Tanto o GPT-4.0 quanto o GPT-4.0 Turbo são modelos de linguagem poderosos desenvolvidos pela OpenAI. Embora compartilhem algumas semelhanças, existem algumas diferenças-chave a serem consideradas:

Entrada e Saída:

• Ambos os modelos podem processar texto e entrada de imagem, mas geram apenas saída de texto. O GPT-4.0 Turbo também suporta entrada e saída de voz, que o GPT-4.0 adicionará nas próximas semanas.

Janela de Contexto:

• Ambos os modelos têm uma janela de contexto de 128.000 tokens, permitindo que eles mantenham e utilizem uma grande quantidade de informações contextuais.

Custo:

• O custo de usar o GPT-4.0 é a metade do custo do GPT-4.0 Turbo, tornando-o uma opção mais econômica para determinados casos de uso.

Desempenho:

• Em termos de velocidade de geração, o GPT-4.0 parece superar significativamente o GPT-4.0 Turbo, com métricas de latência mostrando uma redução de quase 50%.
• As respostas geradas pelo GPT-4.0 também tendem a ser mais detalhadas e informativas em comparação com o GPT-4.0 Turbo.

Em geral, a escolha entre o GPT-4.0 e o GPT-4.0 Turbo dependerá dos requisitos específicos do seu caso de uso, como a necessidade de recursos de voz, restrições orçamentárias e o nível desejado de desempenho e detalhes nas saídas geradas.

Nesta seção, mergulharemos nas capacidades do GPT 4.0 explorando o Playground da OpenAI. Testaremos as habilidades do modelo em compreensão de imagens e geração de texto, e compararemos seu desempenho com o GPT 4.0 Turbo.

Primeiro, selecionaremos o modelo GPT 4.0 na lista de modelos disponíveis no Playground da OpenAI. Definiremos o prompt do sistema como "Você é um assistente útil" e ajustaremos a temperatura e o número máximo de tokens de acordo com nossas preferências.

Em seguida, faremos o upload de uma imagem e pediremos ao GPT 4.0 que a explique. O modelo processará rapidamente a imagem e fornecerá uma resposta detalhada, identificando os elementos-chave e suas características. Então, compararemos a velocidade de geração entre o GPT 4.0 e o GPT 4.0 Turbo, destacando o impressionante desempenho do modelo GPT 4.0.

Avançando, exploraremos o uso da API do GPT 4.0 em um notebook Python. Instalaremos e atualizaremos os pacotes OpenAI necessários, importaremos as bibliotecas necessárias e configuraremos o cliente da API. Em seguida, testaremos as capacidades do modelo, pedindo-lhe para resolver um problema de matemática simples, fornecer informações sobre si mesmo e gerar uma rotina de exercícios semanais no formato JSON.

Alémdisso, demonstraremos as habilidades de compreensão de imagens do modelo, processando imagens por meio de arquivos carregados e URLs de imagem. O modelo descreverá com precisão o conteúdo das imagens, incluindo os detalhes de um gráfico de barras e as emoções expressas na expressão facial de uma pessoa.

Finalmente, exploraremos as capacidades de chamada de função do GPT 4.0. Criaremos um conjunto de dados fictícios para os resultados dos jogos da NBA e definiremos uma função para recuperar os resultados com base no nome da equipe mencionado no prompt do usuário. O modelo chamará com sucesso a função externa e fornecerá as informações solicitadas.

Ao longo desta seção, destacaremos o impressionante desempenho e a versatilidade do modelo GPT 4.0, mostrando sua capacidade de lidar com uma ampla gama de tarefas, desde a geração de texto até a compreensão de imagens e a chamada de funções.

Nesta seção, exploraremos como integrar o GPT 4.0 em seus projetos Python. Abordaremos os seguintes tópicos:

1. Chatbots: Criaremos um chatbot simples usando o modelo GPT 4.0, demonstrando suas capacidades de geração de texto.

2. Respostas JSON: Aprenderemos a usar o modelo GPT 4.0 para gerar respostas no formato JSON, o que pode ser útil para a construção de APIs e integração com outros sistemas.

3. Chamada de Funções: Exploraremos as capacidades de chamada de função do GPT 4.0, permitindo que o modelo execute funções externas e incorpore seus resultados na resposta final.

Ao longo desta seção, forneceremos explicações concisas e diretas, focando nos detalhes práticos de implementação. Vamos mergulhar!

Neste tutorial, exploramos as capacidades do GPT-4.0, o mais recente modelo de linguagem da OpenAI. Comparamos-o ao modelo GPT-4.0 Turbo, destacando as diferenças nas capacidades de entrada/saída, janela de contexto e custo.

Em seguida, mergulhamos no Playground da OpenAI, onde experimentamos o processamento de imagens, a geração de texto e a chamada de funções. Os resultados mostraram a impressionante velocidade e precisão do GPT-4.0, superando seu predecessor, o GPT-4.0 Turbo.

Depois, fizemos a transição para o uso da API do GPT-4.0 em um notebook Python, demonstrando como instalar os pacotes necessários, autenticar com a API e aproveitar as capacidades do modelo para tarefas como resolução de problemas de matemática, resposta a perguntas e geração de saída no formato JSON.

Finalmente, exploramos as capacidades de chamada de função do modelo, onde criamos uma ferramenta personalizada para recuperar os resultados dos jogos da NBA com base na entrada do usuário. Isso destacou a capacidade do modelo de integrar ferramentas e fontes de dados externas para fornecer respostas abrangentes e personalizadas.

Embora não tenhamos abordado a entrada/saída de voz e o processamento de vídeo neste tutorial, o apresentador mencionou a possibilidade de criar um vídeo separado sobre esses tópicos, se houver interesse da audiência.

Em geral, este tutorial forneceu uma introdução abrangente ao GPT-4.0 e seus vários casos de uso, equipando você com o conhecimento e as ferramentas necessárias para começar a trabalhar com esse poderoso modelo de linguagem em seus próprios projetos.