GPT-4o da OpenAI: o modelo de IA multimodal que transforma a interação homem-máquina
![DALL·E 2024 05 21 22.40.35 A minimalistic digital illustration in a 16 9 aspect ratio. The background is an abstract design with soft blended pastel colors primarily featuring](https://i3.wp.com/www.unite.ai/wp-content/uploads/2024/05/DALL·E-2024-05-21-22.40.35-A-minimalistic-digital-illustration-in-a-16_9-aspect-ratio.-The-background-is-an-abstract-design-with-soft-blended-pastel-colors-primarily-featuring-1000x600.webp?w=780&resize=780,470&ssl=1)
OpenAI lançou seu modelo de linguagem mais recente e avançado – GPT-4otambém conhecido como “Omni” modelo. Este revolucionário sistema de IA representa um salto gigantesco, com capacidades que confundem a linha entre a inteligência humana e a synthetic.
No coração do GPT-4o está sua natureza multimodal nativa, permitindo processar e gerar conteúdo perfeitamente em texto, áudio, imagens e vídeo. Esta integração de múltiplas modalidades em um único modelo é a primeira desse tipo, prometendo remodelar a forma como interagimos com os assistentes de IA.
Mas o GPT-4o é muito mais do que apenas um sistema multimodal. Ele apresenta uma impressionante melhoria de desempenho em relação ao seu antecessor, GPT-4, e deixa modelos concorrentes como Gemini 1.5 Professional, Claude 3 e Llama 3-70B para trás. Vamos nos aprofundar no que torna esse modelo de IA verdadeiramente inovador.
Desempenho e eficiência incomparáveis
Um dos aspectos mais impressionantes do GPT-4o são suas capacidades de desempenho sem precedentes. De acordo com as avaliações da OpenAI, o modelo tem uma vantagem notável de 60 pontos Elo sobre o modelo anterior de melhor desempenho, o GPT-4 Turbo. Esta vantagem significativa coloca o GPT-4o em uma categoria à parte, superando até mesmo os modelos de IA mais avançados disponíveis atualmente.
Mas o desempenho bruto não é a única área em que o GPT-4o brilha. O modelo também apresenta eficiência impressionante, operando com o dobro da velocidade do GPT-4 Turbo e custando apenas metade do preço. Esta combinação de desempenho superior e economia torna o GPT-4o uma proposta extremamente atraente para desenvolvedores e empresas que buscam integrar recursos de IA de ponta em seus aplicativos.
Capacidades multimodais: combinação de texto, áudio e visão
Talvez o aspecto mais inovador do GPT-4o seja sua natureza multimodal nativa, que permite processar e gerar conteúdo perfeitamente em múltiplas modalidades, incluindo texto, áudio e visão. Esta integração de múltiplas modalidades num único modelo é a primeira do género e promete revolucionar a forma como interagimos com os assistentes de IA.
Com o GPT-4o, os usuários podem participar de conversas naturais e em tempo actual usando a fala, com o modelo reconhecendo e respondendo instantaneamente às entradas de áudio. Mas as capacidades não param por aí – o GPT-4o também pode interpretar e gerar conteúdo visible, abrindo um mundo de possibilidades para aplicações que vão desde a análise e geração de imagens até a compreensão e criação de vídeos.
Uma das demonstrações mais impressionantes das capacidades multimodais do GPT-4o é a sua capacidade de analisar uma cena ou imagem em tempo actual, descrevendo e interpretando com precisão os elementos visuais que percebe. Este recurso tem implicações profundas para aplicações como tecnologias assistivas para deficientes visuais, bem como em áreas como segurança, vigilância e automação.
Mas as capacidades multimodais do GPT-4o vão além da simples compreensão e geração de conteúdo em diferentes modalidades. O modelo também pode combinar perfeitamente essas modalidades, criando experiências verdadeiramente envolventes e envolventes. Por exemplo, durante a demonstração ao vivo da OpenAI, o GPT-4o foi capaz de gerar uma música com base nas condições de entrada, combinando sua compreensão de linguagem, teoria musical e geração de áudio em uma saída coesa e impressionante.
Usando GPT0 com Python
import openai # Exchange together with your precise API key OPENAI_API_KEY = "your_openai_api_key_here" # Perform to extract the response content material def get_response_content(response_dict, exclude_tokens=None): if exclude_tokens is None: exclude_tokens = () if response_dict and response_dict.get("selections") and len(response_dict("selections")) > 0: content material = response_dict("selections")(0)("message")("content material").strip() if content material: for token in exclude_tokens: content material = content material.substitute(token, '') return content material increase ValueError(f"Unable to resolve response: {response_dict}") # Asynchronous operate to ship a request to the OpenAI chat API async def send_openai_chat_request(immediate, model_name, temperature=0.0): openai.api_key = OPENAI_API_KEY message = {"function": "person", "content material": immediate} response = await openai.ChatCompletion.acreate( mannequin=model_name, messages=(message), temperature=temperature, ) return get_response_content(response) # Instance utilization async def major(): immediate = "Good day!" model_name = "gpt-4o-2024-05-13" response = await send_openai_chat_request(immediate, model_name) print(response) if __name__ == "__main__": import asyncio asyncio.run(major())
Eu tenho:
- Importou o módulo openai diretamente em vez de usar uma classe personalizada.
- Renomeamos a função openai_chat_resolve para get_response_content e fizemos algumas pequenas alterações em sua implementação.
- Substituída a classe AsyncOpenAI pela função openai.ChatCompletion.acreate, que é o método assíncrono oficial fornecido pela biblioteca OpenAI Python.
- Adicionado um exemplo de função principal que demonstra como usar a função send_openai_chat_request.
Observe que você precisa substituir “your_openai_api_key_here” pela sua chave de API OpenAI actual para que o código funcione corretamente.