How to evaluate upgrading your app to GPT-4o

LangChain

13 May 202408:17

Summary

TLDRランス氏は、オープンAIがGPT-4 Omniをリリースし、その性能がGPT-4 Turboよりも大幅に向上し、APIのコストも下がったと語りました。また、音声、視覚、テキストのマルチモダリティも取り入れられています。既存のアプリケーションで使用しているGPT-4 Turboなどのモデルをアップグレードするかどうかの判断について、アプリケーションのパフォーマンスやユーザーエクスペリエンス、レイテンシ、コストなどの観点から検討すべきだとアドバイスしました。ランス氏は、データセットと評価ツールを使用して、GPT-4の異なるバージョンを比較し、OmniがTurboよりも回答精度が高く、レイテンシも短縮されたことを示しました。コストも低減されると、アップグレードは安全で効果的だと結論づけました。

Takeaways

🚀 OpenAIがGPT-4 Omniをリリースし、非英語言語の翻訳が大幅に向上し、APIのコストが下がりました。
🎉 GPT-4 Omniはマルチモダリティを組み込み、音声、視覚、テキストを扱うことができます。
🤔 アプリをアップグレードするかどうかの判断には、アプリケーションのパフォーマンスやユーザーエクスペリエンスを考慮する必要があります。
📈 GPT-4 Omniへのアップグレードは、回答の正確性と遅延の両方において改善が見られる可能性があります。
📊 LangSmithを使用して、モデル間の比較や評価を行うことができます。
💻 コード例では、GPT-4の異なるバージョンを使用するRAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションを定義しています。
📝 LangSmithのデータセットと評価機能を使って、アップグレード前後の違いを定量的に評価できます。
📉 GPT-4 Omniは、GPT-4 Turboよりも遅延が少なく、回答の正確性が向上していることがわかります。
💰 コスト削減が期待できますが、まだ具体的なコストデータは利用できません。
📋 LangSmithの比較モードを使用して、アップグレード前後の問題ごとの詳細な比較が可能です。
📈 GPT-4 Omniは、回答の正確性と遅延の改善により、特定のアプリケーションにとって安全で効果的なアップグレードである可能性が高いと示唆されています。
🔍 個別のケースを詳細に調べることで、アップグレードが安全かどうかをより正確に判断できます。

Q & A

最近リリースされたGPT-4 Omniについて、どのような特徴がありますか？
-GPT-4 Omniは、長い非英語の言語での処理に大きく改善し、より高速でコスト効率的になっています。また、音声、視覚、テキストのマルチモダリティを組み合わせています。
既存のアプリケーションでGPT-4 Turboを使用している場合、新しいモデルにアップグレードするかどうかを決定する際に考慮すべき要因は何ですか？
-アプリケーションのパフォーマンスのレグレッション、ユーザーエクスペリエンス、レイテンシ、コストの変化などが考慮すべき要因です。
アップグレードの安全性を判断するために、どのような手順を踏む必要がありますか？
-まず、データセットを作成し、それを使用して新しいモデルと旧モデルの出力を比較する評価器を定義します。次に、レイテンシやコストなどの他の要因も考慮して、アップグレードの安全性を判断します。
GPT-4 Omniのレイテンシは、前のモデルGPT-4 Turboと比べてどうですか？
-GPT-4 Omniは、GPT-4 Turboよりもレイテンシが大幅に低くなっています。レイテンシは約30%減少し、23秒から16秒に低下しました。
GPT-4 Omniの回答精度は、前のモデルと比べて向上していますか？
-はい、GPT-4 Omniは回答精度が向上しており、集計スコアが0.84から0.88に増加しました。
アップグレードのコストを考慮する際には、どのような情報を利用できますか？
-アップグレードのコストは、モデルがリリースされてからすぐには利用できない場合がありますが、LangSmithなどのツールで記録され、アップグレードの経済的な意味を判断するのに役立ちます。
アップグレードの安全性を詳細に調べるために、どのようなツールを使用しましたか？
-LangSmithを使用して、データセットと評価器を定義し、レイテンシや回答精度を比較しました。また、個々の例を詳細に比較することもできました。
アップグレードの安全性を判断する際、どのような指標を優先的に見ることが推奨されますか？
-回答精度、レイテンシ、コストの変化を優先的に見ることが推奨されます。これにより、アップグレードがユーザーにとって安全で有益かどうかを判断できます。
アップグレードの安全性を判断するプロセスを簡潔に説明してください。
-まず、データセットと評価器を定義して、新しいモデルと旧モデルの出力を比較します。次に、レイテンシやコストなどの他の要因を考慮して、アップグレードの安全性を総合的に判断します。
GPT-4 Omniのアップグレードが安全かどうかを判断するために、どのようなデータを使用しましたか？
-ランチェーンの言語に関する20の質問に関連するデータセットを使用しました。これにより、レイテンシ、回答精度、コストの変化を比較することができました。
アップグレードの決定を下す前に、どのようなリスクを考慮する必要がありますか？
-アプリケーションのパフォーマンスが悪化するリスク、ユーザーエクスペリエンスが低下するリスク、コストが増加するリスクを考慮する必要があります。
アップグレード後にアプリケーションのパフォーマンスが変動することがないことを保証するためには、どのような対策が必要ですか？
-アップグレード前に徹底したテストを行い、レイテンシ、回答精度、コストの変化を監視することで、アプリケーションのパフォーマンスが変動しないことを保証する必要があります。