Mis on GPT-4 Turbo?
GPT-4 Turbo on OpenAI mudel üldotstarbeliseks teksti genereerimiseks ja piltide mõistmiseks. See võtab vastu teksti- ja pildisisendeid ning tagastab teksti. Praktikas tähendab see, et mudel saab vastata küsimustele, teha dokumentidest kokkuvõtteid, järgida juhiseid, analüüsida visuaalset materjali, genereerida struktureeritud vastuseid ja suhelda funktsioonikutsete kaudu rakenduse tööriistadega.
Praegune gpt-4-turbo alias viitab gpt-4-turbo-2024-04-09 hetktõmmisele. See kuulub GPT-4 mudeliperekonda ning seda tuleks tänapäeval käsitleda pigem pärandmudelina kui OpenAI eelistatud valikuna uue arenduse jaoks. Selle jätkuv väärtus tuleneb väljakujunenud API-käitumisest, suurest kontekstiaknast ning pildisisendi ja levinud rakendusfunktsioonide toest.
GPT-4 Turbo koht OpenAI mudelivalikus
GPT-4 Turbo loodi algse GPT-4 võimekama ja soodsama järglasena. OpenAI kirjeldab seda nüüd vanema suure võimekusega mudelina ning soovitab uute rakenduste jaoks uuemaid mudeleid, sealhulgas GPT-4o-d. See loob olulise eristuse: GPT-4 Turbo võib olemasoleva süsteemi jaoks endiselt tehniliselt sobida, kuid selle kavandatud kasutuselt kõrvaldamine muudab selle uue pikaajalise juurutuse jaoks kehvaks aluseks.
Seega võib mudel olla mõistlik valik olukorras, kus ühilduvus on uuema mudeli kasutuselevõtust tähtsam. Rakendus, mis on juba GPT-4 Turbo vastuste, tööriistakutsete, JSON-režiimi käitumise või pildianalüüsi töövooga kohandatud, võib eelistada kohese asendamise asemel kontrollitud üleminekut. Uued projektid peaksid mudeli elutsükli staatusega arvestama juba algusest peale.
Sisend, väljund ja toetatud võimalused
GPT-4 Turbo on sisendi puhul multimodaalne, kuid väljundi puhul ainult tekstipõhine. See suudab ühendada kirjalikud juhised piltidega, kuid ei genereeri algupäraselt pilte, heli ega videot.
- Tekstisisend: Toetatud.
- Pildisisend: Toetatud.
- Tekstiväljund: Toetatud.
- Helisisend või -väljund: Algupärase modaalsusena ei ole toetatud.
- Videosisend või -väljund: Algupärase modaalsusena ei ole toetatud.
- Pild_väljund: Ei ole toetatud.
- Funktsioonikutsed: Toetatud.
- Voogedastus: Toetatud.
- JSON-režiim: Toetatud.
Piltide mõistmine on kasulik näiteks visuaalse sisu kirjeldamisel, jooniseid sisaldavatest dokumentidest tähenduse ammutamisel ning pildi kohta küsimustele vastamisel koos tekstilise viibaga. Kättesaadav uurimismaterjal ei kinnita algupärast piltide ega muu meedia genereerimist, mistõttu ei tohiks neid võimalusi järeldada üksnes mudeli multimodaalse sisenditoe põhjal.
Kontekstiaken ja väljundi maksimum
GPT-4 Turbo kontekstiaken on 128 000 tokenit. Kontekstiaken näitab teksti ja muu toetatud sisendi hulka, mida mudel saab päringu puhul arvesse võtta, sealhulgas vestlust, juhiseid ja rakenduse edastatud dokumente. See muudab mudeli sobivaks suure kontekstiga ülesannete jaoks, näiteks pikkade dokumentide läbivaatamiseks või mahuka tööviiba hoidmiseks.
Väljundi maksimum on 4096 tokenit. Kontekstiaken ja väljundipiirang on eraldi asjad: päring võib sisaldada suurt hulka sisendit, kuid mudeli genereeritud vastus on endiselt piiratud 4096 tokeniga. Väga pikki vastuseid vajavad rakendused võivad vajada ülesande jagamist mitmeks päringuks või sobivama väljundipiiranguga mudeli kasutamist.
Praeguses mudelidokumentatsioonis on teadmiste lõpptähtajaks märgitud 1. detsember 2023. Otsingusüsteemid, välised tööriistad ja rakenduse edastatud dokumendid võivad päringu ajal pakkuda uuemat teavet, kuid need ei muuda mudeli aluseks olevate treeningandmete lõpptähtaega.
GPT-4 Turbo hinnastamine
OpenAI avaldatud hinnakiri on 10 dollarit 1 miljoni sisendtokeni kohta ja 30 dollarit 1 miljoni väljundtokeni kohta. Sisendtokenid on tekst või muu päringu sisu, mis mudelile saadetakse, väljundtokenid aga sisu, mille mudel genereerib. Kuna väljundtokenid maksavad kolm korda rohkem kui sisendtokenid, peaksid pikki vastuseid genereerivad rakendused jälgima nii vastuste pikkust kui ka viipade mahtu.
Need hinnad muudavad GPT-4 Turbo uuemate väiksemate mudelitega võrreldes suhteliselt kalliks valikuks. Selle kulu võib siiski olla põhjendatud, kui rakendus sõltub mudeli kontekstimahust, piltide mõistmisest, funktsioonikutsete käitumisest või olemasolevast GPT-4 Turbo ühilduvusest. Lihtsate suure mahuga tekstülesannete puhul, kus sama ühilduvus pole vajalik, võib sobivam olla uuem ja soodsam valik.
API ja struktureeritud andmete tugi
GPT-4 Turbo toetab Chat Completionsi, Responsesi ja Batch API kasutamist. Samuti toetab see voogedastust, mis võimaldab rakendusel saada genereeritud väljundit järk-järgult, selle asemel et oodata täieliku vastuse valmimist. Funktsioonikutsed võimaldavad mudelil taotleda rakenduse määratud funktsiooni, näiteks andmete hankimist või toimingu käivitamist; funktsiooni rakendamise ja täitmise eest vastutab endiselt rakendus.
Mudel toetab JSON-režiimi, mida saab kasutada juhul, kui rakendus vajab vastust kehtiva JSON-objektina. JSON-režiimi ei tohiks segi ajada struktureeritud väljunditega. Praeguses mudelidokumentatsioonis ei ole struktureeritud väljundite tuge loetletud, mistõttu ei tohiks arendajad eeldada, et GPT-4 Turbo suudab kindlat JSON-skeemi jõustada üksnes seetõttu, et see suudab genereerida JSON-vormingus vastuseid.
Olemasoleva integratsiooni puhul on see erinevus oluline. JSON-režiim võib aidata masinloetava väljundi loomisel, kuid rakendused võivad siiski vajada valideerimist, vigade käsitlemist ja taastamisloogikat. Kui range skeemile vastavus on keskne nõue, tuleb enne juurutamist arvestada, et dokumentatsiooni kohaselt GPT-4 Turbo struktureeritud väljundeid ei toeta.
Arutlus, kodeerimine, kiirus ja kulude kompromissid
GPT-4 Turbot esitletakse kui suure võimekusega üldotstarbelist mudelit, kuid esitatud uurimismaterjal ei sisalda teenusepakkuja avaldatud võrdlustesti arutlus- ega kodeerimiskvaliteedi kohta. Esitatud andmete toimetuslikud hinnangud annavad selle arutlus- ja kodeerimisvõimekusele hindeks 7 punkti 10-st; need on võrdlevad toimetuslikud hinded, mitte OpenAI spetsifikatsioonid ega võrdlustestide tulemused.
Sama toimetuslik andmestik hindab kiirust hindega 6 punkti 10-st ja maksumust hindega 4 punkti 10-st. Need hinded näitavad tasakaalustatud hinnangut, mitte mõõdetud latentsusgarantiid. Praktikas on GPT-4 Turbo kompromiss lihtne: see pakub laia võimekust, pildisisendit ja suurt kontekstiakent, kuid seda ei esitleta uusima, kiireima ega soodsaima valikuna.
Kodeerimisel võib mudel olla kasulik väljakujunenud süsteemides, mis vajavad koodiga seotud arutelu, dokumentide analüüsi, funktsioonikutsunguid või struktureeritud vastuseid. Esitatud uurimismaterjal ei kinnita siiski spetsiaalset kodeerimisrežiimi ega konkreetset tarkvaraarenduse võrdlustesti. Seetõttu tuleks mudeli sobivust kodeerimiseks hinnata konkreetse rakenduse nõuete põhjal, mitte järeldada seda üksnes GPT-4 nimest.
GPT-4 Turbo parimad kasutusjuhtumid
GPT-4 Turbo kasutamine on kõige paremini põhjendatud siis, kui rakendus vajab korraga mitut dokumenteeritud funktsiooni:
- Pärandrakenduste hooldus: GPT-4 Turbo API lepingule rajatud olemasolevad teenused võivad jätkata selle kasutamist, kuni kavandatakse üleminekut.
- Pikkade dokumentide analüüs: 128 000 tokeni suurune kontekstiaken mahutab ulatuslikke viipasid ja rakenduse edastatud dokumente.
- Piltide mõistmise töövood: Mudel suudab tõlgendada pilte koos tekstiliste juhistega ja tagastada tekstilise analüüsi.
- Funktsioonikutsetel põhinevad süsteemid: Rakendused saavad ühendada mudeli väliste funktsioonide ja teenustega.
- JSON-režiimi töövood: JSON-vormingus vastuseid vajavad rakendused saavad kasutada dokumenteeritud JSON-režiimi ning rakendada oma valideerimist.
- Väljakujunenud Chat Completionsi integratsioonid: Meeskonnad, kes on mudeli käitumist juba testinud, võivad kohesele ümberlülitumisele eelistada ühilduvust.
Need kasutusjuhtumid on kõige tugevamad siis, kui rakendusel on selge põhjus GPT-4 Turbole jäämiseks. Need on nõrgemad juhul, kui ainus nõue on üldine teksti genereerimine, sest uuemad mudelid võivad pakkuda paremat hinna, kiiruse, võimekuse või elutsükli kombinatsiooni.
Millal valida GPT-4 Turbo?
Vali GPT-4 Turbo siis, kui hooldad olemasolevat integratsiooni, mis sõltub selle dokumenteeritud käitumisest, vajab 128 000 tokeni suurust kontekstiakent, kasutab pildisisendit või tugineb funktsioonikutsete ja JSON-režiimi töövoogudele. See võib olla ka ajutine valik juhul, kui üleminekuks on vaja aega regressioonitestide ja väljundite võrdlemise jaoks.
Vali mõni muu võimalus siis, kui alustad uut projekti, vajad pikaajalist kättesaadavust pärast 23. oktoobrit 2026, soovid võimalikult väikest praktilist kulu, vajad uuemaid arutlusvõimeid või vajad algupärast heli-, video- või pildigeneratsiooni. OpenAI soovitab uute rakenduste jaoks konkreetselt uuemaid mudeleid, näiteks GPT-4o-d. Sobiv asendus sõltub sihtsüsteemist, kuid GPT-4 Turbo kavandatud kasutuselt kõrvaldamist tuleks käsitleda üleminekunõudena, mitte kauge teoreetilise riskina.
Piirangud ja kavandatud kasutuselt kõrvaldamine
GPT-4 Turbol on mitu piirangut, mis mõjutavad selle praegust kasutuselevõttu. See on aegunud mudel, selle teadmiste lõpptähtaeg on 1. detsember 2023, väljundi maksimum on 4096 tokenit ning see ei paku algupärast heli-, video- ega pildiväljundit. Praeguses mudelidokumentatsioonis ei ole loetletud ka struktureeritud väljundite tuge.
OpenAI on teatanud, et juurdepääs mudelile gpt-4-turbo ja gpt-4-turbo-2024-04-09 hetktõmmisele suletakse 23. oktoobril 2026. Olemasolevad kasutajad peaksid kaardistama mudelikutsed, võrdlema võimalikke asendusi, testima tööriistakutsete ja JSON-i käitumist ning enne üleminekut kontrollima pildianalüüsi tulemusi. Kuna mudelite muudatused võivad mõjutada vormindust ja rakenduse loogikat, peaks üleminek hõlmama väljundite valideerimist, mitte piirduma ainult mudeli identifikaatori muutmisega.
Kokkuvõte
GPT-4 Turbo on võimekas pärandmudel, mille peamised praktilised eristajad on 128 000 tokeni suurune kontekstiaken, teksti- ja pildisisend, tekstiväljund, funktsioonikutsed, voogedastus ning väljakujunenud API-tugi. Selle hinnastamine — 10 dollarit miljoni sisendtokeni ja 30 dollarit miljoni väljundtokeni kohta — ei ole enam eriti kulukeskne ning kavandatud kasutuselt kõrvaldamine 23. oktoobril 2026 muudab selle enamiku uute projektide jaoks pikaajalise vaikevalikuna sobimatuks.
GPT-4 Turbost sõltuva olemasoleva süsteemi puhul võib selle kasutamise jätkamine olla hoolikalt juhitud ülemineku ajal mõistlik. Uue arenduse puhul peaks mudeli elutsükli staatus kaaluma üles harjumuspärasuse, välja arvatud juhul, kui konkreetne ühilduvusnõue muudab selle vajalikuks.