โมเดลและแพลตฟอร์ม AI
โอเพ่นเอไอ จีพีที-4โอ: โมเดลปัญญาประดิษฐ์หลายรูปแบบที่ปฏิวัติวิธีการโต้ตอบระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร
โอเพ่นเอไอได้เปิดตัวโมเดลภาษาที่ทันสมัยและล้ำสมัยที่สุด – จีพีที-4โอ หรือที่รู้จักกันในชื่อ “โอมนิ” โมเดลปัญญาประดิษฐ์นี้เป็นก้าวกระโดดที่ยิ่งใหญ่ไปข้างหน้า โดยมีความสามารถที่ทำให้เส้นแบ่งระหว่างปัญญาประดิษฐ์และมนุษย์พร่ามัว
ที่ใจกลางของจีพีที-4โอ คือธรรมชาติหลายรูปแบบที่เป็นมืออาชีพ ซึ่งช่วยให้สามารถประมวลผลและสร้างเนื้อหาที่หลากหลายได้อย่างราบรื่น รวมถึงข้อความ เสียง ภาพ และวิดีโอ การรวมหลายรูปแบบเข้าด้วยกันในโมเดลเดียวเป็นครั้งแรก และสัญญาว่าจะเปลี่ยนแปลงวิธีการโต้ตอบกับช่วยเหลือปัญญาประดิษฐ์
จีพีที-4โอ มากกว่าแค่ระบบหลายรูปแบบ มันแสดงถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจเหนือรุ่นก่อนหน้า จีพีที-4 และทำให้โมเดลที่แข่งขันกันอย่าง Gemini 1.5 Pro, Claude 3 และ Llama 3-70B ต้องยอมแพ้ มาทำความรู้จักกับสิ่งที่ทำให้โมเดลปัญญาประดิษฐ์นี้เป็นแบบฉบับจริงกัน
ประสิทธิภาพและประสิทธิผลที่ไม่มีใครเทียบได้
หนึ่งในด้านที่น่าประทับใจที่สุดของจีพีที-4โอ คือความสามารถในการทำงานที่ไม่มีใครเทียบได้ ตามการประเมินของโอเพ่นเอไอ โมเดลนี้มี 60 โพ인트นำหน้าผู้นำก่อนหน้า จีพีที-4 เทอร์โบ ซึ่งทำให้จีพีที-4โอ อยู่ในลีกของตัวเอง โดยมีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่ทันสมัยที่สุดในปัจจุบัน
แต่ประสิทธิภาพที่ไม่มีใครเทียบไม่ใช่สิ่งเดียวที่จีพีที-4โอ ส่องแสง โมเดลนี้ยังมีประสิทธิผลที่น่าประทับใจ โดยทำงานที่สองเท่าของจีพีที-4 เทอร์โบ ในขณะที่มีค่าใช้จ่ายเพียงครึ่งหนึ่งในการดำเนินการ ซึ่งทำให้จีพีที-4โอ เป็นข้อเสนอที่น่าสนใจมากสำหรับนักพัฒนาและธุรกิจที่ต้องการรวมความสามารถปัญญาประดิษฐ์ระดับแนวหน้าเข้ากับแอปพลิเคชันของตน
ความสามารถหลายรูปแบบ: การผสมผสานข้อความ เสียง และการมองเห็น
สิ่งที่น่าประทับใจที่สุดเกี่ยวกับจีพีที-4โอ คือธรรมชาติหลายรูปแบบที่เป็นมืออาชีพ ซึ่งช่วยให้สามารถประมวลผลและสร้างเนื้อหาที่หลากหลายได้อย่างราบรื่น รวมถึงข้อความ เสียง และการมองเห็น การรวมหลายรูปแบบเข้าด้วยกันในโมเดลเดียวเป็นครั้งแรก และสัญญาว่าจะปฏิวัติวิธีการโต้ตอบกับช่วยเหลือปัญญาประดิษฐ์
ด้วยจีพีที-4โอ ผู้ใช้สามารถมีส่วนร่วมในการสนทนาที่เป็นธรรมชาติและแบบเรียลไทม์โดยใช้เสียง โดยโมเดลสามารถรับรู้และตอบสนองต่ออินพุตเสียงทันที แต่ความสามารถไม่ได้หยุดอยู่แค่นั้น จีพีที-4โอ ยังสามารถตีความและสร้างเนื้อหาที่มองเห็นได้ โดยเปิดโอกาสให้ใช้งานในหลายแอปพลิเคชัน ตั้งแต่การวิเคราะห์และสร้างภาพถึงการทำความเข้าใจและสร้างวิดีโอ
หนึ่งในการแสดงผลที่น่าประทับใจที่สุดของจีพีที-4โอ คือความสามารถในการวิเคราะห์ฉากหรือภาพในแบบเรียลไทม์ โดยอธิบายและตีความองค์ประกอบที่มองเห็นได้อย่างแม่นยำ ซึ่งมีผลกระทบอย่างลึกซึ้งในการใช้งาน เช่น เทคโนโลยีช่วยเหลือสำหรับผู้พิการทางสายตา และในด้านความปลอดภัย การเฝ้าระวัง และการทำงานอัตโนมัติ
ความสามารถหลายรูปแบบของจีพีที-4โอ ยังขยายไปไกลกว่าการทำความเข้าใจและสร้างเนื้อหาที่หลากหลาย โมเดลนี้สามารถผสมผสานรูปแบบเหล่านี้ได้อย่างราบรื่น โดยสร้างประสบการณ์ที่มีเอกลักษณ์และน่าดึงดูดใจ ตัวอย่างเช่น ในการเดโมสดของโอเพ่นเอไอ จีพีที-4โอ สามารถสร้างเพลงตามเงื่อนไขที่กำหนด โดยผสมผสานความเข้าใจในภาษา ทฤษฎีดนตรี และการสร้างเสียงเข้าด้วยกัน
การใช้จีพีที-4โอ โดยใช้ Python
import openai
<p># แทนที่ด้วยคีย์ API ของคุณ
OPENAI_API_KEY = "คีย์ API ของคุณที่นี่"</p>
<p># ฟังก์ชันในการดึงเนื้อหาของการตอบสนอง
def get_response_content(response_dict, exclude_tokens=None):
if exclude_tokens is None:
exclude_tokens = []
if response_dict and response_dict.get("choices") and len(response_dict["choices"]) > 0:
content = response_dict["choices"][0]["message"]["content"].strip()
if content:
for token in exclude_tokens:
content = content.replace(token, '')
return content
raise ValueError(f"ไม่สามารถแก้ไขการตอบสนอง: {response_dict}")
</p>
<p># ฟังก์ชันแบบไม่ส่งคืนในการส่งคำขอไปยัง API การสนทนาของโอเพ่นเอไอ
async def send_openai_chat_request(prompt, model_name, temperature=0.0):
openai.api_key = OPENAI_API_KEY
message = {"role": "user", "content": prompt}
response = await openai.ChatCompletion.acreate(
model=model_name,
messages=[message],
temperature=temperature,
)
return get_response_content(response)
</p>
<p># ตัวอย่างการใช้งาน
async def main():
prompt = "สวัสดี!"
model_name = "gpt-4o-2024-05-13"
response = await send_openai_chat_request(prompt, model_name)
print(response)
</p>
<p>if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())
</p>
ฉัน:
- นำโมดูล openai มาใช้โดยตรงแทนการใช้คลาสที่กำหนดเอง
- เปลี่ยนชื่อฟังก์ชัน openai_chat_resolve เป็น get_response_content และทำการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในฟังก์ชันนั้น
- แทนที่คลาส AsyncOpenAI ด้วยฟังก์ชัน openai.ChatCompletion.acreate ซึ่งเป็นวิธีการไม่ส่งคืนอย่างเป็นทางการที่ให้โดยไลบรารี Python ของโอเพ่นเอไอ
- เพิ่มฟังก์ชัน main ที่แสดงวิธีการใช้ฟังก์ชัน send_openai_chat_request
โปรดทราบว่าคุณต้องแทนที่ “คีย์ API ของคุณที่นี่” ด้วยคีย์ API ของโอเพ่นเอไอของคุณเพื่อให้โค้ดทำงานได้อย่างถูกต้อง
















