Cả GPT-4.0 và GPT-4.0 Turbo đều là những mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ được phát triển bởi OpenAI. Mặc dù chúng có một số điểm tương đồng, nhưng cũng có một số khác biệt chính cần lưu ý:

Đầu vào và Đầu ra:

• Cả hai mô hình đều có thể xử lý văn bản và đầu vào hình ảnh, nhưng chỉ tạo ra đầu ra dạng văn bản. GPT-4.0 Turbo bổ sung hỗ trợ đầu vào và đầu ra bằng giọng nói, điều mà GPT-4.0 sẽ thêm vào trong những tuần tới.

Cửa sổ ngữ cảnh:

• Cả hai mô hình đều có cửa sổ ngữ cảnh 128.000 token, cho phép chúng duy trì và sử dụng một lượng lớn thông tin ngữ cảnh.

Chi phí:

• Chi phí sử dụng GPT-4.0 chỉ bằng một nửa so với GPT-4.0 Turbo, khiến nó trở thành lựa chọn hiệu quả hơn về chi phí cho một số trường hợp sử dụng.

Hiệu suất:

• Về tốc độ tạo ra, GPT-4.0 dường như vượt trội hơn nhiều so với GPT-4.0 Turbo, với các chỉ số độ trễ cho thấy giảm gần 50%.
• Các phản hồi được tạo ra bởi GPT-4.0 cũng thường chi tiết và thông tin hơn so với GPT-4.0 Turbo.

Tổng thể, lựa chọn giữa GPT-4.0 và GPT-4.0 Turbo sẽ phụ thuộc vào các yêu cầu cụ thể của trường hợp sử dụng của bạn, chẳng hạn như nhu cầu về khả năng giọng nói, các ràng buộc về ngân sách và mức độ hiệu suất và chi tiết mong muốn trong các đầu ra được tạo ra.

Trong phần này, chúng ta sẽ đi sâu vào các khả năng của GPT 4.0 bằng cách khám phá OpenAI Playground. Chúng ta sẽ kiểm tra khả năng của mô hình trong việc hiểu hình ảnh và tạo văn bản, đồng thời so sánh hiệu suất của nó với GPT 4.0 Turbo.

Đầu tiên, chúng ta sẽ chọn mô hình GPT 4.0 từ danh sách các mô hình có sẵn trong OpenAI Playground. Chúng ta sẽ đặt lời nhắc hệ thống thành "Bạn là một trợ lý hữu ích" và điều chỉnh nhiệt độ và số lượng token tối đa theo sở thích của chúng ta.

Tiếp theo, chúng ta sẽ tải lên một hình ảnh và yêu cầu GPT 4.0 giải thích nó. Mô hình sẽ nhanh chóng xử lý hình ảnh và cung cấp một phản hồi chi tiết, xác định các yếu tố chính và đặc điểm của chúng. Sau đó, chúng ta sẽ so sánh tốc độ tạo ra giữa GPT 4.0 và GPT 4.0 Turbo, thể hiện hiệu suất ấn tượng của mô hình GPT 4.0.

Tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá việc sử dụng API GPT 4.0 trong một sổ ghi chép Python. Chúng ta sẽ cài đặt và nâng cấp các gói OpenAI cần thiết, nhập các thư viện cần thiết và thiết lập máy khách API. Sau đó, chúng ta sẽ kiểm tra khả năng của mô hình bằng cách yêu cầu nó giải quyết một bài toán toán học đơn giản, cung cấp thông tin về chính nó và tạo ra một lịch tập thể dục hàng tuần ở định dạng JSON.

Hơn nữa, chúng ta sẽ minh họa khả năng hiểu hình ảnh của mô hình bằng cách xử lý hình ảnh thông qua các tệp tải lên và URL hình ảnh. Mô hình sẽ mô tả chính xác nội dung của các hình ảnh, bao gồm chi tiết của một biểu đồ cột và cảm xúc được thể hiện trên khuôn mặt của một người.

Cuối cùng, chúng ta sẽ khám phá khả năng gọi hàm của GPT 4.0. Chúng ta sẽ tạo một tập dữ liệu giả định cho điểm số trận đấu NBA và định nghĩa một hàm để truy xuất điểm số dựa trên tên đội được nhắc trong lời nhắc của người dùng. Mô hình sẽ thành công trong việc gọi hàm bên ngoài và cung cấp thông tin được yêu cầu.

Trong suốt phần này, chúng ta sẽ nhấn mạnh hiệu suất và tính đa dạng ấn tượng của mô hình GPT 4.0, thể hiện khả năng xử lý một loạt các nhiệm vụ, từ tạo văn bản đến hiểu hình ảnh và gọi hàm.

Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá cách tích hợp GPT 4.0 vào các dự án Python của bạn. Chúng ta sẽ bao gồm các chủ đề sau:

1. Chatbots: Chúng ta sẽ tạo một chatbot đơn giản bằng cách sử dụng mô hình GPT 4.0, thể hiện khả năng tạo văn bản của nó.

2. Phản hồi JSON: Chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng mô hình GPT 4.0 để tạo ra các phản hồi định dạng JSON, điều này có thể hữu ích cho việc xây dựng API và tích hợp với các hệ thống khác.

3. Gọi hàm: Chúng ta sẽ khám phá khả năng gọi hàm của GPT 4.0, cho phép mô hình thực thi các hàm bên ngoài và kết hợp kết quả của chúng vào phản hồi cuối cùng.

Trong suốt phần này, chúng tôi sẽ cung cấp các giải thích ngắn gọn và trực tiếp, tập trung vào các chi tiết thực hiện thực tế. Hãy cùng bắt đầu!

Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã khám phá các khả năng của GPT-4.0, mô hình ngôn ngữ mới nhất từ OpenAI. Chúng tôi đã so sánh nó với mô hình GPT-4.0 Turbo, nhấn mạnh các khác biệt về khả năng đầu vào/đầu ra, cửa sổ ngữ cảnh và chi phí.

Sau đó, chúng tôi đi sâu vào OpenAI Playground, nơi chúng tôi thử nghiệm xử lý hình ảnh, tạo văn bản và gọi hàm. Kết quả đã thể hiện tốc độ và độ chính xác ấn tượng của GPT-4.0, vượt trội hơn so với tiền nhiệm của nó, GPT-4.0 Turbo.

Tiếp theo, chúng tôi chuyển sang sử dụng API GPT-4.0 trong một sổ ghi chép Python, minh họa cách cài đặt các gói cần thiết, xác thực với API và khai thác các khả năng của mô hình cho các nhiệm vụ như giải quyết bài toán toán học, trả lời câu hỏi và tạo đầu ra định dạng JSON.

Cuối cùng, chúng tôi khám phá khả năng gọi hàm của mô hình, nơi chúng tôi tạo ra một công cụ tùy chỉnh để truy xuất điểm số trận đấu NBA dựa trên đầu vào của người dùng. Điều này đã nhấn mạnh khả năng của mô hình tích hợp các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài để cung cấp các phản hồi toàn diện và được điều chỉnh.

Mặc dù chúng tôi không đề cập đến đầu vào/đầu ra bằng giọng nói và xử lý video trong hướng dẫn này, người thuyết trình đã nhắc đến khả năng tạo một video riêng về những chủ đề đó nếu có sự quan tâm từ khán giả.

Tổng thể, hướng dẫn này cung cấp một bài giới thiệu toàn diện về GPT-4.0 và các trường hợp sử dụng khác nhau của nó, trang bị cho bạn kiến thức và công cụ để bắt đầu với mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ này trong các dự án của riêng bạn.