GPT-4o vs GPT-4 to porównanie, które dobrze pokazuje kierunek rozwoju modeli OpenAI pod względem szybkości i pracy z różnymi typami danych. Niedawne wydanie GPT-4o przez OpenAI wywołało znaczny szum. W tym artykule zbadamy wydajność modelu w porównaniu z GPT-4, czerpiąc spostrzeżenia z różnych testów porównawczych i opinii społeczności.
Wskaźniki wydajności
Według wstępnych ocen GPT-4o wykazuje godne pochwały wyniki w kilku testach porównawczych. Jednakże pozostaje w tyle za GPT-4 w niektórych złożonych zadaniach, szczególnie w kodowaniu i dyskretnym rozumowaniu, o czym świadczą niższe wyniki w teście DROP.
Wyniki oceny :
- GPT-4o : 79/96 udanych zadań, 52/65 zadań kodowania.
- GPT-4 : 90/96 udanych zadań, 60/65 zadań związanych z kodowaniem.
Reakcje społeczności
Dyskusje na Reddicie ujawniają całe spektrum opinii. Niektórzy użytkownicy doceniają szybkość modelu i niższy koszt, inni wyrażają obawy co do jego niezawodności w zadaniach związanych z kodowaniem. Ocena Bindu Reddy’ego, pokazująca słabe wyniki GPT-4o w kodowaniu, wywołała debaty na temat ważności tych testów i kontekstów, w których model był oceniany.
Wizualna analiza danych
Wykresy przedstawiające poziom błędów i testy porównawcze oceny tekstu zapewniają wyraźniejszy obraz możliwości GPT-4o. Wykres słupkowy wskazuje, że GPT-4o ma nieco wyższy poziom błędów w porównaniu do GPT-4, ale nadal działa konkurencyjnie w porównaniu z innymi modelami, takimi jak Gemini 1.5 Pro i Palm 2 Unicorn.
Wniosek
GPT-4o oferuje atrakcyjną alternatywę dla GPT-4, ze zwiększoną szybkością i szerszą dostępnością. Jednak jego wydajność w złożonych zadaniach sugeruje, że użytkownicy wymagający dużej dokładności, szczególnie w kodowaniu, nadal mogą preferować GPT-4. Bieżące niezależne oceny i opinie społeczności będą miały kluczowe znaczenie dla udoskonalenia tych modeli i zrozumienia ich praktycznych zastosowań.
Przeczytaj także, co pozwoli Ci rozszerzyć wiedzę:
