GPT-4o Mini'nin özelliklerini ve uygulamalarını keşfedin. OpenAI'nin en yeni ve en uygun maliyetli modeli, GPT-3.5 Turbo'dan %60 daha ucuza gelişmiş yapay zeka yetenekleri sunuyor.
Mayıs 2024'te OpenAI GPT-4o'yu piyasaya sürdü ve şimdi, sadece üç ay sonra, başka bir etkileyici modelle geri döndüler: GPT-4o Mini. 18 Temmuz 2024'te OpenAI GPT-4o Mini'yi tanıttı. Bunu "en uygun maliyetli model" olarak adlandırıyorlar! GPT-4o Mini, önceki modellerin yetenekleri üzerine inşa edilen ve gelişmiş yapay zekayı daha erişilebilir ve uygun fiyatlı hale getirmeyi amaçlayan kompakt bir modeldir.
GPT-4o Mini şu anda metin ve görüntü etkileşimlerini desteklemektedir ve gelecekteki güncellemelerle görüntü, video ve ses işleme yeteneklerinin eklenmesi beklenmektedir. Bu makalede, GPT-4o Mini'nin ne olduğunu, öne çıkan özelliklerini, nasıl kullanılabileceğini, GPT-4 ve GPT-4o Mini arasındaki farkları ve çeşitli bilgisayarla görme kullanım durumlarında nasıl kullanılabileceğini keşfedeceğiz. Hadi içeri dalalım ve GPT-4o Mini'nin neler sunabileceğini görelim!
GPT-4o Mini, OpenAI'nin daha uygun maliyetli ve erişilebilir olması için tasarlanan yapay zeka modelleri serisinin en son üyesidir. Çok modlu bir büyük dil modelidir (LLM), yani metin, görüntü, video ve ses gibi farklı veri türlerini işleyebilir ve üretebilir. Model, GPT-4 ve GPT-4o gibi önceki modellerin güçlü yönlerini temel alarak kompakt bir pakette güçlü yetenekler sunuyor.
GPT-4o Mini, GPT-3.5 Turbo'dan %60 daha ucuzdur ve milyon girdi belirteci (modelin işlediği metin veya veri birimleri) başına 15 sent ve milyon çıktı belirteci (modelin yanıt olarak ürettiği birimler) başına 60 sente mal olur. Bunu bir perspektife oturtmak gerekirse, bir milyon belirteç kabaca 2.500 sayfalık metni işlemeye eşdeğerdir. GPT-4o Mini, 128K belirteçlik bir bağlam penceresi ve istek başına 16K'ya kadar çıktı belirtecini işleme yeteneği ile hem verimli hem de uygun fiyatlı olacak şekilde tasarlanmıştır.
GPT-4o Mini, onu çeşitli uygulamalar için mükemmel bir seçenek haline getiren bir dizi görevi destekler. Birden fazla API'yi çağırmak, tam kod tabanları veya konuşma geçmişleri gibi büyük miktarda veriyle uğraşmak ve müşteri destek sohbet botlarında hızlı, gerçek zamanlı yanıtlar sağlamak gibi birkaç işlemi aynı anda çalıştırırken kullanılabilir.
İşte diğer bazı temel özellikler:
GPT-4o Mini'yi ChatGPT arayüzü üzerinden kullanmayı deneyebilirsiniz. Aşağıda gösterildiği gibi GPT-3.5'in yerini alarak Free, Plus ve Team kullanıcıları tarafından erişilebilir. OpenAI'nin herkese yapay zeka faydaları sağlama hedefi doğrultusunda kurumsal kullanıcılar da yakında erişim kazanacak. GPT-4o Mini, yeteneklerini uygulamalarına entegre etmek isteyen geliştiriciler için API aracılığıyla da kullanılabilir. Şu anda, görüş yeteneklerine yalnızca API aracılığıyla erişilebiliyor.
GPT-4o Mini ve GPT-4o'nun her ikisi de çeşitli kıyaslamalarda etkileyici bir performans sergiliyor. GPT-4o genel olarak GPT-4o Mini'den daha iyi performans gösterirken, GPT-4o Mini günlük görevler için hala uygun maliyetli bir çözümdür. Ölçütler arasında akıl yürütme görevleri, matematik ve kodlama yeterliliği ve çok modlu akıl yürütme yer alıyor. Aşağıdaki resimde gösterildiği gibi, GPT-4o Mini diğer popüler modellere kıyasla oldukça yüksek bir performans sergiliyor.
İnternette tartışılan ilginç bir soru, popüler LLM'lerin ondalık sayıları yanlış karşılaştırmasını içeriyor. GPT-4o ve GPT-4o Mini'yi test ettiğimizde, muhakeme yetenekleri belirgin farklılıklar gösterdi. Aşağıdaki resimde, her iki modele de hangisinin daha büyük olduğunu sorduk: 9.11 mi yoksa 9.9 mu ve ardından akıl yürütmelerini açıklamalarını istedik.
Her iki model de başlangıçta yanlış yanıt verir ve 9,11'in daha büyük olduğunu iddia eder. Ancak GPT-4o doğru cevaba giden yolu muhakeme edebilmekte ve 9,9'un daha büyük olduğunu belirtmektedir. Detaylı bir açıklama sunar ve ondalık sayıları doğru bir şekilde karşılaştırır. Buna karşılık GPT-4o Mini, 9,9'un daha büyük olmasının ardındaki mantığı doğru bir şekilde bulmasına rağmen başlangıçtaki yanlış cevabını inatla sürdürmektedir.
Her iki model de güçlü muhakeme becerileri göstermektedir. GPT-4o'nun kendini düzeltme yeteneği onu daha karmaşık görevler için üstün ve kullanışlı kılmaktadır. GPT-4o Mini, daha az uyarlanabilir olsa da, daha basit görevler için hala net ve doğru muhakeme sunar.
GPT-4o Mini'nin görme yeteneklerini koda dalmadan keşfetmeyi tercih ederseniz, API'yi OpenAI Playground'da kolayca test edebilirsiniz. GPT-4o Mini'nin bilgisayar görüşü ile ilgili çeşitli kullanım durumlarını ne kadar iyi idare edebildiğini görmek için kendimiz denedik.
GPT-4o Mini'den biri kelebek diğeri harita olmak üzere iki görüntüyü sınıflandırmasını istedik. Yapay zeka modeli kelebeği ve haritayı başarıyla tanımladı. Görüntülerin çok farklı olduğu düşünüldüğünde bu oldukça basit bir görev.
Devam ettik ve modelden iki görüntü daha geçirdik: biri bir bitkinin üzerinde dinlenen bir kelebeği, diğeri de yerde dinlenen bir kelebeği gösteriyordu. Yapay zeka yine harika bir iş çıkardı, bitkinin üzerindeki ve yerdeki kelebeği doğru bir şekilde tespit etti. Biz de işi bir adım daha ileri götürdük.
Daha sonra GPT-4o Mini'den iki görüntüyü sınıflandırmasını istedik: biri Bataklık Süt Otu çiçekleriyle beslenen bir kelebeği, diğeri ise Zinnia çiçeğiyle beslenen bir kelebeği gösteriyordu. Modelin daha fazla ince ayar yapmadan bu kadar spesifik bir etiketi sınıflandırabilmesi şaşırtıcı. Bu hızlı örnekler, GPT-4o Mini'nin özel eğitime ihtiyaç duymadan görüntü sınıflandırma görevleri için kullanılabileceğini göstermektedir.
Şu an itibariyle, nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi bilgisayarla görme görevleri GPT-4o Mini kullanılarak gerçekleştirilememektedir. GPT-4o doğruluk için mücadele eder, ancak bu tür görevler için kullanılabilir. Bu doğrultuda, pozları anlama ile ilgili olarak, görüntüdeki pozu tespit edemeyiz veya tahmin edemeyiz, ancak pozu sınıflandırabilir ve anlayabiliriz.
Yukarıdaki görüntü, GPT-4o Mini'nin pozun kesin koordinatlarını algılayamamasına veya tahmin edememesine rağmen pozları nasıl sınıflandırabildiğini ve anlayabildiğini göstermektedir. Bu, farklı uygulamalarda yardımcı olabilir. Örneğin, spor analitiğinde, sporcuların hareketlerini genel olarak değerlendirebilir ve yaralanmaları önlemeye yardımcı olabilir. Benzer şekilde, fizik tedavide, rehabilitasyon sırasında hastalar tarafından doğru hareketlerin yapıldığından emin olmak için egzersizlerin izlenmesine yardımcı olabilir. Ayrıca gözetim için, genel vücut dilini analiz ederek şüpheli faaliyetlerin belirlenmesine yardımcı olabilir. GPT-4o Mini belirli kilit noktaları tespit edemese de, genel pozları sınıflandırma yeteneği onu bu ve diğer alanlarda kullanışlı kılmaktadır.
GPT-4o Mini'nin neler yapabileceğine bir göz attık. Şimdi GPT-4o Mini'yi kullanmanın en uygun olduğu uygulamaları tartışalım.
GPT-4o Mini, gelişmiş doğal dil anlama gerektiren ve küçük bir hesaplama ayak izine ihtiyaç duyan uygulamalar için mükemmeldir. Yapay zekanın normalde çok pahalı olacağı uygulamalara entegre edilmesini mümkün kılar. Aslında, Artificial Analysis tarafından yapılan ayrıntılı bir analiz, GPT-4o Mini'nin diğer modellerin çoğuna kıyasla son derece yüksek hızlarda yüksek kaliteli yanıtlar sağladığını göstermektedir.
İşte gelecekte parlayabileceği bazı önemli alanlar:
GPT-4o Mini, multimodal yapay zekanın geleceği için yeni fırsatlar yaratıyor. Jeton başına maliyet olarak bilinen her bir metin veya veri parçasını işleme maliyeti, GPT-3 modeli olan text-davinci-003'ün piyasaya sürüldüğü 2022 yılından bu yana önemli ölçüde - neredeyse %99 oranında - azaldı. Maliyetteki düşüş, gelişmiş YZ'yi daha uygun fiyatlı hale getirmeye yönelik açık bir eğilim göstermektedir. YZ modelleri gelişmeye devam ettikçe, YZ'yi her uygulamaya ve web sitesine entegre etmenin ekonomik olarak uygulanabilir olması giderek daha olası hale geliyor!
Yapay zeka ile pratik yapmak ister misiniz? Yeniliklerimizi görmek ve aktif topluluğumuzun bir parçası olmak için GitHub depomuzu ziyaret edin. Çözüm sayfalarımızda üretim ve tarımdaki yapay zeka uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinin.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
