Entdecke die Funktionen und Anwendungen des GPT-4o Mini. Das neueste und kostengünstigste Modell von OpenAI bietet fortschrittliche KI-Funktionen zu einem Preis, der 60% unter dem des GPT-3.5 Turbo liegt.
Im Mai 2024 hat OpenAI den GPT-4o veröffentlicht, und jetzt, nur drei Monate später, sind sie mit einem weiteren beeindruckenden Modell zurück: GPT-4o Mini. Am 18. Juli 2024 stellte OpenAI den GPT-4o Mini vor. Sie nennen es ihr "kosteneffizientestes Modell"! Der GPT-4o Mini ist ein kompaktes Modell, das auf den Fähigkeiten der Vorgängermodelle aufbaut und fortschrittliche KI zugänglicher und erschwinglicher machen soll.
GPT-4o Mini unterstützt derzeit Text- und Bildinteraktionen. Zukünftige Updates werden voraussichtlich Funktionen für Bilder, Videos und Audio hinzufügen. In diesem Artikel erfahren wir, was GPT-4o Mini ist, was es auszeichnet, wie es eingesetzt werden kann, welche Unterschiede es zwischen GPT-4 und GPT-4o Mini gibt und wie es in verschiedenen Computer Vision Anwendungsfällen eingesetzt werden kann. Lasst uns eintauchen und sehen, was GPT-4o Mini zu bieten hat!
GPT-4o Mini ist das neueste Mitglied der OpenAI-Reihe von KI-Modellen, die kosteneffizienter und zugänglicher sein sollen. Es ist ein multimodales Large Language Model (LLM), das heißt, es kann verschiedene Arten von Daten wie Text, Bilder, Videos und Audio verarbeiten und erzeugen. Das Modell baut auf den Stärken früherer Modelle wie GPT-4 und GPT-4o auf und bietet leistungsstarke Funktionen in einem kompakten Paket.
GPT-4o Mini ist 60% billiger als GPT-3.5 Turbo und kostet 15 Cent pro Million Input-Token (Text- oder Dateneinheiten, die das Modell verarbeitet) und 60 Cent pro Million Output-Token (Einheiten, die das Modell als Antwort erzeugt). Zum Vergleich: Eine Million Token entspricht ungefähr der Verarbeitung von 2.500 Seiten Text. Mit einem Kontextfenster von 128K Token und der Möglichkeit, bis zu 16K Output-Token pro Anfrage zu verarbeiten, ist GPT-4o Mini sowohl effizient als auch kostengünstig.
Der GPT-4o Mini unterstützt eine Reihe von Aufgaben, die ihn zu einer guten Wahl für verschiedene Anwendungen machen. Er kann verwendet werden, wenn mehrere Vorgänge gleichzeitig ausgeführt werden, wie z. B. der Aufruf mehrerer APIs, der Umgang mit großen Datenmengen wie vollständigen Codebasen oder Gesprächsverläufen und die Bereitstellung schneller Echtzeitantworten in Chatbots für den Kundensupport.
Hier sind einige weitere wichtige Funktionen:
Du kannst GPT-4o Mini über die Schnittstelle ChatGPT ausprobieren. Es steht Free-, Plus- und Team-Nutzern zur Verfügung und ersetzt GPT-3.5 (siehe unten). In Kürze werden auch Unternehmensnutzer/innen Zugang erhalten, ganz im Sinne von OpenAIs Ziel, die Vorteile von KI für alle zugänglich zu machen. GPT-4o Mini ist auch über die API für Entwickler verfügbar, die die Funktionen in ihre Anwendungen integrieren möchten. Im Moment sind die Vision-Funktionen nur über die API zugänglich.
Sowohl GPT-4o Mini als auch GPT-4o zeigen in verschiedenen Benchmarks beeindruckende Leistungen. Während GPT-4o im Allgemeinen besser abschneidet als GPT-4o Mini, ist GPT-4o Mini dennoch eine kostengünstige Lösung für alltägliche Aufgaben. Zu den Benchmarks gehören Aufgaben zum logischen Denken, Mathe- und Codierkenntnisse sowie multimodales Denken. Wie in der Abbildung unten zu sehen ist, schneidet der GPT-4o Mini im Vergleich zu anderen beliebten Modellen recht gut ab.
Eine interessante Aufforderung, über die im Internet diskutiert wurde, betrifft beliebte LLMs, die Dezimalzahlen falsch vergleichen. Als wir den GPT-4o und den GPT-4o Mini auf die Probe stellten, zeigten sich deutliche Unterschiede in ihren Denkfähigkeiten. In der folgenden Abbildung haben wir beide Modelle gefragt, welche Zahl größer ist: 9,11 oder 9,9, und sie dann gebeten, ihre Überlegungen zu erläutern.
Beide Modelle antworten zunächst falsch und behaupten, dass 9,11 größer ist. GPT-4o ist jedoch in der Lage, die richtige Antwort zu finden und sagt, dass 9,9 größer ist. Er liefert eine detaillierte Erklärung und vergleicht die Dezimalzahlen genau. Im Gegensatz dazu bleibt GPT-4o Mini hartnäckig bei seiner falschen Antwort, obwohl er den Grund für die größere Zahl von 9,9 richtig herausgefunden hat.
Beide Modelle zeigen ein gutes logisches Denkvermögen. Die Fähigkeit des GPT-4o, sich selbst zu korrigieren, macht ihn überlegen und nützlich für komplexere Aufgaben. GPT-4o Mini ist zwar weniger anpassungsfähig, bietet aber immer noch ein klares und genaues Denkvermögen für einfachere Aufgaben.
Wenn du die Bildverarbeitungsfähigkeiten des GPT-4o Mini erkunden möchtest, ohne in den Code einzutauchen, kannst du die API ganz einfach auf dem OpenAI Playground testen. Wir haben es selbst ausprobiert, um zu sehen, wie gut der GPT-4o Mini mit verschiedenen Anwendungsfällen der Computer Vision umgehen kann.
Wir haben GPT-4o Mini gebeten, zwei Bilder zu klassifizieren: eines von einem Schmetterling und eines von einer Landkarte. Das KI-Modell identifizierte erfolgreich den Schmetterling und die Karte. Das ist eine ziemlich einfache Aufgabe, wenn man bedenkt, dass die Bilder sehr unterschiedlich sind.
Wir ließen zwei weitere Bilder durch das Modell laufen: eines, das einen Schmetterling zeigt, der sich auf einer Pflanze ausruht, und eines, das einen Schmetterling zeigt, der auf dem Boden liegt. Die KI leistete wieder großartige Arbeit und erkannte sowohl den Schmetterling auf der Pflanze als auch den auf dem Boden richtig. Also gingen wir wieder einen Schritt weiter.
Dann haben wir GPT-4o Mini gebeten, zwei Bilder zu klassifizieren: eines, das einen Schmetterling zeigt, der sich von den Blüten eines Sumpf-Milchkrauts ernährt, und das andere, das einen Schmetterling zeigt, der sich von einer Zinnienblüte ernährt. Es ist erstaunlich, dass das Modell in der Lage war, eine so spezifische Bezeichnung ohne weitere Feinabstimmung zu klassifizieren. Diese kurzen Beispiele zeigen, dass das GPT-4o Mini möglicherweise für Bildklassifizierungsaufgaben verwendet werden kann, ohne dass ein spezielles Training erforderlich ist.
Bisher können Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung und Instanzsegmentierung nicht mit GPT-4o Mini gelöst werden. GPT-4o kämpft mit der Genauigkeit, kann aber für solche Aufgaben verwendet werden. Was das Verstehen von Posen angeht, so können wir die Pose im Bild nicht erkennen oder schätzen, aber wir können sie klassifizieren und verstehen.
Das Bild oben zeigt, wie der GPT-4o Mini Posen klassifizieren und verstehen kann, obwohl er die genauen Koordinaten der Pose nicht erkennen oder schätzen kann. Das kann bei verschiedenen Anwendungen hilfreich sein. In der Sportanalytik kann er zum Beispiel die Bewegungen von Sportlern umfassend auswerten und dazu beitragen, Verletzungen zu vermeiden. In der Physiotherapie kann sie bei der Überwachung von Übungen helfen, um sicherzustellen, dass die Patienten während der Rehabilitation die richtigen Bewegungen machen. Auch bei der Überwachung kann es helfen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen, indem es die allgemeine Körpersprache analysiert. Der GPT-4o Mini kann zwar keine spezifischen Schlüsselpunkte erkennen, aber seine Fähigkeit, allgemeine Posen zu klassifizieren, macht ihn in diesen und anderen Bereichen nützlich.
Wir haben uns angeschaut, was der GPT-4o Mini alles kann. Jetzt wollen wir besprechen, für welche Anwendungen der GPT-4o Mini am besten geeignet ist.
Der GPT-4o Mini eignet sich hervorragend für Anwendungen, die ein fortgeschrittenes natürliches Sprachverständnis erfordern und einen geringen Rechenaufwand benötigen. Er ermöglicht es, KI in Anwendungen zu integrieren, die normalerweise zu teuer wären. Eine ausführliche Analyse von Artificial Analysis zeigt, dass der GPT-4o Mini im Vergleich zu den meisten anderen Modellen qualitativ hochwertige Antworten in blitzschneller Geschwindigkeit liefert.
Hier sind einige Schlüsselbereiche, in denen sie in Zukunft glänzen könnte:
GPT-4o Mini schafft neue Möglichkeiten für die Zukunft der multimodalen KI. Die Kosten für die Verarbeitung jedes einzelnen Textes oder jeder einzelnen Dateneinheit, die so genannten Kosten pro Token, sind seit 2022, als das GPT-3-Modell text-davinci-003 auf den Markt kam, erheblich gesunken - um fast 99 %. Der Rückgang der Kosten zeigt einen klaren Trend, fortschrittliche KI erschwinglicher zu machen. Da die KI-Modelle immer besser werden, wird es immer wahrscheinlicher, dass die Integration von KI in jede App und Website wirtschaftlich rentabel sein wird!
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