Как GPT-4.0, так и GPT-4.0 Turbo являются мощными языковыми моделями, разработанными OpenAI. Хотя они имеют некоторые сходства, есть несколько ключевых различий, которые стоит учитывать:

Ввод и вывод:

• Обе модели могут обрабатывать текстовые и графические входные данные, но генерируют только текстовые выходные данные. GPT-4.0 Turbo дополнительно поддерживает голосовой ввод и вывод, которые GPT-4.0 будет добавлять в ближайшие недели.

Контекстное окно:

• Обе модели имеют контекстное окно в 128 000 токенов, что позволяет им поддерживать и использовать большое количество контекстной информации.

Стоимость:

• Стоимость использования GPT-4.0 в два раза ниже, чем GPT-4.0 Turbo, что делает ее более экономичным вариантом для некоторых случаев использования.

Производительность:

• По скорости генерации GPT-4.0 значительно превосходит GPT-4.0 Turbo, показывая почти 50% снижение задержки.
• Ответы, генерируемые GPT-4.0, также, как правило, более подробные и информативные по сравнению с GPT-4.0 Turbo.

В целом, выбор между GPT-4.0 и GPT-4.0 Turbo будет зависеть от конкретных требований вашего случая использования, таких как необходимость в голосовых возможностях, бюджетные ограничения и желаемый уровень производительности и детализации в генерируемых выходных данных.

В этом разделе мы погрузимся в возможности GPT 4.0, исследуя OpenAI Playground. Мы протестируем способности модели в понимании изображений и генерации текста, а также сравним ее производительность с GPT 4.0 Turbo.

Прежде всего, мы выберем модель GPT 4.0 из списка доступных моделей в OpenAI Playground. Мы установим системную подсказку на "Вы полезный помощник" и настроим температуру и максимальное количество токенов по своему усмотрению.

Затем мы загрузим изображение и попросим GPT 4.0 объяснить его. Модель быстро обработает изображение и предоставит подробный ответ, определяя ключевые элементы и их характеристики. Мы также сравним скорость генерации между GPT 4.0 и GPT 4.0 Turbo, демонстрируя впечатляющую производительность модели GPT 4.0.

Далее мы исследуем использование API GPT 4.0 в блокноте Python. Мы установим и обновим необходимые пакеты OpenAI, импортируем требуемые библиотеки и настроим клиент API. Затем мы протестируем возможности модели, попросив ее решить простую математическую задачу, предоставить информацию о себе и сгенерировать еженедельную программу тренировок в формате JSON.

Кроме того, мы продемонстрируем способности модели к пониманию изображений, обрабатывая как загруженные файлы, так и URL-адреса изображений. Модель точно опишет содержимое изображений, включая детали столбчатой диаграммы и эмоции, выраженные на лице человека.

Наконец, мы исследуем возможности вызова функций GPT 4.0. Мы создадим тестовый набор данных для результатов матчей НБА и определим функцию для получения результатов по названию команды, упомянутому в запросе пользователя. Модель успешно вызовет внешнюю функцию и предоставит запрошенную информацию.

На протяжении всего этого раздела мы будем подчеркивать впечатляющую производительность и универсальность модели GPT 4.0, демонстрируя ее способность справляться с широким спектром задач, от генерации текста до понимания изображений и вызова функций.

В этом разделе мы рассмотрим, как интегрировать GPT 4.0 в ваши проекты на Python. Мы охватим следующие темы:

1. Чат-боты: Мы создадим простой чат-бот с использованием модели GPT 4.0, демонстрируя ее возможности по генерации текста.

2. Ответы в формате JSON: Мы узнаем, как использовать модель GPT 4.0 для генерации ответов в формате JSON, что может быть полезно для создания API и интеграции с другими системами.

3. Вызов функций: Мы исследуем возможности вызова функций у GPT 4.0, позволяющие модели выполнять внешние функции и включать их результаты в окончательный ответ.

На протяжении этого раздела мы будем предоставлять краткие и по существу объяснения, сосредоточившись на практических деталях реализации. Давайте начнем!

В этом учебнике мы исследовали возможности GPT-4.0, последней языковой модели от OpenAI. Мы сравнили ее с моделью GPT-4.0 Turbo, выделив различия в возможностях ввода/вывода, контекстном окне и стоимости.

Затем мы углубились в OpenAI Playground, где экспериментировали с обработкой изображений, генерацией текста и вызовом функций. Результаты продемонстрировали впечатляющую скорость и точность GPT-4.0, превосходящую своего предшественника, GPT-4.0 Turbo.

Затем мы перешли к использованию API GPT-4.0 в блокноте Python, показав, как устанавливать необходимые пакеты, аутентифицироваться в API и использовать возможности модели для таких задач, как решение математических проблем, ответы на вопросы и генерация выходных данных в формате JSON.

Наконец, мы исследовали возможности модели по вызову функций, где мы создали пользовательский инструмент для получения результатов матчей НБА на основе ввода пользователя. Это подчеркнуло способность модели интегрировать внешние инструменты и источники данных для предоставления всеобъемлющих и адаптированных ответов.

Хотя мы не рассматривали голосовой ввод/вывод и обработку видео в этом учебнике, докладчик упомянул возможность создания отдельного видео на эти темы, если аудитория проявит интерес.

В целом, этот учебник предоставил всестороннее введение в GPT-4.0 и его различные варианты использования, оснастив вас знаниями и инструментами для начала работы с этой мощной языковой моделью в ваших собственных проектах.