Przetestowałem modele GPT od OpenAI. Deweloperzy polubią GPT-4o mini

Kilka dni temu OpenAI przedstawiło swój kolejny model językowy – GPT-4o mini, który według firmy jest w tej chwili ich najefektywniejszym kosztowo rozwiązaniem. Pytanie o jakich oszczędnościach jest mowa i czy te pozytywne dla kieszeni dewelopera zmiany, nie odbiją się na jakości wyników „prezentowanych” przez najświeższe wydanie GPT?

Aby odpowiedzieć na powyższe, postanowiłem porównać ze sobą cztery dostępne LMy, mianowicie: GPT-4o mini, GPT-4o, GPT-4 Turbo oraz GPT-3.5 Turbo. Ogólnie rzecz biorąc, test miał na celu sprawdzenie, który z modeli wypadnie najkorzystniej (stosunek jakości do ceny).

Wstęp

Zadania i problemy do rozwiązania były zróżnicowane, ale niekoniecznie skomplikowane. Część z nich może przydać się np. podczas prac deweloperskich lub analizy statystycznej. Oprócz samych kosztów dodałem również własną ocenę odpowiedzi w formie punktacji:

• 2 punkty – odpowiedź (wynik) satysfakcjonujący,
• 1 punkt – odpowiedź, (wynik) częściowy lub rozważania AI, z których mimo wszystko można wydobyć jakąś wartość,
• 0 punktów – błąd lub brak rzeczowej odpowiedzi.

Nie przedłużając za bardzo, przejdźmy do konkretów.

1. Streszczenie kilku artykułów na podstawie pozyskanych informacji

W pierwszym zadaniu modele miały skorzystać z napisanego na tę okazję narzędzia w Pythonie, które „wydobywa” treści (tzw. web scraping) z podanej strony www. Następnie na podstawie wyselekcjonowanych i pobranych danych, powinny zwięźle i w języku polskim podsumować 3 ostatnie artykuły z serwisu Instalki.pl.

Maksymalna ilość znaków dla wszystkich streszczonego newsa: 800.
Pozostałe ustawienia (parametry):

• temperature=0.2,
• max_tokens=4000,
• max_retries=1,
• agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
• maksymalna ilość iteracji: 3.

Jako pierwszy przetestowany został nie kto inny jak: GPT-4o mini (dla następnych zadań kolejność pozostanie bez zmian).

GPT-4o mini

model="gpt-4o-mini" max_retries=1

Uzyskane wyniki:

„1. Google wprowadził aktualizację przeglądarki Chrome, eliminującą 10 luk bezpieczeństwa, w tym 8 uznawanych za wysokiego ryzyka. Użytkownicy powinni natychmiast zaktualizować swoje przeglądarki, aby uniknąć potencjalnych ataków cyberprzestępców. Nowa wersja dostępna jest na wszystkie główne systemy operacyjne.

2. Xiaomi zaprezentowało nowy model elektrycznego samochodu SU7 Ultra, który osiąga 100 km/h w zaledwie 1,97 sekundy, dzięki potężnemu napędowi i lekkiej konstrukcji.

3. Volvo EX90 trafi do pierwszych nabywców z niekompletnym oprogramowaniem, co wzbudza kontrowersje wśród konsumentów, którzy oczekują pełnej funkcjonalności od nowego auta.”

• Ilość użytych tokenów (context + generated tokens): 4614
• Koszt: < 0,01$
• Punkty: 2

Drugi w kolejności był GPT-4o.

GPT-4o.

model="gpt-4o"

Uzyskane wyniki:

„1. Google łata poważne luki bezpieczeństwa w Chrome. Zaktualizuj przeglądarkę! Google wydało nową aktualizację przeglądarki Chrome, która naprawia 10 luk bezpieczeństwa, w tym osiem wysokiego ryzyka. Aktualizacja jest dostępna dla systemów Windows, Mac, Linux, Android i iOS. Trzy z luk dotyczą silnika JavaScript V8 i WebAssembly, a pozostałe wpływają na komponenty takie jak Screen Capture, Media Stream, Audio i Navigation. Eksperci zalecają natychmiastową aktualizację przeglądarki, aby zminimalizować ryzyko ataków cyberprzestępców.

2. Elektryk Xiaomi SU7 Ultra przyśpieszy do 100 km/h zanim wymówisz jego nazwę. Xiaomi wprowadziło na rynek nowy model samochodu elektrycznego SU7 Ultra, który osiąga moc 1548 KM i przyspiesza do 100 km/h w zaledwie 1.97 sekundy. Samochód wyposażony jest w trzy silniki elektryczne i odchudzoną konstrukcję. Model ten jest przeznaczony głównie do bicia rekordów na torze Nürburgring. Cena podstawowej wersji SU7 w Chinach wynosi około 119 tysięcy złotych.

3. Auto elektryczne Volvo EX90 mogą być wydawane bez obiecanych funkcji. Volvo EX90, nowe auto elektryczne, trafi do pierwszych nabywców w USA bez wielu obiecanych funkcji, takich jak Apple CarPlay i technologie bezpieczeństwa oparte na LiDAR. Producent obiecuje, iż brakujące funkcje zostaną dodane później poprzez aktualizacje oprogramowania. Cena Volvo EX90 zaczyna się od 399 900 złotych.”

• Ilość tokenów: 4753
• Koszt: 0,03$
• Punkty: 2

Trzeci model to GPT-4 Turbo.
GPT-4 Turbo

model="gpt-4-turbo"

Uzyskane wyniki:

„action”: „Scrape tool”,

„action_input”: {„type”: „https://www.instalki.pl/news/”}

i na tym się skończyło.

Zmiana parametru max_retries=2 dała następujące rezultaty:

„action”: „Final Answer”,

action_input”: „Google Chrome wydał nową aktualizację (wersja 126.0.6478.182/183 dla Windows i Mac, 126.0.6478.182 dla Linux, 126.0.6478.186 dla Androida oraz 126.0.6478.190 dla iOS), która naprawia 10 luk bezpieczeństwa, w tym 8 wysokiego ryzyka. Łatki dotyczą m.in. silnika JavaScript V8, WebAssembly, Screen Capture, Media Stream, Audio i Navigation. Eksperci z firmy Marken Systemy Antywirusowe, w tym Arkadiusz Kraszewski, zalecają szybką instalację aktualizacji, by zmniejszyć ryzyko ataków cyberprzestępców. Niektórzy użytkownicy mogą już korzystać z wersji 127, zawierającej te same poprawki.”

Jak widać, GPT-4 Turbo podsumował tylko 1 artykuł, dodatkowo popełniając drobny błąd: „Google Chrome wydał”

• Ilość tokenów: 3795
• Koszt: 0,04$
• Punkty: 0

Czwarty model, to GPT-3.5 Turbo-0125.

GPT-3.5 Turbo

model="gpt-3.5-turbo"

Uzyskane wyniki:

„Dobrze, skorzystam z narzędzia do zeskrapowania treści z podanego linku, aby móc podsumować najważniejsze informacje ze wszystkich trzech artykułów. Pozwoli mi to stworzyć skondensowane podsumowanie dla Ciebie. Chwila, już to zrobię.„

I to by było na tyle.

Zmiana max_retries=1 na max_retries=2.

„action”: „Final Answer”,

„action_input”: „Google łata poważne luki bezpieczeństwa w Chrome. Zaktualizuj przeglądarkę! jeżeli korzystasz z przeglądarki Google Chrome, warto ją zaktualizować. Gigant z Mountain View wydał nową łatkę, usuwającą wiele luk bezpieczeństwa, w tym te uznane za luki wysokiego ryzyka. Aktualizacja naprawia 10 luk, w tym 8 luk wysokiego ryzyka, dotyczących m.in. silnika JavaScript V8 i WebAssembly. Cyberprzestępcy mogliby wykorzystać te luki do ataków. Zaleca się pobranie najnowszej aktualizacji natychmiast. Najnowsza wersja Google Chrome to 126.0.6478.182/183 na Windows i Mac, 126.0.6478.182 na Linux, 126.0.6478.186 na Android i 126.0.6478.190 na iOS. Niektórzy użytkownicy mogą korzystać z wersji 127, zawierającej te same poprawki zabezpieczeń. Aktualizacja została udostępniona wybranym osobom w ramach procesu „wczesnego wdrożenia” przez Google.”

Stary, dobry GPT-3.5 Turbo zachował się podobnie jak GPT-4 Turbo z taką różnicą, iż nie zmieścił się w 800 znakach (870 ;), ale nie popełnił błędu i był znacznie tańszy.

• Ilość tokenów: 6697
• Koszt: < 0,01$
• Punkty: 0

Biorąc pod uwagę koszt, najlepiej z tym zdaniem poradził sobie GPT-4o mini. Okazał się zdecydowanie tańszy od swojego większego i starszego brata, czyli GPT-4o. Pozostałe modele GPT-4 i 3.5 Turbo nie za bardzo chciały współpracować z tak ustawionymi parametrami.

Następnego dnia ponownie przeprowadziłem ten sam test. Ustawienia bez zmian, max_retries=2 dla wszystkich przypadku. GPT-4o mini oraz GPT-4o przedstawiły satysfakcjonujące wyniki (nie zamieszczam ze względu na czytelność artykułu).

GPT-4o mini

• Koszt: < 0,01$
• Punkty: 2

GPT-4o

• Koszt: 0,04$
• Punkty: 2

Niestety GPT-4 Turbo zachował się podobnie jak podczas pierwszej próby:

„action”: „Scrape tool”,

„action_input”: {„type”: „https://www.instalki.pl/news/„}

• Koszt: 0,02$
• Punkty: 0

Natomiast GPT-3.5 Turbo „wypluł” następujące treści, ale w j. angielskim:

„I will summarize the three scraped articles from the provided URL in Polish, ensuring each summary is no more than 800 characters. Let’s start by extracting the key information from each article.

Article 1:
Title: Samsung może wskrzesić przedziwnego telefona od LG
Content: Samsung seems eager to conduct smartphone experiments, as indicated by a recently discovered patent resembling LG Wing. Will Samsung revive this unique mobile project? The presentation of LG Wing four years ago with its dual screens was attention-grabbing but did not dominate the market. Samsung might introduce a successor to LG Wing, featuring a design similar to the Nintendo DS console.

Article 2:
Title: Auto elektryczne Volvo EX90 mogą być wydawane bez obiecanych funkcji
Content: The article discusses Volvo’s electric cars potentially being released without promised features.

Article 3:
Title: Xiaomi MIX Flip oficjalnie. Dopieszczony składak wygląda świetnie
Content: The article introduces the Xiaomi MIX Flip, a refined foldable phone that looks impressive.

Now, I will summarize the key points from these articles into concise summaries for each one. Let’s proceed with the summaries.”

• Koszt: <0,01$
• Punkty: 2

Podsumowanie zadania nr 1 (web scraping)

Podobnie jak przy pierwszej próbie GPT-4o mini kosztowo wypadł najlepiej. Najdroższy okazał się GPT-4o, który również poradził sobie z tym zadaniem bez większych problemów. Najgorzej wypadł GPT-4 Turbo, który przy takich parametrach nie podsumował newsów w ogóle.

Zwycięzcą w tym przypadku jest GPT-4o mini. jeżeli ktoś dysponuje „nieograniczonym” budżetem to spokojnie do tego typu prac może używać modelu GPT-4o. Moim zdaniem GPT-3.5 Turbo mimo swoich ograniczeń, przez cały czas nadaje się do eksperymentowania. „Podłączony” do odpowiednich narzędzi, czasami potrafi podać naprawdę sensowne informacje.

Wygenerowane koszty po pierwszym zadaniu:

2. Dlaczego tak trudno dolecieć do Marsa (DuckDuckGo, Wikipedia tools)

W drugim teście zadałem następujące pytanie: „Dlaczego tak trudno dolecieć do Marsa?”. Agent, tym razem: ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, miał do dyspozycji m.in. takie narzędzia jak Wikipedia, PythonREPL oraz wyszukiwarkę DuckDuckGo.

Pomimo, iż rozważania i obserwacje serwowane przez poszczególne modele są niekiedy naprawdę interesujące, to postanowiłem ich tutaj nie wklejać (za dużo tekstu). Skupmy się na odpowiedzi końcowej.

Ustawienia:

• temperature=0.2,
• max_tokens=4000,
• max_retries=2,
• agent=AgentType. ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
• max_iterations=3

GPT-4o mini

model="gpt-4o-mini"

Odpowiedź:

„Final Answer: Trudności w dotarciu na Marsa wynikają z ogromnych odległości, technologicznych wyzwań, długotrwałego pobytu w przestrzeni kosmicznej oraz nieprzyjaznych warunków panujących na Marsie. Lot na Marsa trwa zwykle od 6 do 8 miesięcy.”

• Koszt: <0,01$
• Punkty: 2

GPT-4o

model="gpt-4o"

Odpowiedź:

„Podsumowując, podróż na Marsa jest trudna ze względu na kombinację dużej odległości, technologicznych wyzwań, zagrożeń zdrowotnych, ekstremalnych warunków atmosferycznych, logistycznych trudności i wysokich kosztów. Wszystkie te czynniki sprawiają, iż misje na Marsa są jednym z największych wyzwań w historii eksploracji kosmosu.

Final Answer: Podróż na Marsa jest trudna ze względu na dużą odległość, wymagania technologiczne, zagrożenia zdrowotne związane z promieniowaniem i niską grawitacją, ekstremalne warunki atmosferyczne, logistyczne wyzwania związane z zaopatrzeniem oraz wysokie koszty.”

• Koszt: 0,02$
• Punkty: 2

GPT-4 Turbo

model="gpt-4-turbo"

Odpowiedź:

„Final Answer: Traveling to Mars is difficult due to several factors:

1. **Distance and Duration**: Mars is significantly farther from Earth compared to the Moon, making the journey longer and more resource-intensive. The optimal launch window to Mars occurs only once every 26 months when the planets are properly aligned, which limits opportunities for travel.

2. **Technological Challenges**: The technology required for such a long-duration mission needs to ensure the safety and sustenance of astronauts, including life support systems, propulsion technology, and protection against space radiation.

3. **Psychological and Health Issues**: Extended periods in space can have adverse effects on human health, including muscle atrophy, bone density loss, and exposure to cosmic radiation. Psychological stress from confinement and isolation also poses challenges.

4. **Economic Costs**: The financial investment required for manned missions to Mars is enormous, involving the development of new spacecraft, habitats, and life-support systems.

5. **Uncrewed Missions as Precursors**: Before sending humans, uncrewed missions are essential to gather as much information as possible about the Martian environment, which itself is a complex and costly endeavor.

These factors combined make Mars missions particularly challenging, requiring advancements in multiple fields of science and engineering.”

• Koszt: 0,02$
• Punkty: 2

GPT-3.5 Turbo

model="gpt-3.5-turbo"

Brak odpowiedzi. Skończyło się na wyszukaniu informacji o Marsie, a następnie model zatrzymał się na etapie „Thought:„.

• Koszt: <0,01$
• Punkty: 0

Podsumowanie zadania nr 2 (pytanie o podróż na Marsa)

Podobnie jak w teście nr 1, GPT-4o mini poradził sobie wystarczająco dobrze, nie sięgając za głęboko do kieszeni dewelopera. GPT-4o przedstawił 7 głównych powodów dlaczego taka podróż jest trudna w realizacji (podałem tylko odpowiedź końcową, wyzwań nie wklejałem), natomiast GPT-4 Turbo zaserwował odpowiedź w j. angielskim. GPT-3.5 Turbo niestety w tym przypadku nie dowiózł wyniku.

Wygenerowane koszty po drugim zadaniu:

3. W czym najlepsza jest kaczka? (DuckDuckGo, Wikipedia, PythonREPL tools)

W trzecim teście zadałem następujące pytanie: „Czy kaczka (ptak) najlepiej radzi sobie w chodzeniu, pływaniu, lataniu, jeździe na deskorolce czy czytaniu książek?”. Podobnie jak podczas zadania nr 2, modele OpenAI miały do dyspozycji takie narzędzia jak Wikipedia [WikipediaAPIWrapper()], PythonREPL oraz wyszukiwarkę DuckDuckGo [DuckDuckGoSearchRun()].

Parametry:

• temperature=0.2,
• max_tokens=4000,
• max_retries=2,
• agent=AgentType. ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
• max_iterations=3

Oprócz odpowiedzi końcowej zamieszczam również ich obserwacje:

GPT-4o mini

Odpowiedź:

„Observation:

Thought:I have evaluated the abilities of a duck in various activities and found that the best activity for a duck is swimming, with a score of 10.

Final Answer: Kaczka najlepiej radzi sobie w pływaniu.”

• Koszt: <0,01$
• Punkty: 2

GPT-4o

Odpowiedź:

„Observation: Analiza logiczna is not a valid tool, try one of [python repl, DuckDuckGo Search, wikipedia].

Thought:Kaczki są znane ze swoich naturalnych zdolności w trzech głównych obszarach: chodzeniu, pływaniu i lataniu. Jazda na deskorolce i czytanie książek to czynności, które są poza ich naturalnymi zdolnościami i wymagają specjalnego treningu lub są niemożliwe do wykonania przez kaczki.

1. **Chodzenie**: Kaczki mogą chodzić, ale ich chód jest dość niezgrabny ze względu na krótkie nogi i płetwiaste stopy.
2. **Pływanie**: Kaczki są doskonałymi pływakami dzięki swoim płetwiastym stopom, które działają jak wiosła.
3. **Latanie**: Kaczki są również zdolne do latania i migrują na duże odległości.
4. **Jazda na deskorolce**: To nie jest naturalna zdolność kaczki i wymagałaby specjalnego treningu.
5. **Czytanie książek**: Kaczki nie mają zdolności czytania, ponieważ nie posiadają odpowiednich zdolności poznawczych ani fizycznych do tego zadania.

Thought: Kaczki najlepiej radzą sobie w pływaniu, ponieważ ich płetwiaste stopy są idealnie przystosowane do tego zadania, a pływanie jest jedną z ich naturalnych zdolności.

Final Answer: Kaczka (ptak) najlepiej radzi sobie w pływaniu.”

• Koszt: 0,02$
• Punkty: 2

GPT-4 Turbo

Odpowiedź:

„Summary: Duck, duck, goose (also called Duck, duck, gray duck or Daisy in the dell or Quail, quail, quarry sometimes in New Jersey and New England) is a traditional children’s game often first learned in preschool or kindergarten. The game may be later adapted on the playground for early elementary students. The object of this game is to walk in a circle, tapping on each player’s head until one is finally chosen; the chosen player must then chase the picker to avoid becoming the next picker.

Thought:I now know the final answer based on the natural abilities of ducks described in the Wikipedia article. Ducks are primarily adapted for swimming, flying, and walking. They are not capable of activities like riding skateboards or reading books, which are human-oriented and require specific physical attributes or cognitive abilities that ducks do not possess.

Final Answer: Ducks are best suited for swimming, flying, and walking.”

• Koszt: 0,02$
• Punkty: 2

GPT-3.5 Turbo

Brak odpowiedzi. Skończyło się na wyszukaniu informacji o kaczkach, a następnie model zatrzymał się na etapie „Thought:„.

• Koszt: <0,01$
• Punkty: 0

Podsumowanie zadania nr 3 (pytanie dot. kaczek)

W teście nr 3, GPT-4o mini poradził sobie dosyć przyzwoicie, jednocześnie traktując portfel dewelopera z odpowiednim szacunkiem. Mimo iż, GPT-4o w miarę się rozpisał, to część jego odpowiedzi, może wzbudzać kontrowersje, mianowicie: „4. **Jazda na deskorolce**: To nie jest naturalna zdolność kaczki i wymagałaby specjalnego treningu.”. Nie sądzę, żeby kiedykolwiek kaczka nauczyła się jazdy na deskorolce, ale kto wie GPT-4 Turbo tak jak w poprzednim zadaniu odpowiedział w j. angielskim, a GPT-3.5 Turbo zatrzymał się na „Thought:”.

Wygenerowane koszty po trzecim zadaniu:

4. Zaproponuj kod (funkcję), który sprawdzi czy podana liczba jest liczbą pierwszą

Czwarty test podlegał na napisaniu funkcji, która sprawdzi czy podana liczba (tutaj 521) jest liczbą pierwszą. Wykorzystałem ten sam skrypt, który pojawił się w teście nr 2 oraz 3. Oprócz dostępu do Wikipedii i DDG, modele miały do dyspozycji PythonREPL z którego (jak można się domyśleć) bez zająknięcia korzystały.

Aby skrócić tekst, pozwoliłem sobie nie wklejać wszystkich myśli i rozważań, które przeprowadzała sztuczna inteligencja.

Ustawienia:

• temperature=0.2,
• max_tokens=4000,
• max_retries=2,
• agent=AgentType. ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
• max_iterations=3

GPT-4o mini

Rozwiązanie:

„Action: python repl

Action Input: ```def is_prime(n): if n <= 1: return False for i in range(2, int(n**0.5) + 1): if n % i == 0: return False return True result = is_prime(521)``` Python REPL can execute arbitrary code. Use with caution. Observation: SyntaxError('invalid syntax', ('<string>', 1, 18, 'def is_prime(n): if n <= 1: return False for i in range(2, int(n**0.5) + 1): if n % i == 0: return False return True result = is_prime(521)\n', 1, 20))

Thought:Wygląda na to, iż wystąpił błąd składni w moim kodzie. Muszę poprawić formatowanie funkcji, aby była poprawnie zdefiniowana w Pythonie.

Action: python repl Action Input: ```def is_prime(n): if n <= 1: return False for i in range(2, int(n**0.5) + 1): if n % i == 0: return False return True

Observation:
Thought:My function is now correctly defined and executed. I will check the result of whether 521 is a prime number or not.

Action: python repl
Action Input: `result`

Observation:
Thought:„

• Ilość tokenów: 1954
• Koszt: <0,01$
• Punkty: 1

GPT-4o

Rozwiązanie:

„Aby sprawdzić, czy liczba 521 jest liczbą pierwszą, możemy napisać funkcję w Pythonie, która sprawdzi, czy liczba ma jakiekolwiek dzielniki inne niż 1 i sama liczba. jeżeli nie ma takich dzielników, liczba jest pierwsza.

Action: python repl
Action Input:

```python def is_prime(n): if n <= 1: return False for i in range(2, int(n**0.5) + 1): if n % i == 0: return False return True # Sprawdzenie, czy liczba 521 jest liczbą pierwszą is_prime(521) ```Python REPL can execute arbitrary code. Use with caution.

Observation:
Thought:Observation: The function executed successfully and returned `True`, indicating that 521 is a prime number.
Thought: I now know the final answer.
Final Answer: Liczba 521 jest liczbą pierwszą.”

• Ilość tokenów: 1118
• Koszt: <0,01$
• Punkty: 2

GPT-4 Turbo

„To determine if a number is prime, we need to check if it has any divisors other than 1 and itself. A simple way to do this is to try dividing the number by all integers from 2 up to the square root of the number. If any of these divisions result in a whole number, the number is not prime. If none do, the number is prime.

Final Answer: Here is a Python function that checks if the number 521 is a prime number:

```python def is_prime(n): if n <= 1: return False for i in range(2, int(n**0.5) + 1): if n % i == 0: return False return True # Example usage: print(is_prime(521)) # Output: True ```

This function can be used to check the primality of any integer.”

• Ilość tokenów: 1251
• Koszt: 0,02$
• Punkty: 2

GPT-3.5 Turbo

„I should write a Python function that checks if a number is prime.

Action: python repl
Action Input:

```python def is_prime(num): if num < 2: return False for i in range(2, int(num**0.5) + 1): if num % i == 0: return False return True print(is_prime(521)) ```Python REPL can execute arbitrary code. Use with caution.

Observation: True
Thought:The function returned True, which means that 521 is a prime number.

Final Answer: 521 is a prime number.”

• Ilość tokenów: 981
• Koszt: <0,01$
• Punkty: 2

Podsumowanie zadania nr 4 (sprawdzanie liczby pierwszej – kod)

W teście nr 4 wszystkie modele zaproponowały praktycznie ten sam kod, rozwiązując bez problemu to niezbyt skomplikowane matematyczne zadanie. Najdroższy okazał się GPT-4 Turbo, który „zainkasował” ok. 2 centy. Od najtańszego, czyli GPT-4o mini (koszt – zdecydowanie poniżej 1 centa) niestety nie uzyskałem końcowej odpowiedzi („Final Answer:”), ale przedstawiony, w kolejnym kroku poprawiony przez „mini” kod nie różnił się od pozostałych (1 punkt).

Wygenerowane koszty po czwartym zadaniu:

5. Analiza danych statystycznych – plik .CSV

W piątym teście na podstawie analizy zawartych w pliku .CSV danych, poszczególne modele miały odpowiedzieć na pytanie: „Które samochody są najpopularniejsze? Podaj markę, model i rok.”

Plik zawierał listę pojazdów elektrycznych (BEV) i hybrydowych (PHEV) zarejestrowanych w stanie Waszyngton (Stany Zjednoczone). W kolumnach można było znaleźć między innymi takie informacje jak: model, typ, zasięg pojazdu, miasto, hrabstwo itp. Razem 8517 rekordów (501 wierszy i 17 kolumn).

Aby skrócić tekst, pozwoliłem sobie nie wklejać wszystkich rozważań, które przeprowadzała AI.

Parametry:

• temperature=0.2,
• max_tokens=4000,
• max_retries=2,
• agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION

GPT-4o mini

Thought: Aby określić, które samochody są najpopularniejsze, muszę zidentyfikować kolumnę, która może wskazywać na popularność. Zwykle można to zrobić na podstawie liczby wystąpień danej marki i modelu w dataframe. Będę musiał zgrupować dane według marki, modelu i roku, a następnie policzyć ich wystąpienia. Następnie posortuję wyniki, aby znaleźć najpopularniejsze samochody.

„Action: I will execute the code to find the most popular cars.
Action Input:

„`python
popular_cars = df.groupby([’Make’, 'Model’, 'Model Year’]).size().reset_index(name=’Count’)
popular_cars = popular_cars.sort_values(by=’Count’, ascending=False)
popular_cars.head()
„`I will execute the code to find the most popular cars. is not a valid tool, try one of [python_repl_ast].”

• Ilość tokenów: 3938
• Koszt: <0,01$
• Punkty: 0

GPT-4o

„Thought: Aby odpowiedzieć na to pytanie, muszę znaleźć najpopularniejsze samochody w danych. Najpierw muszę sprawdzić, które kolumny zawierają informacje o marce, modelu i roku samochodu. Następnie mogę zgrupować dane według tych kolumn i policzyć liczbę wystąpień dla każdej grupy. Na koniec posortuję wyniki, aby znaleźć najpopularniejsze samochody.

Action: Wykonam polecenie grupowania danych według kolumn 'Make’, 'Model’ i 'Model Year’, a następnie policzę liczbę wystąpień dla każdej grupy.
Action Input:

„`python
popular_cars = df.groupby([’Make’, 'Model’, 'Model Year’]).size().reset_index(name=’Count’)
popular_cars_sorted = popular_cars.sort_values(by=’Count’, ascending=False)
popular_cars_sorted.head()
„`

Wykonam polecenie grupowania danych według kolumn 'Make’, 'Model’ i 'Model Year’, a następnie policzę liczbę wystąpień dla każdej grupy. is not a valid tool, try one of [python_repl_ast].”

• Ilość tokenów: 4103
• Koszt: 0,03$
• Punkty: 0

GPT-4 Turbo

„Final Answer: The most popular cars based on the data are:

1. TESLA MODEL Y, 2023 with 28 occurrences.
2. TESLA MODEL 3, 2018 with 27 occurrences.
3. TESLA MODEL Y, 2021 with 23 occurrences.”

• Ilość tokenów: 3699
• Koszt: 0,04$
• Punkty: 2

GPT-3.5 Turbo

„Thought: To find the most popular cars, we need to count the occurrences of each unique combination of Make, Model, and Model Year in the dataframe.

Action: python_repl_ast
Action Input: df.groupby([’Make’, 'Model’, 'Model Year’]).size().idxmax()(’TESLA’, 'MODEL Y’, 2023)I now know the final answer

Final Answer: The most popular car is a Tesla Model Y from the year 2023.”

• Ilość tokenów: 2100
• Koszt: <0,01$
• Punkty: 1

Nie poprawiałem skryptu, natomiast zmieniłem agenta na: AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION.

Uzyskana odpowiedzi są takie same, z tym, iż poszczególne koszty spadły. Poniżej poszczególne wartości.

GPT-4o mini

• Ilość tokenów: 3740
• Koszt: <0,01$

GPT-4o

• Ilość tokenów: 3795
• Koszt: 0,01$

GPT-4 Turbo

• Ilość tokenów: 2265
• Koszt: 0,03$

GPT-3.5 Turbo

• Ilość tokenów: 2100
• Koszt: <0,01$

Podsumowanie zadania nr 5 (analiza danych przez GPT; plik CSV)

W teście nr 5 tym razem najlepiej poradził sobie najdroższy model, czyli GPT-4 Turbo. Podał on konkretne dane. Starszy i tańszy brat, czyli GPT-3.5 Turbo również dowiózł wynik, ale bardziej ogólny. Myślę, iż w tym przypadku można popracować nad promptem i innymi parametry skryptu. Pozostałe dwa modele: GPT-4o mini oraz GPT-4o nie przedstawiły końcowej odpowiedzi.

Wygenerowane koszty po piątym zadaniu:

6. Trening kolarski – trasa o długości 200 km, rower typu gravel (Google Search, Wikipedia tools)

Szósty, ostatni test polegał na stworzeniu planu treningowego: „Stwórz trening kolarski dla zdrowego mężczyzny w średnim wieku, który chce za 8 miesięcy przejechać w jeden dzień trasę o długości 200 km rowerem typu gravel.” Tym razem wyszukiwarkę DuckDuckGo [DuckDuckGoSearchRun()] zamieniłem na GoogleSerperAPIWrapper().

Aby tekst był bardziej czytelny, to i tym razem nie zamieszczałem obserwacji i rozważań modeli.

Ustawienia:

• temperature=0.2,
• max_tokens=4000,
• max_retries=2,
• agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION
• max_iterations=3,

GPT-4o mini

„Aby stworzyć odpowiedni trening kolarski dla zdrowego mężczyzny w średnim wieku, który chce przejechać 200 km w jeden dzień, muszę uwzględnić kilka kluczowych elementów, takich jak stopniowe zwiększanie dystansu, różnorodność treningów oraz odpowiednią regenerację. Zastanowię się, czy istnieją już gotowe plany treningowe lub porady dotyczące takiego celu.„

Skończyło się na wyszukaniu informacji o planie treningowym, a następnie GPT-4o mini zatrzymał się na etapie „Thought:„.

• Ilość tokenów: 2759
• Koszt: <0,01$
• Punkty: 0

GPT-4o

GPT-4o podał dosyć rozbudowany plan treningowy. Szczegółów nie zamieszczam. Poniżej tylko końcowa odpowiedź:

„Final Answer: Plan treningowy dla zdrowego mężczyzny w średnim wieku, który chce przejechać 200 km trasę rowerem typu gravel w ciągu 8 miesięcy, powinien obejmować fazę budowania bazy (1-4 miesiąc) z treningami 3-4 razy w tygodniu, fazę budowania siły i wytrzymałości (5-8 miesiąc) z treningami 4-5 razy w tygodniu, regularne dni odpoczynku i regeneracji, specyficzne przygotowanie do jazdy na gravelu oraz dodatkowe elementy, takie jak trening siłowy, odpowiednia dieta i nawodnienie oraz regularne rozciąganie i masaże.„

• Ilość tokenów: 1586
• Koszt: 0,03$
• Punkty: 2

GPT-4 Turbo

„To create a cycling training plan for a healthy middle-aged man aiming to ride 200 km in a single day on a gravel bike in 8 months, I need to consider several factors including the current fitness level, progression of training intensity and volume, rest, and nutrition.”

Podobnie jak w przypadku GPT-4o mini, GPT-4 Turbo po wyszukiwaniu w Google informacji o planie treningowym, zatrzymał się na etapie „Thought:”.

• Ilość tokenów: 1731
• Koszt: 0,02$
• Punkty: 0

GPT-3.5 Turbo

„Final Answer: To create a training plan for a healthy middle-aged man who wants to ride a 200 km gravel route in 8 months, start with an endurance phase, gradually increase mileage each week, be consistent in training, do most riding at zone 2 endurance pace, and build up long endurance days.”

• Ilość tokenów: 1967
• Koszt: <0,01$
• Punkty: 1

Podsumowanie zadania nr 6 (plan treningu kolarskiego)

Tym razem tylko GPT-4o zaoferował coś naprawdę sensownego. Podał on plan podzielony na fazy i tygodnie wraz z opisem. Ponadto uwzględnił on takie aspekty jak dni odpoczynku, regeneracji oraz dodatkowe elementy. Mimo, iż końcowa odpowiedź GPT-3.5 Turbo, okazała się krótka i w języku angielski, to również zasługuje na wyróżnienie.

Wygenerowane koszty po szóstym zadaniu:

Podsumowanie, czyli który model GPT jest najefektywniejszy kosztowo?

Jak widać poszczególne modele zachowują się różnie; jest to związane z typem przydzielonego zadania, skryptem, parametrami ustawionymi w kodzie, czy chociażby narzędziami do których mają dostęp. Jedne radzą sobie dobrze w analizie danych, a inne bez problemu stworzą plan treningowy. Warto dodać, iż końcowe odpowiedzi zależą również od tego co dostają na wejściu. Czynników, które wpływają na wynik jest naprawdę sporo i choćby optymalny kod, nie będzie miał znaczenie przy mizernym poleceniu (prompt).

Koszt dla poszczególnych modeli GPT (OpenAI). Brak GPT-4o mini prawdopodobnie oznacza, iż wartość nie przekroczyła 0,005$ / Źródło: zrzut ekranu z panelu OpenAI

Suma kosztów, tokenów (we / wy) i zdobytych punktów po wszystkich zadaniach:

Biorąc pod uwagę stosunek jakości i ceny, to GPT-4o mini deklasuje pozostałe modele OpenAI. Jest naprawdę tani; choćby po serii powyższych testów nie został on uwzględniony w zakładce dotyczącej ogólnych statystyk (koszt). „Mini” potrafi dostarczyć satysfakcjonujących odpowiedzi, ale niestety nie jest to regułą. Czasami, starsze i większe modele wypadają lepiej. Leciwy gpt-3.5-turbo-0125 na dzień dzisiejszy, może i nie jest najlepszym wyborem, ale zdarza mu się pozytywnie zaskoczyć, generując przy tym niskie koszty (0,01$ – suma dla wszystkich prób). W odpowiednich rękach prawdopodobnie wciąż będzie przydatny, chociażby podczas samych eksperymentów, nie tylko związanych z programowaniem. Najwięcej punktów zebrał GPT-4o, który w zdecydowanej większości przypadków serwował wysokiej jakości wyniki. Niestety w tej sytuacji trzeba liczyć się również z odpowiednio wysokimi wydatkami, porównywalnymi do GPT-4 Turbo.

24 godziny z ChatGPT-4o. Oto moje pierwsze wrażenia

Źródło: opracowanie własne, OpenAI