkeurigheid van GPT-4.0, die zijn voorganger GPT-4.0 Turbo overtrof.

Vervolgens zijn we overgestapt op het gebruik van de GPT-4.0-API binnen een Python-notebook, waarbij we demonstreerden hoe je de benodigde pakketten installeert, authenticatie met de API uitvoert en de mogelijkheden van het model benut voor taken zoals het oplossen van wiskundeproblemen, het beantwoorden van vragen en het genereren van JSON-geformatteerde output.

Tenslotte hebben we de functie-aanroepfuncties van het model verkend, waarbij we een aangepast hulpmiddel creëerden om NBA-wedstrijduitslagen op te halen op basis van gebruikersinvoer. Dit benadrukte het vermogen van het model om externe tools en gegevensbronnen te integreren om uitgebreide en op maat gemaakte antwoorden te bieden.

Hoewel we in deze zelfstudie geen spraak-invoer/-uitvoer en videoverwerking hebben behandeld, vermeldde de presentator de mogelijkheid om een afzonderlijke video over deze onderwerpen te maken als daar belangstelling voor is vanuit het publiek.

Alles bij elkaar genomen bood deze zelfstudie een uitgebreide introductie tot GPT-4.0 en zijn verschillende toepassingen, en heeft u de kennis en tools verschaft om aan de slag te gaan met dit krachtige taalmodel in uw eigen projecten.