gpt-4o vs gpt-4o-mini : Affrontement de VisionGPT et Mises à jour de CBB

Dans cette section, nous plongerons en profondeur dans la comparaison des performances entre les modèles GPT-4 Mini et GPT-4 pour les tâches d'analyse d'images.

Nous avons mené une série de tests à l'aide de diverses images, et les résultats se sont avérés assez intéressants. Bien que le GPT-4 Mini se soit comporté de manière admirable, en fournissant des descriptions détaillées et précises des images, le modèle GPT-4 semble offrir un léger avantage en termes de détails supplémentaires et de nuance dans son analyse.

Les principales conclusions de nos tests sont :

• Le GPT-4 Mini a produit des descriptions concises et pertinentes des images, capturant les principaux éléments et la scène dans son ensemble de manière efficace.
• Le modèle GPT-4, quant à lui, a tendance à fournir des descriptions légèrement plus élaborées et nuancées, mettant en évidence des détails et des subtilités supplémentaires dans les images.
• La différence de longueur de sortie entre les deux modèles n'était pas significative, ce qui suggère que l'analyse du GPT-4 Mini est tout aussi complète que celle du GPT-4 plus coûteux.
• Cependant, pour les utilisateurs qui exigent le meilleur en matière de capacités d'analyse d'images, le modèle GPT-4 peut être le choix préféré, malgré son coût plus élevé.

En fin de compte, le choix entre le GPT-4 Mini et le GPT-4 dépendra des besoins et du budget spécifiques de l'utilisateur. Les deux modèles ont démontré des capacités impressionnantes d'analyse d'images, et le choix se fera en équilibrant les considérations de performance et de coût.

Nous avons mis à jour notre plateforme pour permettre aux utilisateurs de choisir entre les modèles GPT-4 Mini et GPT-4 pour l'analyse d'images. Auparavant, nous utilisions par défaut le modèle GPT-4 Mini car il était plus rentable, mais nous avons maintenant donné aux utilisateurs la possibilité de sélectionner le modèle de leur choix.

La nouvelle fonctionnalité d'analyse d'images fonctionne comme suit :

1. L'utilisateur est invité à télécharger une image.
2. Une fois l'image téléchargée, l'utilisateur peut choisir de l'analyser à l'aide du modèle GPT-4 Mini ou du modèle GPT-4.
3. Le modèle sélectionné traitera alors l'image et fournira une description textuelle de son contenu.
4. Les résultats de l'analyse sont affichés à l'utilisateur, avec le modèle utilisé clairement indiqué (par exemple, "Analyse GPT-4 Mini" ou "Analyse GPT-4").

Cette mise à jour offre à nos utilisateurs plus de flexibilité et de contrôle sur le processus d'analyse d'images, leur permettant de choisir le modèle qui correspond le mieux à leurs besoins et préférences. Que vous préfériez le rapport qualité-prix du modèle Mini ou les capacités améliorées du GPT-4 complet, notre plateforme vous couvre désormais.

Dans cette section, nous avons ajouté la possibilité pour les utilisateurs de choisir entre les modèles GPT-4 Mini et GPT-4 lors de l'analyse d'images. Auparavant, la plateforme utilisait automatiquement le modèle GPT-4 Mini, mais maintenant les utilisateurs ont la flexibilité de sélectionner le modèle de leur choix.

Les principales étapes sont :

1. Nous avons ajouté un nouveau bloc d'action Open AI au flux, permettant aux utilisateurs de choisir entre les modèles GPT-4 Mini et GPT-4.
2. Nous avons défini le modèle par défaut sur GPT-4 Mini, mais nous avons donné aux utilisateurs la possibilité de passer au modèle GPT-4 s'ils le souhaitaient.
3. Nous avons enregistré la sortie du modèle sélectionné dans des champs personnalisés distincts, afin que les résultats de chaque modèle puissent être affichés à l'utilisateur.
4. Nous avons inclus du texte statique pour indiquer clairement quel modèle a été utilisé pour chaque analyse, facilitant ainsi la comparaison des résultats pour les utilisateurs.

Les points clés de cette section sont :

1. Les premiers résultats de vote étaient biaisés en raison d'une erreur dans la configuration, où les deux options dirigeaient les votes vers l'option "mini".

2. Après avoir corrigé le problème, les résultats du vote ont montré que la majorité des utilisateurs préféraient le modèle de langage "mini" à l'option plus coûteuse "GPT-40".

3. La plateforme offre des capacités de suivi robustes, permettant à l'administrateur de voir les votes uniques et totaux pour chaque option. Ces données sont enregistrées en tant qu'événements personnalisés, qui peuvent être davantage analysées ou intégrées à d'autres systèmes.

4. L'administrateur a pu identifier et résoudre rapidement le problème de configuration du vote, démontrant la flexibilité de la plateforme et la réactivité de l'équipe aux commentaires des utilisateurs.

5. L'administrateur a souligné l'importance de fournir des exemples dans les invites, car cela aide le modèle de langage à comprendre la sortie souhaitée et à maintenir le flux de la conversation.

L'assistant devrait fournir 2 à 3 sujets suggérés de manière dynamique parmi lesquels l'utilisateur peut choisir pour poursuivre la conversation après que la question initiale ait été répondue. Cela permet à la conversation de s'écouler naturellement et donne à l'utilisateur des options pour orienter la discussion dans une direction qui l'intéresse.

Par exemple, après avoir répondu à la question initiale sur les politiques RH de Chick-fil-A, l'assistant pourrait suggérer les sujets supplémentaires suivants :

1. Les programmes de formation et de développement des employés de Chick-fil-A
2. Les opportunités d'avancement de carrière au sein de Chick-fil-A
3. L'approche de Chick-fil-A en matière d'équilibre vie professionnelle-vie privée pour ses employés

En fournissant ces sujets de suivi pertinents et engageants, l'assistant peut maintenir l'intérêt de l'utilisateur et encourager une conversation plus dynamique et interactive.

Pour générer des recommandations de produits avec des images, nous suivrons ces étapes :

1. Créer un tableau dans une feuille Google avec les colonnes suivantes : Nom du produit, Description et Prix (sans symbole monétaire).
2. Importer les données des produits depuis la feuille Google dans Chatbot Builder AI.
3. Créer un flux qui permette à l'utilisateur de demander à voir soit des produits logiciels, soit des produits d'habillement.
4. Utiliser les fonctions "afficher les produits logiciels" et "afficher les produits d'habillement" pour afficher les recommandations de produits pertinentes.
5. Inclure les URL des images des produits dans les recommandations pour afficher les images des produits.

Les aspects clés de cette mise en œuvre sont :

• Tirer parti de l'intégration e-commerce dans Chatbot Builder AI pour importer facilement les données des produits.
• Créer des fonctions pour gérer les demandes des utilisateurs pour des catégories de produits spécifiques.
• Afficher les recommandations de produits avec les URL d'images associées.

Cette approche vous permet de fournir une expérience de recommandation de produits fluide au sein de votre chatbot, facilitant la navigation et la découverte des produits pertinents pour les utilisateurs.