無論是 GPT-4.0 還是 GPT-4.0 Turbo 都是由 OpenAI 開發的強大語言模型。雖然它們有一些相似之處,但也有一些關鍵差異需要考慮:

輸入和輸出:

• 兩個模型都可以處理文本和圖像輸入,但只能生成文本輸出。GPT-4.0 Turbo 還支持語音輸入和輸出,而 GPT-4.0 將在未來幾週內添加這一功能。

上下文窗口:

• 兩個模型都有 128,000 個令牌的上下文窗口,允許它們維護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,使其成為某些用例的更具成本效益的選擇。

性能:

• 在生成速度方面,GPT-4.0 似乎明顯優於 GPT-4.0 Turbo,延遲指標顯示近 50% 的減少。
• GPT-4.0 生成的響應也往往比 GPT-4.0 Turbo 更詳細和信息豐富。

總的來說,選擇 GPT-4.0 還是 GPT-4.0 Turbo 將取決於您的用例的具體要求,例如對語音功能的需求、預算限制以及所需的生成輸出的性能和詳細程度。

在這一部分,我們將深入探討 GPT 4.0 的功能,探索 OpenAI Playground。我們將測試模型在圖像理解和文本生成方面的能力,並將其與 GPT 4.0 Turbo 的性能進行比較。

首先,我們將從 OpenAI Playground 中的可用模型列表中選擇 GPT 4.0 模型。我們將將系統提示設置為「您是一個有幫助的助手」,並根據自己的喜好調整溫度和最大令牌。

接下來,我們將上傳一張圖像,並要求 GPT 4.0 解釋它。該模型將快速處理圖像並提供詳細的響應,識別關鍵元素及其特徵。然後,我們將比較 GPT 4.0 和 GPT 4.0 Turbo 之間的生成速度,展示 GPT 4.0 模型的出色性能。

接下來,我們將探索在 Python 筆記本中使用 GPT 4.0 API。我們將安裝和升級必要的 OpenAI 軟件包,導入所需的庫,並設置 API 客戶端。然後,我們將通過要求它解決一個簡單的數學問題、提供有關自己的信息以及以 JSON 格式生成每週鍛煉計劃來測試模型的功能。

此外,我們將演示 GPT 4.0 的圖像理解能力,通過上傳文件和圖像 URL 來處理圖像。該模型將準確描述圖像的內容,包括條形圖的詳細信息和人臉表情所表達的情緒。

最後,我們將探索 GPT 4.0 的函數調用功能。我們將為 NBA 比賽分數創建一個模擬數據集,並定義一個根據用戶提示中提到的球隊名稱檢索分數的函數。該模型將成功調用外部函數並提供所請求的信息。

在整個部分中,我們將突出 GPT 4.0 模型的出色性能和多功能性,展示它處理各種任務的能力,從文本生成到圖像理解和函數調用。

在這一部分,我們將探討如何將 GPT 4.0 集成到您的 Python 項目中。我們將涵蓋以下主題:

1. 聊天機器人: 我們將使用 GPT 4.0 模型創建一個簡單的聊天機器人,展示其文本生成功能。

2. JSON 響應: 我們將學習如何使用 GPT 4.0 模型生成 JSON 格式的響應,這對於構建 API 和與其他系統集成很有用。

3. 函數調用: 我們將探索 GPT 4.0 的函數調用功能,允許模型執行外部函數並將其結果併入最終響應。

在整個部分中,我們將提供簡潔明了的解釋,重點關注實際的實施細節。讓我們開始吧!

在本教程中,我們探索了 OpenAI 最新語言模型 GPT-4.0 的功能。我們將其與 GPT-4.0 Turbo 模型進行了比較,突出了輸入/輸出功能、上下文窗口和成本方面的差異。

然後,我們深入探索了 OpenAI Playground,在那裡我們試驗了圖像處理、文本生成和函數調用。結果展示了 GPT-4.0 的出色速度和準確性,優於其前身 GPT-4.0 Turbo。

接下來,我們過渡到在 Python 筆記本中使用 GPT-4.0 API,演示了如何安裝必要的軟件包、通過 API 進行身份驗證,以及利用該模型解決數學問題、回答問題和生成 JSON 格式輸出等任務。

最後,我們探索了該模型的函數調用功能,我們創建了一個自定義工具,根據用戶輸入檢索 NBA 比賽分數。這突出了該模型將外部工具和數據源整合到提供全面和定制響應中的能力。

雖然我們在本教程中沒有涵蓋語音輸入/輸出和視頻處理,但演講者提到如果觀眾有興趣,可以創建一個單獨的視頻來介紹這些主題。

總的來說,本教程提供了對 GPT-4.0 及其各種用例的全面介紹,為您在自己的項目中開始使用這個強大的語言模型提供了知識和工具。