gpt-4o vs gpt-4o-mini: Cuộc đối đầu của VisionGPT và Cập nhật CBB

Trong phần này, chúng tôi sẽ đi sâu vào so sánh hiệu suất giữa mô hình GPT-4 Mini và mô hình GPT-4 cho các tác vụ phân tích hình ảnh.

Chúng tôi đã tiến hành một loạt các bài kiểm tra sử dụng các hình ảnh khác nhau, và kết quả khá thú vị. Trong khi mô hình GPT-4 Mini hoạt động tốt, cung cấp các mô tả chi tiết và chính xác về các hình ảnh, mô hình GPT-4 dường như có một lợi thế nhỏ về các chi tiết và tinh tế bổ sung trong phân tích của nó.

Các phát hiện chính từ các bài kiểm tra của chúng tôi là:

• Mô hình GPT-4 Mini tạo ra các mô tả ngắn gọn và liên quan về các hình ảnh, nắm bắt được các yếu tố chính và toàn cảnh hiệu quả.
• Mô hình GPT-4, mặt khác, có xu hướng cung cấp các mô tả chi tiết và tinh tế hơn một chút, nhấn mạnh vào các chi tiết và tinh tế bổ sung trong các hình ảnh.
• Sự khác biệt về độ dài đầu ra giữa hai mô hình không đáng kể, cho thấy phân tích của mô hình GPT-4 Mini cũng toàn diện như mô hình GPT-4 đắt hơn.
• Tuy nhiên, đối với những người dùng yêu cầu tốt nhất về khả năng phân tích hình ảnh, mô hình GPT-4 có thể là lựa chọn ưu tiên, mặc dù chi phí cao hơn.

Cuối cùng, quyết định giữa mô hình GPT-4 Mini và GPT-4 sẽ phụ thuộc vào nhu cầu và ngân sách cụ thể của người dùng. Cả hai mô hình đều đã chứng minh được khả năng phân tích hình ảnh ấn tượng, và sự lựa chọn sẽ phụ thuộc vào việc cân bằng hiệu suất và chi phí.

Chúng tôi đã cập nhật nền tảng của mình để cho phép người dùng lựa chọn giữa mô hình GPT-4 Mini và GPT-4 cho phân tích hình ảnh. Trước đây, chúng tôi mặc định sử dụng mô hình GPT-4 Mini vì nó hiệu quả hơn về chi phí, nhưng bây giờ chúng tôi đã cho phép người dùng lựa chọn mô hình mà họ thích.

Tính năng phân tích hình ảnh mới hoạt động như sau:

1. Người dùng được nhắc tải lên một hình ảnh.
2. Sau khi hình ảnh được tải lên, người dùng có thể chọn phân tích nó bằng mô hình GPT-4 Mini hoặc mô hình GPT-4.
3. Mô hình được chọn sẽ xử lý hình ảnh và cung cấp một mô tả dựa trên văn bản về nội dung của nó.
4. Kết quả phân tích được hiển thị cho người dùng, với mô hình được sử dụng được chỉ rõ (ví dụ: "Phân tích GPT-4 Mini" hoặc "Phân tích GPT-4").

Cập nhật này mang lại cho người dùng của chúng tôi nhiều linh hoạt và kiểm soát hơn trong quá trình phân tích hình ảnh, cho phép họ chọn mô hình phù hợp nhất với nhu cầu và sở thích của mình. Dù bạn thích hiệu quả về chi phí của mô hình Mini hay khả năng nâng cao của mô hình GPT-4 đầy đủ, nền tảng của chúng tôi hiện đã đáp ứng được nhu cầu của bạn.

Chúng tôi hy vọng tính năng mới này sẽ giúp bạn thu được nhiều giá trị hơn từ nền tảng xây dựng chatbot của chúng tôi. Như luôn, hãy cho chúng tôi biết nếu bạn có bất kỳ phản hồi hoặc đề xuất nào để cải thiện thêm.

Trong phần này, chúng tôi đã thêm khả năng cho người dùng lựa chọn giữa mô hình GPT-4 Mini và GPT-4 khi phân tích hình ảnh. Trước đây, nền tảng sẽ tự động sử dụng mô hình GPT-4 Mini, nhưng bây giờ người dùng có sự linh hoạt để chọn mô hình mà họ thích.

Các bước chính là:

1. Chúng tôi đã thêm một khối hành động Open AI mới vào luồng, cho phép người dùng chọn giữa mô hình GPT-4 Mini và GPT-4.
2. Chúng tôi đặt mô hình mặc định là GPT-4 Mini, nhưng cho phép người dùng chuyển sang mô hình GPT-4 nếu họ muốn.
3. Chúng tôi đã lưu trữ đầu ra của mô hình được chọn vào các trường tùy chỉnh riêng biệt, để có thể hiển thị kết quả từ mỗi mô hình cho người dùng.
4. Chúng tôi đã bao gồm văn bản tĩnh để chỉ rõ mô hình nào được sử dụng cho mỗi phân tích, giúp người dùng dễ dàng so sánh kết quả.

Cập nhật này cung cấp cho người dùng nhiều kiểm soát hơn về mô hình ngôn ngữ được sử dụng, cho phép họ chọn mô hình phù hợp nhất với nhu cầu của mình. Nó cũng giúp đảm bảo rằng nền tảng đang cung cấp các công cụ AI mới nhất và mạnh mẽ nhất cho phân tích hình ảnh.

Các điểm chính trong phần này là:

1. Kết quả bỏ phiếu ban đầu bị lệch do lỗi trong thiết lập, nơi cả hai tùy chọn đều hướng phiếu bầu về tùy chọn "mini".

2. Sau khi sửa lỗi, kết quả bỏ phiếu cho thấy đa số người dùng thích mô hình ngôn ngữ "mini" hơn tùy chọn "GPT-40" đắt hơn.

3. Nền tảng cung cấp các khả năng theo dõi mạnh mẽ, cho phép quản trị viên xem các phiếu bầu duy nhất và tổng số phiếu cho mỗi tùy chọn. Dữ liệu này được ghi lại dưới dạng sự kiện tùy chỉnh, có thể được phân tích thêm hoặc tích hợp vào các hệ thống khác.

4. Quản trị viên đã nhanh chóng xác định và sửa lỗi trong thiết lập bỏ phiếu, cho thấy sự linh hoạt của nền tảng và khả năng phản hồi nhanh chóng của nhóm đối với phản hồi của người dùng.

5. Quản trị viên nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cung cấp ví dụ trong lời nhắc, vì nó giúp mô hình ngôn ngữ hiểu đầu ra mong muốn và duy trì luồng cuộc trò chuyện.

6. Tổng thể, phần này nổi bật khả năng của nền tảng trong việc thu thập phản hồi từ người dùng, theo dõi phân tích và nhanh chóng lặp lại trải nghiệm chatbot - tất cả trong khi duy trì tính minh bạch và tập trung vào nhu cầu của người dùng.

Trợ lý nên cung cấp 2-3 chủ đề được đề xuất động để người dùng có thể chọn để tiếp tục cuộc trò chuyện sau khi câu hỏi ban đầu đã được trả lời. Điều này cho phép cuộc trò chuyện diễn ra một cách tự nhiên và cung cấp cho người dùng các tùy chọn để định hướng cuộc thảo luận theo hướng họ quan tâm.

Ví dụ, sau khi trả lời câu hỏi ban đầu về chính sách nhân sự của Chick-fil-A, trợ lý có thể đề xuất các chủ đề bổ sung sau:

1. Các chương trình đào tạo và phát triển nhân viên của Chick-fil-A
2. Cơ hội thăng tiến trong sự nghiệp tại Chick-fil-A
3. Cách tiếp cận của Chick-fil-A đối với cân bằng giữa công việc và cuộc sống cho nhân viên của họ

Bằng cách cung cấp các chủ đề tiếp theo liên quan và hấp dẫn này, trợ lý có thể giữ cho người dùng quan tâm và khuyến khích một cuộc trò chuyện động, hai chiều hơn.

Để tạo các khuyến nghị sản phẩm có hình ảnh, chúng tôi sẽ thực hiện các bước sau:

1. Tạo một bảng trong Google Sheet với các cột sau: Tên sản phẩm, Mô tả và Giá (không có ký hiệu tiền tệ).
2. Nhập dữ liệu sản phẩm từ Google Sheet vào Chatbot Builder AI.
3. Tạo một luồng cho phép người dùng yêu cầu xem các sản phẩm phần mềm hoặc quần áo.
4. Sử dụng các chức năng show software products và show apparel products để hiển thị các khuyến nghị sản phẩm liên quan.
5. Bao gồm các URL hình ảnh sản phẩm trong các khuyến nghị để hiển thị hình ảnh sản phẩm.

Các khía cạnh chính của việc thực hiện này là:

• Tận dụng tích hợp thương mại điện tử trong Chatbot Builder AI để dễ dàng nhập dữ liệu sản phẩm.
• Tạo các chức năng để xử lý yêu cầu của người dùng đối với các danh mục sản phẩm cụ thể.
• Hiển thị các khuyến nghị sản phẩm kèm theo các URL hình ảnh liên quan.

Phương pháp này cho phép bạn cung cấp một trải nghiệm khuyến nghị sản phẩm trơn tru trong chatbot của mình, giúp người dùng dễ dàng duyệt và khám phá các sản phẩm liên quan.

Những điểm chính rút ra từ buổi này là:

1. CBB Nation liên tục cập nhật và cải thiện nền tảng của họ để cung cấp trải nghiệm tốt nhất cho người dùng của họ. Họ vừa mới thêm khả năng chọn giữa mô hình GPT-4 Mini và GPT-4 cho phân tích hình ảnh, mang lại nhiều linh hoạt hơn cho người dùng.

2. Nhóm tại CBB Nation đánh giá cao phản hồi từ những người đồng sáng tạo (khách hàng) của họ và nhanh chóng triển khai các tính năng và sửa lỗi được yêu cầu. Họ cố gắng minh bạch và có trách nhiệm với cộng đồng của mình.

3. Khi so sánh hiệu suất của mô hình GPT-4 Mini và GPT-4, kết quả khá tương tự trong trường hợp thử nghiệm này. Nhóm khuyến nghị xem xét sự khác biệt về chi phí và kỹ năng lời nhắc khi quyết định sử dụng mô hình nào.

4. CBB Nation có một sự tập trung mạnh mẽ vào việc cung cấp hỗ trợ khách hàng xuất sắc và xây dựng niềm tin với cộng đồng của họ. Họ đã chia sẻ một câu chuyện cảm động về việc hỗ trợ một trong những khách hàng lâu năm của họ trong một thời gian khó khăn.

5. Nền tảng cung cấp một loạt các tính năng mạnh mẽ, bao gồm khả năng tạo hình ảnh, ghi lại các sự kiện tùy chỉnh và tạo các cuộc trò chuyện động với các chủ đề được đề xuất. Nhóm cam kết không ngừng mở rộng các khả năng của công cụ xây dựng chatbot của họ