Explorando o GPT-40: API, processamento de imagens e chamada de funções!
Table of Contents:
- Introdução
- Comparações entre GP4O e GP4 Turbo
2.1. Entrada de texto e imagens
2.2. Janela de contexto
2.3. Custo
- Experimentando o GPT 40 no OpenAI Playground
- Comparação de velocidade entre GPT 40 e GP4 Turbo
- Utilizando a API do OpenAI com Python
5.1. Instalação e atualização de pacotes
5.2. Importação de bibliotecas
5.3. Criação do cliente de conclusão de chat
5.4. Exemplo de uso da API para a resolução de problemas matemáticos
5.5. Uso do modelo em modo JSON
5.6. Processamento de imagens
5.7. Chamada de funções
- Conclusão
- Referências
Comparação entre GP4O e GP4 Turbo
O GPT (Generative Pre-trained Transformer) é um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI que tem sido amplamente utilizado para gerar texto com base em um contexto fornecido. Existem várias versões do GPT, sendo duas delas o GP4O e o GP4 Turbo. Neste artigo, faremos uma comparação entre essas duas versões, analisando suas capacidades de processamento de texto e imagens, janela de contexto, custo e velocidade de geração de respostas.
Entrada de texto e imagens
Ambas as versões do GPT são capazes de processar tanto texto quanto imagens como entrada. No entanto, atualmente, apenas o GP4 Turbo é capaz de gerar saída em formato de imagem. O GP4O também terá essa capacidade adicionada nas próximas semanas.
Janela de contexto
Ambos os modelos têm uma janela de contexto de 28.000 tokens. Isso significa que eles podem processar e considerar informações fornecidas em um contexto de até 28.000 tokens.
Custo
O custo do GP4O é a metade do custo do GP4 Turbo, tornando-o uma opção mais acessível para alguns usuários.
Experimentando o GPT 40 no OpenAI Playground
O OpenAI Playground é uma plataforma online que permite experimentar diferentes modelos do GPT, incluindo o GPT 40. Para começar a experimentar o GPT 40, basta selecionar o modelo na lista de modelos disponíveis. É possível definir parâmetros como o sistema PR (personalidade do assistente), temperatura (que controla a aleatoriedade das respostas) e o número máximo de tokens gerados.
Além disso, é possível fornecer imagens para que o GPT 40 processe. Essas imagens podem ser enviadas diretamente ou por meio de um link. O GPT 40 oferece respostas em tempo real e geralmente é bastante rápido no processamento das solicitações.
Comparação de velocidade entre GPT 40 e GP4 Turbo
Para comparar a velocidade de geração de respostas entre o GPT 40 e o GP4 Turbo, podemos utilizar a funcionalidade de comparação no OpenAI Playground. Ao adicionar ambos os modelos e enviar a mesma solicitação para ambos, é possível observar a diferença na velocidade de geração de respostas. Em geral, o GPT 40 é significativamente mais rápido que o GP4 Turbo, com uma latência quase metade do tempo.
Utilizando a API do OpenAI com Python
É possível utilizar a API do OpenAI para integrar o GPT 40 em projetos em Python. Para começar, é necessário instalar e atualizar os pacotes necessários e importar as bibliotecas apropriadas. Em seguida, é preciso criar um cliente de conclusão de chat para interagir com o modelo.
É possível fazer chamadas para a API, passando mensagens e obtendo respostas a partir do GPT 40. Além disso, também é possível utilizar o modelo em modo JSON, para obter respostas em formato de objeto JSON.
Outra funcionalidade interessante é o processamento de imagens. O GPT 40 é capaz de processar imagens fornecidas em formato base64, seja através de um arquivo de imagem ou por meio de um link de imagem.
Além disso, o GPT 40 também possui a capacidade de realizar chamadas de funções. É possível definir funções personalizadas que podem ser chamadas a partir de uma mensagem do usuário, permitindo que o modelo execute tarefas específicas.
Conclusão
O GPT 40 é um modelo de linguagem poderoso que oferece diversas funcionalidades, como processamento de texto e imagens, chamadas de funções e respostas em tempo real. Embora ainda esteja em desenvolvimento e recebendo atualizações contínuas, o GPT 40 já apresenta um desempenho impressionante e pode ser utilizado em uma variedade de aplicações.
Referências
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