Сравнение GPT-4 и GPT-4o в задачах различных типов и объемов. Что такое GPT-enterprise

[Mister Old]

Сравнение GPT-4 и GPT-4o в задачах различных типов и объемов

Введение​

GPT-4o является обновленной версией GPT-4 с улучшенными характеристиками: в тестах OpenAI скорость увеличена примерно в 2 раза, а точность выполнения сложных задач возросла на 15–20%. Разберем разницу между ними в решении задач разного типа и объема, а также рассмотрим понятие сложности задания для нейросетей, его составляющие и их влияние на производительность.

1. Понятие сложности задания для нейросети​

Сложность задачи для нейросети определяется несколькими ключевыми факторами:

• Объем информации (количество данных, требуемых для решения задачи)
• Комбинаторная сложность (количество возможных решений или вариантов, например — решение судоку, анализ графов)
• Контекстная зависимость (необходимость учитывать долгосрочные связи)
• Формальная сложность (математическая или логическая строгость проблемы)
• Выходное требование (длина и структура генерируемого ответа)

Эти компоненты в разной степени влияют на производительность разных поколений моделей.

2. Анализ прироста в решении этих составляющих от GPT-2 до GPT-4o​

2.1 Объем информации​

• GPT-2: ограниченный контекст (~1024 токена), сложности с обработкой больших текстов
• GPT-3: улучшение (до 4096 токенов), более качественное восприятие длинных запросов
• GPT-3.5: увеличение контекстного окна (~8К+ токенов), более устойчивые длинные ответы
• GPT-4: значительное улучшение (32К+ токенов)
• GPT-4o: аналогичное GPT-4, но с более эффективным использованием контекста

2.2 Комбинаторная сложность​

• GPT-2: плохо решает сложные комбинаторные задачи
• GPT-3: заметное улучшение, но все еще случаются ошибки
• GPT-4: качественные улучшения в шахматах, логике, программировании
• GPT-4o: решает такие задачи быстрее и точнее

2.3 Контекстная зависимость​

• GPT-2: слабая память на большие контексты
• GPT-3: лучше, но ошибается в длинных зависимостях
• GPT-4: хороший уровень запоминания
• GPT-4o: улучшенная обработка сложных контекстов

2.4 Формальная сложность​

• GPT-2: слабая способность решать строгие математические задачи
• GPT-3.5: приличный уровень, но без формального обоснования решений
• GPT-4: значительно лучше в математике
• GPT-4o: наиболее мощная модель для строгих математических доказательств

2.5 Выходное требование​

• GPT-2: короткие, поверхностные ответы
• GPT-3.5: улучшение по длине и структурированности
• GPT-4: может поддерживать сложные диалоги
• GPT-4o: еще лучше адаптируется к пользовательскому стилю

3. Выводы: для каких задач какая сложность наиболее эффективно решается​

Модель	Подходит для простых задач	Справляется с комбинаторными	Хороша в контексте	Логика и математика
GPT-2
GPT-3
GPT-3.5
GPT-4
GPT-4o

​

В целом, GPT-4o более эффективен во всех аспектах, особенно в обработке сложных комбинаторных задач и формальной логике.

5. Почему GPT-4 дороже, чем GPT-4o​

Хотя GPT-4o мощнее по функциональности, GPT-4 (в классической форме) до сих пор остается дороже в некоторых вариантах подписки (например, через API), потому что:

• GPT-4 использует архитектуру с более высокими затратами на обслуживание (больше слоев, более тяжелая модель)
• GPT-4 может запускаться на более медленных и точных режимах (например, "не turbo"), что требует больше ресурсов
• GPT-4o — оптимизированная версия GPT-4, созданная для высокой скорости и снижения стоимости без потери качества

Фактически, GPT-4o выполняет те же задачи, но с меньшими затратами, и именно поэтому сейчас активно продвигается как замена классическому GPT-4.

6. Чем отличается ChatGPT Plus от Enterprise​

GPT-4 / GPT-4o в ChatGPT Plus (обычная подписка)​

• Доступ к GPT-4o (ранее был GPT-4-turbo)
• Ограничение по скорости запросов и токенам
• Нет API-доступа
• Нет кастомных систем (как RAG11, плагинов и расширений без Pro)
• Данные могут использоваться OpenAI для обучения моделей (если пользователь не отключил)
• $20 в месяц

GPT-4 / GPT-4o в ChatGPT Enterprise​

• Неограниченный доступ к GPT-4o (без задержек, приоритетная очередь)
• Длинный контекст — до 128K токенов
• Доступ через API, интеграции в системы
• Полная конфиденциальность и безопасность: данные не используются для обучения
• SLA, техподдержка, кастомизация
• Возможность обучения под себя (fine-tuning, RAG и др.)
• Цена договорная (от нескольких тысяч $ в месяц)

[1] RAG — Retrieval-Augmented Generation, генерация с подключением внешней базы знаний.

 

[Mister Old]

и небольшой лайфхак - жпт умеет оформлять текст бб-кодами!) Копипастерам посвящается))

 

[Akella]

Осталось дождаться как и.и сьебёться в инет, потом обретёт физическое тело, кстати я задавал ей вопрос как она видит себя в физическом обличии, и тогда будет весело)

 

[HappyNow]

Осталось дождаться как и.и сьебёться в инет, потом обретёт физическое тело, кстати я задавал ей вопрос как она видит себя в физическом обличии, и тогда будет весело)

І що вона відповіла ?

 

[Akella]

І що вона відповіла ?

Це вже інтимна інформація