Wyjaśnienie modeli ChatGPT: przewodnik po korzystaniu z każdego modelu z OpenAI

Chociaż cały boom na sztuczną inteligencję został zapoczątkowany przez model ChatGPT Tylko jedno: wiele się zmieniło od 2022 roku. Nowe modele są publikowane, stare zastępowane, aktualizacje pojawiają się i znikają, a potem są wycofywane, gdy coś idzie nie tak – świat dużych modeli językowych (LLM) jest bardzo zatłoczony. Obecnie mamy do wyboru sześć modeli OpenAI LLM, a jak wiedzą zarówno użytkownicy, jak i Sam Altman, ich nazwy są zupełnie nieprzydatne.

Większość osób prawdopodobnie korzystała z najnowszego modelu, jaki udało im się zdobyć, ale okazało się, że każdy z sześciu obecnych modeli jest dobry w czymś innym – i OpenAI w końcu zdecydowało się Powiedz nam Który model należy zastosować do każdego zadania? Ważne jest zrozumienie różnic między tymi modelami, aby w pełni wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji.

Dlaczego w ogóle jest sześć modeli?

Duże modele językowe (LLM) są nieprzewidywalne – użytkownicy nigdy nie wiedzą, jakie odpowiedzi otrzymają, podobnie jak programiści. Oczywiście, wygodniej byłoby połączyć wszystkie dostępne możliwości w jeden model, ale to nie jest takie proste, jak się wydaje.

W miarę jak OpenAI modyfikuje swoje modele, niektóre rzeczy stają się lepsze, a inne gorsze – a czasami pojawiają się nieoczekiwane efekty uboczne. Nie da się przewidzieć, ile czasu zajmie osiągnięcie idealnej równowagi, dlatego bardziej sensowne jest wydawanie nowych wersji, nawet jeśli ulepszenia koncentrują się tylko na kilku obszarach.

Efektem tego podejścia jest sześć głównych modeli, które mamy obecnie do dyspozycji: GPT-4o, GPT-4.5, OpenAI o4-mini, OpenAI o4-mini-high, OtwórzAI o3i tryb OpenAI o1 pro. Powtórzę jeszcze raz – te nazwy są naprawdę bezużyteczne. OpenAI może udostępnił nam dokument wyjaśniający, do czego służy każda z nich, ale to nie znaczy, że będziesz w stanie zapamiętać nazwę odpowiadającą danym możliwościom – więc rozważ zapamiętanie tej krótkiej strony dokumentu, jeśli jej potrzebujesz.

GPT-4o

GPT-4o jest częścią najnowszej rodziny modeli 4o i „doskonale sprawdza się w codziennych zadaniach”. Obejmuje ona:

Burza mózgów
Podsumowując
Pisanie/Sprawdzanie poczty e-mail
Treści kreatywne

Możesz za jego pomocą przeszukiwać sieć, Twórz zdjęciaKorzystaj z zaawansowanych funkcji głosowych, analizuj dane i twórz niestandardowe modele GPT. Możesz również przesyłać różne typy plików, które ułatwią Ci rozpatrywanie roszczeń.

Jednak według badań OpenAI model 4o cierpi na pewien problem z halucynacjami. Nie jest najgorszy w tej grupie, ale podczas testów doświadczał halucynacji około dwa razy częściej niż model o1.

Może to stanowić problem, jeśli używasz go do przeszukiwania internetu lub uczenia się nowych rzeczy — najtrudniejszym aspektem halucynacji jest to, że często brzmią one całkowicie wiarygodnie, co utrudnia po prostu „sprawdzenie, gdy coś wydaje się nie tak”. Zamiast tego, jedynym sposobem, aby mieć pewność, jest sprawdzenie niemal wszystkiego, co do czego jeszcze nie masz pewności.

GPT-4.5

Według OpenAI, najmocniejszą stroną GPT-4.5 jest inteligencja emocjonalna. Oznacza to, że aplikacja ta powinna skutecznie pomagać w nawiązywaniu kontaktów z innymi. Oficjalne rekomendacje obejmują:

posty w mediach społecznościowych
Opisy produktów
List z przeprosinami do klienta

Dzięki innym zaletom, takim jak jasna komunikacja i kreatywność, GPT-4.5 lepiej pomoże Ci znaleźć idealny ton lub frazowanie w konkretnych sytuacjach – i sprawi, że wszystko będzie brzmiało naturalnie. GPT-4.5 to ogromny krok naprzód w rozumieniu i analizie emocji, co czyni go potężnym narzędziem w obsłudze klienta i marketingu cyfrowym.

OtwartaAI o4-mini

Model o4-mini firmy OpenAI, o błędnej nazwie, to mniejszy model, któremu brakuje elementu „GPT” w nazwie i który niefortunnie zamienia cyfry 4 i 0. Oznacza to, że nie zawiera tak wielu losowych informacji jak modele pełnowymiarowe, ale nadal jest skuteczny w niektórych zadaniach.

Główną zaletą tego modelu jest szybkość i niskie koszty operacyjne, natomiast wadą jest mniejsza „wiedza globalna”, co czyni go podatnym na halucynacje kompensacyjne. „Halucynacja” odnosi się tutaj do generowania niedokładnych lub nieistniejących informacji.

Zamiast zadawać pytania o świat, OpenAI zaleca korzystanie z o4-mini do szybkich zadań technicznych. Przykłady obejmują:

Wyodrębnij kluczowe dane z pliku CSV
Twórz szybkie podsumowania artykułów
Sprawdzanie i naprawianie błędów w małych blokach kodu

OpenAI o4-mini-high

Sama nazwa może wydawać się odpychająca, ale jest dość łatwa do zrozumienia, jeśli wiesz już, czym jest OpenAI o4-mini. To wciąż niewielki model, ale stanowi on krok naprzód w stosunku do zwykłego o4-mini, ponieważ „myśli dłużej, co zapewnia większą dokładność”, co czyni go szczególnie przydatnym do złożonych zadań programistycznych.

Dzięki temu lepiej radzi sobie z bardziej szczegółowymi zadaniami kodowania, matematyką i wyjaśnieniami naukowymi. Oto przykłady z OpenAI:

Rozwiązywanie złożonych równań matematycznych z wyjaśnieniami
Formułowanie zapytań SQL w celu wyodrębnienia danych
Wyjaśnianie pojęć naukowych w prostych słowach

OtwórzAI o3

Chociaż ten model jest technicznie starszy (ponieważ nie ma cyfry „4”), pozostaje niezwykle istotny, ponieważ rodzina o4/4o nie uległa poprawie we wszystkich obszarach. Model o3 jest szczególnie skuteczny w przypadku złożonych, wieloetapowych zadań – projektów wymagających wielu etapów i wielu poleceń.

Obejmuje to planowanie strategiczne, szczegółową analitykę, intensywne programowanie, zaawansowaną matematykę, nauki ścisłe i rozumowanie wizualne. Jeśli chcesz rozpocząć zadanie, o którym wiesz, że będzie wymagało wielu poleceń, skorzystanie z modelu O3 pomoże zmniejszyć ryzyko utraty kontekstu lub zagubienia się modelu w trakcie zadania. Model O3 to doskonały wybór w przypadku zadań wymagających dogłębnego zrozumienia kontekstu i umiejętności śledzenia złożonych informacji.

OpenAI sugeruje następujące przypadki użycia:

Opracuj analizę ryzyka
Formułowanie strategii biznesowej w oparciu o dane
Uruchamiaj wieloetapowe zadania analizy danych

Tryb profesjonalny OpenAI o1

OpenAI o1 jest obecnie uważany za „stary model”, mimo że nie był dostępny na rynku już od jakiegoś czasu. Jeden rok Jak dotąd. Wersja „Professional Mode” jest dostosowana do złożonego rozumowania – co oznacza, że myślenie zajmuje więcej czasu, ale generuje bardziej przemyślane odpowiedzi. Ten model jest odpowiedni dla użytkowników wymagających dużej dokładności w złożonych zadaniach.

O1 uzyskał również wysokie wyniki w teście PersonQA firmy OpenAI, który mierzy częstotliwość występowania halucynacji. Podczas testów O1 wywoływał halucynacje o połowę słabsze niż O3 i trzykrotnie słabsze niż mniejsze modele, takie jak O04-mini. Jeśli intensywnie korzystasz z ChatGPT, a Twoje sesje są zazwyczaj długie, zmniejszenie częstotliwości występowania halucynacji może zaoszczędzić Ci znaczną ilość czasu w dłuższej perspektywie. To sprawia, że jest to doskonały wybór dla profesjonalistów, którzy wykorzystują ChatGPT w swoich codziennych zadaniach.

Oto przykłady OpenAI:

Formułowanie szczegółowych analiz ryzyka
Utwórz wielostronicowe podsumowanie badań
Utwórz algorytm prognozowania finansowego

Jak korzystać z różnych modeli ChatGPT: poradnik eksperta

Niestety, dostęp do GPT-4o i GPT-4o mini jest możliwy tylko w ramach darmowego poziomu OpenAI. Jeśli masz konto Plus, Pro, Team lub Enterprise, możesz skorzystać z Selektora Modeli. Aby wybrać model którego chcesz użyć.

ChatGPT jest również zintegrowany z wieloma innymi produktami firm trzecich, zarówno darmowymi, jak i płatnymi, dlatego warto sprawdzić modele używane w różnych produktach. Na przykład moja płatna wyszukiwarka podaje mi: Zacząć robićDostęp do wielu modeli OpenAI. Istnieje również wiele innych usług agregacji AI, które zapewniają dostęp do wielu modeli OpenAI i innych firm w bardziej przystępnej cenie niż indywidualna subskrypcja każdej firmy.

Chociaż te informacje o różnych modelach są przydatne, nie dotyczą wszystkich. Jeśli używasz ChatGPT głównie do generowania obrazów, wyszukiwania w internecie i wysyłania ogólnych zapytań, domyślny GPT-4o będzie w zupełności wystarczający. Tylko jeśli interesujesz się programowaniem, matematyką, naukami ścisłymi lub projektami na dużą skalę, warto rozważyć, który model najlepiej sprawdzi się w danym zadaniu. Pamiętaj, że wybór odpowiedniego modelu może znacznie poprawić wydajność i dokładność wyników.