虽然 GPT-4.0 和 GPT-4.0 Turbo 都是由 OpenAI 开发的强大的语言模型,但它们之间还是有一些关键的差异:

输入和输出:

• 两个模型都可以处理文本和图像输入,但只能生成文本输出。GPT-4.0 Turbo 还支持语音输入和输出,而 GPT-4.0 将在未来几周内添加这一功能。

上下文窗口:

• 两个模型都有 128,000 个令牌的上下文窗口,允许它们维护和利用大量的上下文信息。

成本:

• 使用 GPT-4.0 的成本是 GPT-4.0 Turbo 的一半,这使它成为某些用例的更具成本效益的选择。

性能:

• 在生成速度方面,GPT-4.0 似乎明显优于 GPT-4.0 Turbo,延迟指标显示几乎减少了 50%。
• GPT-4.0 生成的响应也往往比 GPT-4.0 Turbo 更详细和信息丰富。

总的来说,选择 GPT-4.0 还是 GPT-4.0 Turbo 将取决于您的用例的具体要求,如对语音功能的需求、预算限制以及所需的生成输出的性能和细节水平。

在这一部分,我们将深入探讨 GPT 4.0 的功能,探索 OpenAI Playground。我们将测试模型在图像理解和文本生成方面的能力,并将其与 GPT 4.0 Turbo 的性能进行比较。

首先,我们将从 OpenAI Playground 中的可用模型列表中选择 GPT 4.0 模型。我们将将系统提示设置为"你是一个有帮助的助手

并根据自己的喜好调整温度和最大令牌。\n\n接下来

我们将上传一张图像

并要求 GPT 4.0 解释它。该模型将快速处理图像并提供详细的响应

识别关键元素及其特征。然后

我们将比较 GPT 4.0 和 GPT 4.0 Turbo 之间的生成速度

展示 GPT 4.0 模型的出色性能。\n\n接下来

我们将探索在 Python 笔记本中使用 GPT 4.0 API。我们将安装和升级必要的 OpenAI 软件包

导入所需的库

并设置 API 客户端。然后

我们将通过要求它解决一个简单的数学问题、提供有关自己的信息以及以 JSON 格式生成一个每周锻炼计划来测试该模型的功能。\n\n此外

我们将通过处理上传的文件和图像 URL 来展示该模型的图像理解能力。该模型将准确描述图像的内容

包括条形图的细节和人脸表情中表达的情绪。\n\n最后

我们将探索 GPT 4.0 的函数调用功能。我们将为 NBA 比赛得分创建一个模拟数据集

并定义一个根据用户提示中提到的球队名称检索得分的函数。该模型将成功调用外部函数并提供所请求的信息。\n\n在整个部分中

我们将突出 GPT 4.0 模型的出色性能和多功能性

展示它处理从文本生成到图像理解和函数调用的各种任务的能力。

在这一部分,我们将探讨如何将 GPT 4.0 集成到您的 Python 项目中。我们将涵盖以下主题:

1. 聊天机器人: 我们将使用 GPT 4.0 模型创建一个简单的聊天机器人,展示其文本生成功能。

2. JSON 响应: 我们将学习如何使用 GPT 4.0 模型生成 JSON 格式的响应,这对于构建 API 和与其他系统集成很有用。

3. 函数调用: 我们将探索 GPT 4.0 的函数调用功能,允许模型执行外部函数并将其结果纳入最终响应。

在整个部分中,我们将提供简洁明了的解释,重点关注实际的实施细节。让我们开始吧!

在本教程中,我们探讨了 OpenAI 最新语言模型 GPT-4.0 的功能。我们将其与 GPT-4.0 Turbo 模型进行了比较,突出了输入/输出功能、上下文窗口和成本方面的差异。

然后,我们深入探讨了 OpenAI Playground,在那里我们试验了图像处理、文本生成和函数调用。结果展示了 GPT-4.0 的出色速度和准确性,优于其前身 GPT-4.0 Turbo。

接下来,我们转向在 Python 笔记本中使用 GPT-4.0 API,演示如何安装必要的软件包、通过 API 进行身份验证,以及利用该模型解决数学问题、回答问题和生成 JSON 格式输出等任务。

最后,我们探讨了该模型的函数调用功能,我们创建了一个自定义工具,根据用户输入检索 NBA 比赛得分。这突出了该模型将外部工具和数据源集成到综合和定制响应中的能力。

虽然我们在本教程中没有涉及语音输入/输出和视频处理,但演讲者提到如果观众有兴趣,可以创建一个单独的视频来介绍这些主题。

总的来说,本教程提供了对 GPT-4.0 及其各种用例的全面介绍,为您在自己的项目中开始使用这个强大的语言模型提供了知识和工具。