gpt-4o vs gpt-4o-mini: Confronto do VisionGPT e Atualizações do CBB

Nesta seção, faremos uma imersão profunda na comparação de desempenho entre os modelos GPT-4 Mini e GPT-4 para tarefas de análise de imagens.

Conduzimos uma série de testes usando várias imagens, e os resultados foram bastante interessantes. Enquanto o GPT-4 Mini se saiu de forma admirável, fornecendo descrições detalhadas e precisas das imagens, o modelo GPT-4 parece oferecer uma pequena vantagem em termos de detalhes adicionais e nuância em sua análise.

As principais conclusões de nossos testes são:

• O GPT-4 Mini produziu descrições concisas e relevantes das imagens, capturando os principais elementos e a cena geral de forma eficaz.
• O modelo GPT-4, por outro lado, tendeu a fornecer descrições ligeiramente mais elaboradas e nuançadas, destacando detalhes e sutilezas adicionais nas imagens.
• A diferença no comprimento da saída entre os dois modelos não foi significativa, sugerindo que a análise do GPT-4 Mini é tão abrangente quanto a do mais caro GPT-4.
• No entanto, para usuários que exigem o melhor em recursos de análise de imagens, o modelo GPT-4 pode ser a escolha preferida, apesar de seu custo mais alto.

Em última análise, a decisão entre o GPT-4 Mini e o GPT-4 dependerá das necessidades e do orçamento específicos do usuário. Ambos os modelos demonstraram impressionantes capacidades de análise de imagens, e a escolha se resumirá a equilibrar considerações de desempenho e custo.

Atualizamos nossa plataforma para permitir que os usuários escolham entre os modelos GPT-4 Mini e GPT-4 para análise de imagens. Anteriormente, usávamos o modelo GPT-4 Mini por ser mais econômico, mas agora demos aos usuários a capacidade de selecionar o modelo que preferem.

O novo recurso de análise de imagens funciona da seguinte maneira:

1. O usuário é solicitado a fazer o upload de uma imagem.
2. Após o upload da imagem, o usuário pode escolher analisá-la usando o modelo GPT-4 Mini ou o modelo GPT-4.
3. O modelo selecionado então processará a imagem e fornecerá uma descrição baseada em texto de seu conteúdo.
4. Os resultados da análise são exibidos ao usuário, com o modelo usado claramente indicado (por exemplo, "Análise do GPT-4 Mini" ou "Análise do GPT-4").

Esta atualização dá a nossos usuários mais flexibilidade e controle sobre o processo de análise de imagens, permitindo que eles escolham o modelo que melhor atende a suas necessidades e preferências. Seja você prefere a relação custo-benefício do modelo Mini ou os recursos aprimorados do GPT-4 completo, nossa plataforma agora tem você coberto.

Nesta seção, adicionamos a capacidade de os usuários escolherem entre os modelos GPT-4 Mini e GPT-4 ao analisar imagens. Anteriormente, a plataforma usaria automaticamente o modelo GPT-4 Mini, mas agora os usuários têm a flexibilidade de selecionar o modelo que preferem.

As principais etapas são:

1. Adicionamos um novo bloco de ação do OpenAI ao fluxo, permitindo que os usuários escolham entre os modelos GPT-4 Mini e GPT-4.
2. Definimos o modelo padrão como GPT-4 Mini, mas damos aos usuários a opção de mudar para o modelo GPT-4, se desejarem.
3. Salvamos a saída do modelo selecionado em campos personalizados separados, para que os resultados de cada modelo possam ser exibidos ao usuário.
4. Incluímos texto estático para indicar claramente qual modelo foi usado para cada análise, facilitando a comparação dos resultados pelos usuários.

Esta atualização fornece aos usuários mais controle sobre o modelo de linguagem usado, permitindo que eles escolham o que melhor se adapta às suas necessidades. Também ajuda a garantir que a plataforma esteja oferecendo as ferramentas de IA mais recentes e capazes para análise de imagens.

Os principais pontos desta seção são:

1. Os resultados iniciais da votação foram distorcidos devido a um erro na configuração, em que ambas as opções direcionavam os votos para a opção "mini".

2. Após corrigir o problema, os resultados da votação mostraram que a maioria dos usuários preferia o modelo de linguagem "mini" em relação à opção mais cara "GPT-40".

3. A plataforma fornece recursos robustos de rastreamento, permitindo que o administrador veja os votos únicos e totais para cada opção. Esses dados são registrados como eventos personalizados, que podem ser analisados ​​ou integrados a outros sistemas.

4. O administrador conseguiu identificar e corrigir rapidamente o problema com a configuração da votação, demonstrando a flexibilidade da plataforma e a capacidade da equipe de responder aos comentários dos usuários.

5. O administrador enfatizou a importância de fornecer exemplos em prompts, pois ajuda o modelo de linguagem a entender a saída desejada e manter o fluxo da conversa.

6. No geral, a seção destaca a capacidade da plataforma de coletar feedback dos usuários, rastrear análises e iterar rapidamente na experiência do chatbot, mantendo a transparência e o foco nas necessidades dos usuários.

O assistente deve fornecer 2-3 tópicos sugeridos dinamicamente com os quais o usuário pode escolher continuar a conversa após a pergunta inicial ter sido respondida. Isso permite que a conversa flua naturalmente e dá ao usuário opções para direcionar a discussão em uma direção de seu interesse.

Por exemplo, após responder à pergunta inicial sobre as políticas de RH da Chick-fil-A, o assistente poderia sugerir os seguintes tópicos adicionais:

1. Programas de treinamento e desenvolvimento de funcionários da Chick-fil-A
2. Oportunidades de progressão na carreira dentro da Chick-fil-A
3. Abordagem da Chick-fil-A ao equilíbrio entre vida pessoal e profissional para seus funcionários

Ao fornecer esses tópicos relevantes e envolventes para continuação, o assistente pode manter o usuário interessado e incentivar uma conversa mais dinâmica e recíproca.

Para gerar recomendações de produtos com imagens, seguiremos estas etapas:

1. Crie uma tabela em uma planilha do Google com as seguintes colunas: Nome do Produto, Descrição e Preço (sem símbolo de moeda).
2. Importe os dados dos produtos da planilha do Google para o Chatbot Builder AI.
3. Crie um fluxo que permita ao usuário solicitar a visualização de produtos de software ou de vestuário.
4. Use as funções show software products e show apparel products para exibir as recomendações de produtos relevantes.
5. Inclua as URLs das imagens dos produtos nas recomendações para exibir as imagens dos produtos.

Os aspectos-chave desta implementação são:

• Aproveitar a integração de comércio eletrônico no Chatbot Builder AI para importar facilmente os dados dos produtos.
• Criar funções para lidar com as solicitações dos usuários para categorias de produtos específicas.
• Exibir as recomendações de produtos com as URLs de imagem associadas.

Essa abordagem permite fornecer uma experiência de recomendação de produtos perfeita dentro do seu chatbot, facilitando a navegação e descoberta de produtos relevantes pelos usuários.