koz"Вестник Северо-Казахстанского университета имени Манаша Козыбаева"Bulletin of Manash Kozybayev North Kazakhstan University2958-003X2958-0048М. Қозыбаев атындағы СҚУ10.54596/2958-0048-2023-4-140-147koz-1340Research ArticleТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИTECHNICAL SCIENCESGPT-4 Turbo: расширение границ искусственного интеллекта через API интеграциюGPT-4 TURBO: EXPANDING THE BOUNDARIES OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE THROUGH API INTEGRATIONТанатоваБ. Р.TanatovaB. R.

Петропавловск

Petropavlovsk

ism0409@ku.edu.kzКуликовВ. П.KulikovV. P.

Петропавловск

Petropavlovsk

Северо-Казахстанский университет имени М. КозыбаеваКазахстанM. Kozybayev North Kazakhstan UniversityKazakhstan20232712202304 (60)140147Copyright © Танатова Б.Р., Куликов В.П., 20242024Танатова Б.Р., Куликов В.П.Tanatova B.R., Kulikov V.P.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.ku.edu.kz/jour/article/view/1340

GPT-4 Turbo представляет собой новую веху в развитии искусственного интеллекта (ИИ), предоставляя уникальные возможности для API интеграции в собственные разработки. Этот алгоритм, основанный на GPT-4 архитектуре, не только улучшает качество естественного языка, но также обеспечивает высокую производительность и эффективность в самых разнообразных задачах. В данной статье будут рассмотрены ключевые характеристики GPT-4 Turbo, а также рассмотрим перспективы его внедрения через API в различные области.

GPT-4 Turbo represents a new milestone in the development of artificial intelligence (AI), providing unique opportunities for API integration into proprietary developments. This algorithm, based on the GPT-4 architecture, not only improves the quality of natural language, but also provides high performance and efficiency in a wide variety of tasks. In this article, we will look at the key characteristics of the GPT-4 Turbo, as well as consider the prospects for its implementation through the API in various areas.

GPT-4 TurboИскусственный интеллект (AI)Генерация текстаAPI интеграцияМашинное обучениеОбработка естественного языка (NLP)Чат-ботыМногозадачность в AIИнновации в технологияхНадежность исходных данных AIGPT-4 TurboArtificial Intelligence (AI)Text GenerationAPI integrationMachine LearningNatural Language Processing (NLP)ChatbotsMultitasking in AITechnology innovationReliability of AI source dataReferencesOpen AI. (2020). Introducing GPT-3. OpenAI Blog.Open AI. (2020). Introducing GPT-3. OpenAI Blog.Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is All You Need. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 5998-6008).Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is All You Need. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 5998-6008).Brown, T.B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.Brown, T.B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., Sutskever, I., ... & Brockman, G. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Blog.Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., Sutskever, I., ... & Brockman, G. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Blog.Sutskever, I., Vinyals, O., & Le, Q. V. (2014). Sequence to Sequence Learning with Neural Networks. In Advances in neural information processing systems (pp. 3104-3112).Sutskever, I., Vinyals, O., & Le, Q. V. (2014). Sequence to Sequence Learning with Neural Networks. In Advances in neural information processing systems (pp. 3104-3112).Bengio, Y., Ducharme, R., Vincent, P., & Janvin, C. (2003). A Neural Probabilistic Language Model. Journal of machine learning research, 3(Feb), 1137-1155.Bengio, Y., Ducharme, R., Vincent, P., & Janvin, C. (2003). A Neural Probabilistic Language Model. Journal of machine learning research, 3(Feb), 1137-1155.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.