Lesen Sie GPT-4o vs. GPT-4 Turbo in einem Artikel

Hallo Leute, ich bin Luga, heute werden wir über Technologien im Zusammenhang mit dem ökologischen Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) sprechen – GPT-4o-Modell.

Am 13. Mai 2024 brachte OpenAI innovativ sein fortschrittlichstes und modernstes Modell GPT-4o auf den Markt, das einen großen Durchbruch auf dem Gebiet der Chatbots mit künstlicher Intelligenz und groß angelegter Sprachmodelle darstellt. GPT-4o läutet eine neue Ära der Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz ein und verfügt über erhebliche Leistungsverbesserungen, die seinen Vorgänger GPT-4 sowohl in Bezug auf Geschwindigkeit als auch Vielseitigkeit übertreffen.

Diese bahnbrechende Weiterentwicklung löst die Latenzprobleme, die beim Vorgänger häufig auftraten, und sorgt für ein nahtloses und reaktionsschnelles Benutzererlebnis.

Was ist GPT-4o?

Am 13. Mai 2024 veröffentlichte OpenAI sein neuestes und fortschrittlichstes Modell für künstliche Intelligenz GPT-4o, wobei das „o“ für „omni“ steht, was „alle“ oder „alle“ bedeutet "Universal". Dieses Modell ist eine neue Generation eines großen Sprachmodells, das auf GPT-4 Turbo basiert. Im Vergleich zu früheren Modellen hat sich GPT-4o in Bezug auf Ausgabegeschwindigkeit, Antwortqualität und unterstützte Sprachen erheblich verbessert und revolutionäre Innovationen im Format der Verarbeitung von Eingabedaten vorgenommen.

Die bemerkenswerteste Neuerung des GPT-4o+-Modells besteht darin, dass es die Praxis des Vorgängermodells aufgibt, unabhängige neuronale Netze zur Verarbeitung verschiedener Arten von Eingabedaten zu verwenden, und stattdessen ein einziges einheitliches neuronales Netz zur Verarbeitung aller Eingaben verwendet. Dieses innovative Design verleiht GPT-4o+ beispiellose multimodale Fusionsfähigkeiten. Unter multimodaler Fusion versteht man die Integration verschiedener Arten von Eingabedaten (wie Bilder, Text, Audio usw.) zur Verarbeitung, um umfassendere und genauere Ergebnisse zu erhalten. Frühere Modelle mussten bei der Verarbeitung multimodaler Daten unterschiedliche Netzwerkstrukturen entwerfen, was viel Rechenressourcen und Zeit in Anspruch nahm. Durch die Verwendung eines einheitlichen neuronalen Netzwerks erreicht GPT-4o+ eine nahtlose Verbindung verschiedener Arten von Eingabedaten, wodurch die Verarbeitungseffizienz erheblich verbessert wird. Herkömmliche Sprachmodelle können normalerweise nur reine Texteingaben verarbeiten und können keine Nicht-Text-Daten wie Sprache und Bilder verarbeiten. Das Besondere an GPT-4o ist jedoch, dass es nicht-textliche Signale wie Hintergrundgeräusche, mehrere Tonquellen und emotionale Farben in der Spracheingabe gleichzeitig erkennen und analysieren und diese multimodalen Informationen in den semantischen Verständnis- und Generierungsprozess integrieren kann Erzeugen Sie eine reichhaltigere, kontextbezogenere Ausgabe.

Neben der Verarbeitung multimodaler Eingaben zeigt GPT-4o+ auch hervorragende Ausgabefähigkeiten bei der Generierung mehrsprachiger Ausgaben. Es liefert nicht nur eine höhere Qualität, grammatikalisch korrektere und prägnantere Ausdrücke in gängigen Sprachen wie Englisch, sondern GPT-4o+ kann auch in nicht-englischsprachigen Szenarien das gleiche Ausgabeniveau beibehalten. Dadurch wird sichergestellt, dass sowohl englische als auch andere Sprachbenutzer die überlegenen Funktionen von GPT-4o+ zur Generierung natürlicher Sprache nutzen können.

Im Allgemeinen besteht das größte Highlight von GPT-4o+ darin, dass es die Einschränkungen einer einzelnen Modalität durchbricht und modalübergreifende umfassende Verständnis- und Generierungsfähigkeiten erreicht. Mit Hilfe einer innovativen neuronalen Netzwerkarchitektur und eines Trainingsmechanismus kann GPT-4o+ nicht nur Informationen von mehreren Sinneskanälen erhalten, sondern diese auch während der Generierung integrieren, um eine kontextbezogenere und personalisiertere Reaktion zu erzeugen.

GPT-4o- und GPT-4-Turbo-Leistung?

GPT-4 ist das neueste multimodale Großmodell, das von OpenAI eingeführt wurde. Seine Leistung ist ein qualitativer Sprung im Vergleich zum GPT-4 Turbo der vorherigen Generation. Hier können wir eine vergleichende Analyse der beiden in den folgenden Schlüsselaspekten durchführen. Erstens gibt es einen Unterschied in der Modellgröße zwischen GPT-4 und GPT-4 Turbo. GPT-4 verfügt über eine größere Anzahl an Parametern als GPT-4 Turbo, was bedeutet, dass es komplexere Aufgaben und größere Datensätze bewältigen kann. Dies ermöglicht GPT-4 eine höhere Genauigkeit und Fließfähigkeit beim semantischen Verständnis, bei der Textgenerierung usw. Seine

1. Inferenzgeschwindigkeit

Laut den von OpenAI veröffentlichten Daten ist die Inferenzgeschwindigkeit von GPT-4o unter denselben Hardwarebedingungen doppelt so hoch wie die von GPT-4 Turbo. Diese deutliche Leistungssteigerung ist vor allem auf die innovative Einzelmodell-Architektur zurückzuführen, die den durch den Moduswechsel verursachten Effizienzverlust vermeidet. Die Single-Model-Architektur vereinfacht nicht nur den Berechnungsprozess, sondern reduziert auch den Ressourcenaufwand erheblich, sodass GPT-4o Anfragen schneller verarbeiten kann. Eine höhere Inferenzgeschwindigkeit bedeutet, dass GPT-4o Benutzern Antworten mit geringerer Latenz liefern kann, was das interaktive Erlebnis erheblich verbessert. Ob bei Echtzeitgesprächen, bei der Verarbeitung komplexer Aufgaben oder bei Anwendungen in Umgebungen mit hoher Parallelität – Benutzer können reibungslosere und unmittelbarere Servicereaktionen erleben. Diese Leistungsoptimierung verbessert nicht nur die Gesamteffizienz des Systems, sondern bietet auch eine zuverlässigere und effizientere Unterstützung für verschiedene Anwendungsszenarien.

GPT-4o vs. GPT-4 Turbo-Latenzdurchsatz

2. Es ist bekannt, dass frühe GPT-Modelle in Bezug auf den Durchsatz etwas hinterherhinken. Beispielsweise kann der neueste GPT-4 Turbo nur 20 Token pro Sekunde generieren. Allerdings hat GPT-4o in dieser Hinsicht einen großen Durchbruch erzielt und 109 Token pro Sekunde generieren können. Diese Verbesserung hat die Verarbeitungsgeschwindigkeit von GPT-4o erheblich verbessert und sorgt für eine höhere Effizienz für verschiedene Anwendungsszenarien.

Trotzdem ist GPT-4o immer noch nicht das schnellste Modell. Am Beispiel von Llama, das auf Groq gehostet wird, kann es 280 Token pro Sekunde generieren, was weit über GPT-4o liegt. Die Vorteile von GPT-4o gehen jedoch über die Geschwindigkeit hinaus. Seine fortschrittlichen Funktionen und Argumentationsfähigkeiten zeichnen es in Echtzeit-KI-Anwendungen aus. Die Einzelmodellarchitektur und der Optimierungsalgorithmus von GPT-4o verbessern nicht nur die Recheneffizienz, sondern verkürzen auch die Reaktionszeit erheblich, was ihm einzigartige Vorteile beim interaktiven Erlebnis verschafft.

? in den Fusionsfähigkeiten führt zu erheblichen Leistungsunterschieden. Hier analysieren wir hauptsächlich die Unterschiede zwischen den beiden drei repräsentativen Aufgabentypen: Datenextraktion, Klassifizierung und Argumentation.

1. Datenextraktion

Bei Textdatenextraktionsaufgaben verlässt sich GPT-4 Turbo auf seine leistungsstarken Fähigkeiten zum Verstehen natürlicher Sprache, um eine gute Leistung zu erzielen. Wenn es jedoch um Szenen geht, die unstrukturierte Daten wie Bilder und Tabellen enthalten, sind die Möglichkeiten etwas eingeschränkt.

Im Gegensatz dazu kann GPT-4o Daten verschiedener Modalitäten nahtlos integrieren, egal ob es sich um strukturierten Text oder unstrukturierte Daten wie Bilder und PDFs handelt, es kann die erforderlichen Informationen effizient identifizieren und extrahieren. Dieser Vorteil macht GPT-4o wettbewerbsfähiger bei der Verarbeitung komplexer gemischter Daten.

Hier nehmen wir das Vertragsszenario eines bestimmten Unternehmens. Der Datensatz umfasst den Master Service Agreement (MSA) zwischen dem Unternehmen und dem Kunden. Verträge sind unterschiedlich lang, einige sind nur 5 Seiten kurz und andere sind länger als 50 Seiten.

In dieser Auswertung extrahieren wir insgesamt 12 Felder, wie Vertragstitel, Kundenname, Lieferantenname, Einzelheiten zur Kündigungsklausel, ob höhere Gewalt vorliegt usw. Durch die Erfassung realer Daten zu 10 Verträgen wurden 12 benutzerdefinierte Bewertungsindikatoren erstellt. Diese Metriken werden verwendet, um unsere realen Daten mit der LLM-Ausgabe für jeden Parameter im vom Modell generierten JSON zu vergleichen. Anschließend haben wir GPT-4 Turbo und GPT-4o getestet. Das Folgende sind die Ergebnisse unseres Bewertungsberichts:

Bewertungsergebnisse für die 12 Indikatoren, die jeder Eingabeaufforderung entsprechen

In den obigen Vergleichsergebnissen können wir schlussfolgern dass unter diesen 12 Feldern GPT-4o in 6 Feldern eine bessere Leistung als GPT-4 Turbo erbringt, in 5 Feldern die gleichen Ergebnisse erzielt und in einem Feld etwas schlechter abschneidet.

Absolut gesehen identifizieren GPT-4 und GPT-4o in den meisten Feldern nur 60–80 % der Daten korrekt. Bei komplexen Datenextraktionsaufgaben, die eine hohe Genauigkeit erfordern, schnitten beide Modelle unterdurchschnittlich ab. Bessere Ergebnisse können durch den Einsatz fortschrittlicher Aufforderungstechniken wie Schussaufforderungen oder Kettengedankenaufforderungen erzielt werden.

Darüber hinaus ist GPT-4o im TTFT (Time to First Token) 50-80 % schneller als GPT-4 Turbo, was GPT-4o im direkten Vergleich einen Vorteil verschafft. Die abschließende Schlussfolgerung ist, dass GPT-4o GPT-4 Turbo aufgrund seiner höheren Qualität und geringeren Latenz übertrifft.

2. Klassifizierung

Klassifizierungsaufgaben erfordern häufig das Extrahieren von Merkmalen aus multimodalen Informationen wie Text und Bildern und die anschließende Durchführung von Verständnis und Beurteilung auf semantischer Ebene. Da GPT-4 Turbo derzeit nur auf die Verarbeitung einer einzigen Textmodalität beschränkt ist, sind seine Klassifizierungsmöglichkeiten relativ begrenzt.

GPT-4o kann multimodale Informationen zu einer umfassenderen semantischen Darstellung zusammenführen und zeigt so hervorragende Klassifizierungsfähigkeiten in Bereichen wie Textklassifizierung, Bildklassifizierung, Stimmungsanalyse usw., insbesondere bei einigen schwierigen modalübergreifenden Aufgaben das dynamische Klassifizierungsszenario.

In unseren Tipps geben wir klare Anweisungen, wann Kundentickets geschlossen werden, und fügen mehrere Beispiele hinzu, die bei der Lösung der schwierigsten Fälle helfen.

Durch Ausführen der Auswertung, um zu testen, ob die Ausgabe des Modells mit den Grundwahrheitsdaten für 100 gekennzeichnete Testfälle übereinstimmt, sind hier die relevanten Ergebnisse:

Bewertungsreferenz zur Klassifizierungsanalyse

GPT-4o zeigte zweifellos einen überwältigenden sexuellen Vorteil. Durch eine Reihe von Tests und Vergleichen zu verschiedenen komplexen Aufgaben können wir feststellen, dass der GPT-4o andere Konkurrenzmodelle in der Gesamtgenauigkeit weit übertrifft und ihn in vielen Anwendungsbereichen zur ersten Wahl macht.

Obwohl wir GPT-4o als allgemeine Lösung bevorzugen, müssen wir auch bedenken, dass die Auswahl des besten KI-Modells kein Entscheidungsprozess über Nacht ist. Schließlich hängt die Leistung von KI-Modellen oft von spezifischen Anwendungsszenarien und Kompromisspräferenzen für verschiedene Indikatoren wie Präzision, Rückruf und Zeiteffizienz ab.

3. Argumentation

Argumentation ist eine kognitive Fähigkeit höherer Ordnung von Systemen der künstlichen Intelligenz, die erfordert, dass das Modell aus gegebenen Voraussetzungen vernünftige Schlussfolgerungen ableitet. Dies ist entscheidend für Aufgaben wie logisches Denken und Frage-und-Antwort-Denken.

GPT-4 Turbo hat bei Text-Argumentation-Aufgaben gute Ergebnisse erzielt, seine Fähigkeiten sind jedoch begrenzt, wenn Situationen auftreten, die eine multimodale Informationsfusion erfordern.

GPT-4o hat diese Einschränkung nicht. Es kann semantische Informationen aus mehreren Modalitäten wie Text, Bildern und Sprache frei integrieren und auf dieser Grundlage komplexeres logisches Denken, kausales Denken und induktives Denken durchführen, wodurch das System der künstlichen Intelligenz „humanisiertere“ Argumentations- und Urteilsfähigkeiten erhält. .

Schauen wir uns immer noch basierend auf dem obigen Szenario den Vergleich zwischen den beiden auf der Inferenzebene an. Die spezifische Referenz lautet wie folgt:

Bewertungsreferenz für 16 Inferenzaufgaben

Gemäß dem Beispieltest von Das GPT-4o-Modell. Wir können beobachten, dass es bei den folgenden Inferenzaufgaben zunehmend besser abschneidet, wie folgt:

• Kalenderberechnungen: GPT-4o ist in der Lage, wiederkehrende Zeiten für bestimmte Daten genau zu identifizieren, was bedeutet, dass es mit Datumsangaben umgehen kann. damit verbundene Berechnungen und Überlegungen.
• Zeit- und Winkelberechnungen: GPT-4o ist in der Lage, Winkel auf Uhren genau zu berechnen, was bei der Lösung von Problemen im Zusammenhang mit Uhren und Winkeln sehr nützlich ist.
• Wortschatz (Antonymerkennung): GPT-4o kann effektiv Antonyme identifizieren und die Bedeutung von Wörtern verstehen, was für das semantische Verständnis und das lexikalische Denken sehr wichtig ist.

Obwohl GPT-4o bei bestimmten Denkaufgaben besser wird, steht es bei Aufgaben wie Wortmanipulation, Mustererkennung, analogem Denken und räumlichem Denken immer noch vor Herausforderungen. Zukünftige Verbesserungen und Optimierungen könnten die Leistung des Modells in diesen Bereichen weiter verbessern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass GPT-4o basierend auf der Ratenbegrenzung von bis zu 10 Millionen Token pro Minute das Fünffache von GPT-4 beträgt. Dieser aufregende Leistungsindikator wird zweifellos die Popularisierung künstlicher Intelligenz in vielen intensiven Computerszenarien beschleunigen, insbesondere in der Echtzeit-Videoanalyse, der intelligenten Sprachinteraktion und anderen Bereichen. Die hohe Parallelitätsreaktionsfähigkeit von GPT-4o wird konkurrenzlose Vorteile zeigen.

Die herausragendste Innovation von GPT-4o ist zweifellos sein revolutionäres Design, das Text, Bilder, Sprache und andere multimodale Eingaben und Ausgaben nahtlos integriert. Durch die direkte Integration und Verarbeitung von Daten aus jeder Modalität über ein einziges neuronales Netzwerk löst GPT-4o grundlegend die fragmentierte Erfahrung beim Wechsel zwischen vorherigen Modellen und ebnet den Weg für die Entwicklung einheitlicher KI-Anwendungen.

Nach der Realisierung der Modalfusion wird GPT-4o beispiellose breite Perspektiven in Anwendungsszenarien haben. Ob es um die Kombination von Computer-Vision-Technologie geht, um intelligente Bildanalysetools zu erstellen, um die nahtlose Integration mit Spracherkennungs-Frameworks, um multimodale virtuelle Assistenten zu erstellen, oder um die Generierung hochauflösender grafischer Werbung auf der Grundlage von Text- und Bild-Dual-Modalität – alles konnte nur durch erreicht werden Durch die Integration unabhängiger Untermodelle werden die erledigten Aufgaben, angetrieben durch die große Intelligenz von GPT-4o, neue einheitliche und effiziente Lösungen haben.

Referenz:

• [1] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/?ref=blog.roboflow.com
• [2] https://blog.roboflow.com/gpt -4-vision/
• [3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-gpt-4o-vs-gpt-4-turbo#task1

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