Avec l'avènement des technologies avancées d'IA, il existe plusieurs versions de modèles de langage tels que ChatGPT, Gemeni et Claude, chacune avec ses propres fonctionnalités. Comprendre la différence entre ces modèles peut aider à choisir le modèle qui répond le mieux aux différents besoins, que ce soit pour un usage personnel ou professionnel.
De plus, avec la sortie de GPT-4o en mai 2024 pour accompagner GPT-4, vous vous demandez peut-être quelle est la différence entre les modèles d'IA intégrés à ChatGPT et ceux que vous devriez réellement utiliser. Bien que les modèles GPT-4 d'OpenAI partent de la même base, ils présentent de grandes différences qui signifient qu'ils sont mieux adaptés à certaines tâches que d'autres, sans parler du coût associé à leur accès. vérifier Découvrez les moyens d'accéder gratuitement à GPT-4.
Alors, quelle est la différence entre les modèles GPT-4 d'OpenAI ?
Quelle est la différence entre GPT-4, GPT-4o et GPT-4o mini
Les modèles GPT-4 d'OpenAI comprennent plusieurs variantes, chacune conçue pour répondre à des besoins différents. Voici un aperçu des différences entre GPT-4, GPT-4o (Omni) et GPT-4o mini.
GPT-4
GPT-4 est le modèle de base. Il comprend et génère des phrases complexes et est utile pour un large éventail d'utilisations, telles que l'écriture créative, l'analyse de données, la traduction linguistique et la génération de code. Avec une fenêtre contextuelle GPT-4 de 23000 25000 à 4 4 mots, vous pouvez également joindre plusieurs documents longs et lui demander de répondre à toutes les questions concernant les fichiers que vous avez téléchargés. Puisqu'il s'agit du modèle de base de la série, vous aurez également accès à toutes les fonctionnalités utiles du GPT-4 sur le GPT-XNUMX Turbo et le GPT-XNUMXo.
GPT-4o mini
GPT-4o mini est un petit modèle de langage (SLM) qui rivalise bien avec de nombreux grands modèles de langage (LLM). Bien qu'il soit formé sur des ensembles de données plus petits et plus spécifiques, GPT-4o mini surpasse GPT-4 dans certains domaines clés, tels que la vitesse de réponse et l'accès gratuit des utilisateurs.
Cependant, alors que GPT-4o mini a été conçu pour être un modèle multimédia, la version actuelle de ChatGPT ne prend en charge que le texte, sans possibilité d'utiliser des images ou du son. De plus, contrairement à GPT-4 et GPT-4o, ChatGPT pour GPT-4o mini ne permet pas de joindre des fichiers. On ne sait toujours pas si ChatGPT permettra à l'avenir des fonctionnalités multimédia dans GPT-4o mini. vérifier Voici comment vous pouvez encore découvrir ce mystérieux chatbot GPT-2.
GPT-4o
GPT-4o (« o » pour « omni ») est le dernier ajout à la série de modèles GPT-4 et est le modèle par défaut sélectionné pour les utilisateurs de ChatGPT dans la version gratuite et payante. Ce modèle est quatre fois plus intelligent et plus rapide que GPT-4, ce qui le rend idéal pour les applications en temps réel. GPT-4o a été le premier modèle multimédia de la série, capable d'analyser tous les types de formats de fichiers tels que le texte, l'audio, l'image et la vidéo, et de générer du texte et des images dans ChatGPT.
De plus, OpenAI permettait aux utilisateurs du niveau gratuit un accès limité à GPT-4o, à raison de 16 messages toutes les 3 heures. Après cela, ChatGPT reviendra à l'utilisation de GPT-3.5.
Vous trouverez ci-dessous une ventilation de chaque modèle GPT-4 :
| Caractéristiques | GPT-4 | GPT-4o | GPT-4o mini |
|---|---|---|---|
| Coût (ChatGPT) | $ 20 | Gratuit (16 messages toutes les 3 heures), 20 $ (80 messages toutes les 3 heures) | Gratuit (16 messages toutes les 3 heures), 20 $ (80 messages toutes les 3 heures) |
| Réactivité | Record | Réponse quatre fois plus rapide que GPT-4 | Réponse 4 fois plus rapide que GPT-XNUMXo |
| Fenêtre contextuelle | Jusqu'à 32 XNUMX jetons | Jusqu'à 32 XNUMX jetons | Jusqu'à 32 XNUMX icônes |
| Entrée/sortie multimédia | Non | Oui | Oui |
| MMLU (capacité du modèle à comprendre le langage) | 86.3 | 88.7 | 82.0 |
| GPTQA (capacité du modèle à répondre à des questions ouvertes) | 48.0 | 53.6 | 40.2 |
| MATH (compétence modèle pour résoudre des problèmes mathématiques) | 42.5 | 76.6 | 70.2 |
| HumanEval (évaluation des capacités des modèles en programmation) | 67.0 | 90.2 | 87.2 |
En plus des coûts, des temps de réponse et de la fenêtre contextuelle, j'ai également ajouté un critère de précision à chaque modèle pour aider à comparer la précision sur différentes tâches. Les tests de référence incluent MMLU pour tester les connaissances académiques, GPQA pour évaluer les connaissances générales, HumanEval pour évaluer la capacité de programmation d'un modèle et MATH pour résoudre des problèmes mathématiques. Dans chacun d’eux, le score le plus élevé est meilleur.
Ces critères aident à déterminer les performances du modèle sur différentes tâches linguistiques liées à la compréhension, à la réponse aux questions, aux mathématiques et à la programmation.
- MMLU (Compréhension massive du langage multitâche):
MMLU est une référence utilisée pour mesurer la capacité d'un modèle à comprendre le langage dans diverses tâches. Il comprend des tests couvrant différents domaines tels que les mathématiques, les sciences, l'histoire et autres, permettant d'évaluer le modèle pour traiter des informations multidisciplinaires. - GPTQA (Réponse aux questions GPT):
GPTQA fait référence à la capacité du modèle à répondre à des questions ouvertes qui nécessitent une analyse et un raisonnement. Le modèle est évalué en fonction de sa précision et de sa rapidité à fournir des réponses correctes et complètes en fonction des questions qui lui sont posées. - MATH:
MATH est une norme utilisée pour mesurer la capacité d'un modèle à résoudre des problèmes mathématiques. Le modèle est testé sur une variété de problèmes mathématiques de différents niveaux, tels que l'arithmétique, l'algèbre et la géométrie, pour voir sa précision et sa compréhension des concepts mathématiques. - HumanEval:
HumanEval est un benchmark utilisé pour évaluer les capacités des modèles en programmation. Ce test consiste à poser des problèmes de programmation au modèle et à lui demander d'écrire des solutions de programmation correctes dans un langage spécifique. Un modèle est évalué en fonction de la qualité et de l’exactitude du code qu’il produit, ainsi que de sa compréhension et de sa résolution du problème, de la même manière qu’un programmeur humain.
Quel modèle GPT-4 devriez-vous utiliser ?
Le choix du bon modèle dépend de vos besoins spécifiques et de la nature des tâches que vous comptez effectuer.
GPT-4o est le modèle le plus puissant du groupe. Il obtient les scores de précision les plus élevés dans tous les tests standards et est susceptible d’obtenir les meilleurs résultats dans n’importe quelle interaction. Cependant, le nombre de messages que vous pouvez envoyer à GPT-4o est limité, en particulier pour les utilisateurs du niveau gratuit. Cette limitation est la principale raison pour laquelle vous devriez passer à ChatGPT Plus.
Cependant, il est préférable de réserver l’utilisation de GPT-4o aux interactions qui nécessitent une entrée et une sortie multimédia ou lorsqu’une précision maximale est requise. Étant donné que GPT-4o mini est plus performant que GPT-4 en termes de mathématiques, de connaissances académiques, de programmation et de connaissances générales, ce modèle doit être utilisé pour les requêtes textuelles nécessitant une plus grande précision. Utilisez le formulaire GPT-4 dans les cas où des fichiers tels que des documents, des PDF et des fichiers audio doivent être joints. Vous pouvez voir maintenant Comparaison ChatGPT Plus vs Perplexity : quel est le meilleur chatbot IA ?
