Både GPT-4.0 och GPT-4.0 Turbo är kraftfulla språkmodeller som har utvecklats av OpenAI. Även om de har vissa likheter, finns det några viktiga skillnader att ta hänsyn till:

Indata och utdata:

• Båda modellerna kan bearbeta text- och bildindata, men genererar endast textutdata. GPT-4.0 Turbo stöder dessutom röstindata och -utdata, vilket GPT-4.0 kommer att lägga till under de kommande veckorna.

Kontextfönster:

• Båda modellerna har ett kontextfönster på 128 000 token, vilket gör att de kan bibehålla och utnyttja en stor mängd kontextuell information.

Kostnad:

• Kostnaden för att använda GPT-4.0 är hälften så hög som för GPT-4.0 Turbo, vilket gör den till ett mer kostnadseffektivt alternativ för vissa användningsfall.

Prestanda:

• När det gäller generationshastighet verkar GPT-4.0 prestera betydligt bättre än GPT-4.0 Turbo, med latensmetrik som visar nästan 50% lägre.
• De svar som genereras av GPT-4.0 tenderar också att vara mer detaljerade och informativa jämfört med GPT-4.0 Turbo.

Sammanfattningsvis beror valet mellan GPT-4.0 och GPT-4.0 Turbo på de specifika kraven i ditt användningsfall, såsom behovet av röstfunktionalitet, budgetbegränsningar och önskad prestanda- och detaljnivå i de genererade utdata.

I det här avsnittet kommer vi att fördjupa oss i GPT 4.0:s funktioner genom att utforska OpenAI Playground. Vi kommer att testa modellens förmåga att förstå bilder och generera text, och jämföra dess prestanda med GPT 4.0 Turbo.

Först kommer vi att välja GPT 4.0-modellen från listan över tillgängliga modeller i OpenAI Playground. Vi kommer att ställa in systemuppmaningen till "Du är en hjälpsam assistent" och justera temperaturen och max-token efter våra preferenser.

Därefter kommer vi att ladda upp en bild och be GPT 4.0 att förklara den. Modellen kommer snabbt att bearbeta bilden och ge ett detaljerat svar, där den identifierar de viktigaste elementen och deras egenskaper. Vi kommer sedan att jämföra generationshastigheten mellan GPT 4.0 och GPT 4.0 Turbo, vilket visar den imponerande prestandan hos GPT 4.0-modellen.

Vidare kommer vi att utforska användningen av GPT 4.0-API:et i en Python-anteckningsbok. Vi kommer att installera och uppgradera de nödvändiga OpenAI-paketen, importera de nödvändiga biblioteken och konfigurera API-klienten. Vi kommer sedan att testa modellens förmåga genom att be den lösa ett enkelt matematikproblem, ge information om sig själv och generera ett veckoschema för träning i JSON-format.

Dessutom kommer vi att demonstrera modellens förmåga att förstå bilder genom att bearbeta bilder både via uppladdade filer och bildadresser. Modellen kommer att noggrant beskriva innehållet i bilderna, inklusive detaljerna i ett stapeldiagram och de känslor som uttrycks i en persons ansiktsuttryck.

Avslutningsvis kommer vi att utforska funktionsanropsfunktionen hos GPT 4.0. Vi kommer att skapa en fiktiv datamängd för NBA-matchresultat och definiera en funktion för att hämta resultaten baserat på lagnamnet som nämns i användaruppmaningen. Modellen kommer att framgångsrikt anropa den externa funktionen och tillhandahålla den begärda informationen.

Genom hela det här avsnittet kommer vi att lyfta fram den imponerande prestandan och mångsidigheten hos GPT 4.0-modellen, och visa på dess förmåga att hantera en bred uppsättning uppgifter, från textgenerering till bildförståelse och funktionsanrop.

I det här avsnittet kommer vi att utforska hur man integrerar GPT 4.0 i dina Python-projekt. Vi kommer att täcka följande ämnen:

1. Chattbotar: Vi kommer att skapa en enkel chattbot med hjälp av GPT 4.0-modellen, och demonstrera dess textgenereringsförmåga.

2. JSON-svar: Vi kommer att lära oss hur man använder GPT 4.0-modellen för att generera JSON-formaterade svar, vilket kan vara användbart för att bygga API:er och integrera med andra system.

3. Funktionsanrop: Vi kommer att utforska funktionsanropsfunktionen hos GPT 4.0, vilket gör att modellen kan köra externa funktioner och inkorporera deras resultat i det slutliga svaret.

Genom hela det här avsnittet kommer vi att ge koncisa och kärnfulla förklaringar, med fokus på praktiska implementeringsdetaljer. Låt oss komma igång!

I den här självstudien har vi utforskat funktionerna hos GPT-4.0, den senaste språkmodellen från OpenAI. Vi har jämfört den med GPT-4.0 Turbo-modellen och belyst skillnaderna i indata/utdata-funktioner, kontextfönster och kostnad.

Vi har sedan fördjupat oss i OpenAI Playground, där vi experimenterat med bildbearbetning, textgenerering och funktionsanrop. Resultaten visade den imponerande hastigheten och noggrannheten hos GPT-4.0, som överträffar sin föregångare, GPT-4.0 Turbo.

Därefter har vi övergått till att använda GPT-4.0-API:et i en Python-anteckningsbok, där vi har visat hur man installerar de nödvändiga paketen, autentiserar med API:et och utnyttjar modellens funktioner för uppgifter som problemlösning i matematik, frågesvar och generering av JSON-formaterat utdata.

Avslutningsvis har vi utforskat modellens funktionsanropsfunktioner, där vi skapade ett anpassat verktyg för att hämta NBA-matchresultat baserat på användarindata. Detta belyste modellens förmåga att integrera externa verktyg och datakällor för att tillhandahålla omfattande och skräddarsydda svar.

Men vi har inte täckt röstindata/-utdata och videobearbetning i den här självstudien. Föreläsaren nämnde dock möjligheten att skapa en separat video om dessa ämnen om det finns intresse från publiken.

Sammanfattningsvis har den här självstudien gett en omfattande introduktion till GPT-4.0 och dess olika användningsområden, och utrustade dig med kunskap och verktyg för att komma igång med denna kraftfulla språkmodell i dina egna projekt.