Entdecken Sie 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.

Entdecken Sie 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 veröffentlichte OpenAI den GPT-4o, 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"! GPT-4o Mini ist ein kompaktes Modell, das auf den Fähigkeiten früherer Modelle aufbaut und darauf abzielt, fortschrittliche KI zugänglicher und erschwinglicher zu machen.
GPT-4o Mini unterstützt derzeit Text- und Bildinteraktionen. In zukünftigen Updates sollen weitere Funktionen für die Verarbeitung von Bildern, Videos und Audio hinzugefügt werden. In diesem Artikel werden wir untersuchen, was GPT-4o Mini ist, seine herausragenden Eigenschaften, wie es verwendet werden kann, die Unterschiede zwischen GPT-4 und GPT-4o Mini, und wie es in verschiedenen Computer Vision Anwendungsfällen verwendet werden kann. Lassen Sie uns eintauchen und sehen, was GPT-4o Mini zu bieten hat!
GPT-4o Mini ist die jüngste Ergänzung der KI-Modelle von OpenAI, die kosteneffizienter und zugänglicher sein sollen. Es ist ein multimodales Large-Language-Modell (LLM), das heißt, es kann verschiedene Arten von Daten wie Text, Bilder, Videos und Audio verarbeiten und generieren. 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 (Einheiten von Text oder Daten, 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.
GPT-4o Mini unterstützt eine Reihe von Aufgaben, die es zu einer großartigen Option 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 Merkmale:
Sie können GPT-4o Mini über die ChatGPT-Schnittstelle ausprobieren. Es ist für Free-, Plus- und Team-Benutzer zugänglich und ersetzt GPT-3.5 wie unten gezeigt. Enterprise-Benutzer werden ebenfalls bald Zugang erhalten, im Einklang mit OpenAIs Ziel, KI-Vorteile für alle bereitzustellen. GPT-4o Mini ist auch über die API für Entwickler verfügbar, die seine Funktionen in ihre Anwendungen integrieren möchten. Im Moment sind die Bildverarbeitungsfunktionen nur über die API zugänglich.
Sowohl GPT-4o Mini als auch GPT-4o zeigen in verschiedenen Benchmarks beeindruckende Leistungen. Während GPT-4o generell besser abschneidet als GPT-4o Mini, ist GPT-4o Mini dennoch eine kostengünstige Lösung für alltägliche Aufgaben. Zu den Benchmarks gehören Denkaufgaben, Mathematik- und Codierfähigkeiten sowie multimodales Denken. Wie in der Abbildung unten zu sehen ist, schneidet der GPT-4o Mini im Vergleich zu anderen gängigen Modellen recht gut ab.
Eine interessante Aufforderung, 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 Argumentationsfähigkeiten. In der Abbildung unten haben wir beide Modelle gefragt, welche Zahl größer ist: 9,11 oder 9,9, und sie dann gebeten, ihre Argumentation zu erklären.
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. Es liefert eine detaillierte Erklärung und vergleicht die Dezimalzahlen genau. Im Gegensatz dazu bleibt GPT-4o Mini hartnäckig bei seiner anfänglichen falschen Antwort, obwohl er die Begründung für die größere Zahl 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 dennoch eine klare und genaue Argumentation für einfachere Aufgaben.
Wenn Sie die Bildverarbeitungsfähigkeiten des GPT-4o Mini erkunden möchten, ohne in den Code einzutauchen, können Sie die API auf dem OpenAI Playground einfach testen. Wir haben es selbst ausprobiert, um zu sehen, wie gut GPT-4o Mini in der Lage ist, verschiedene Anwendungsfälle im Bereich der Computer Vision zu bewältigen.
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 Landkarte. Dies ist eine ziemlich einfache Aufgabe, da die Bilder sehr unterschiedlich sind.
Anschließend ließen wir zwei weitere Bilder durch das Modell laufen: eines zeigte einen Schmetterling, der sich auf einer Pflanze ausruhte, und ein weiteres einen Schmetterling, der sich auf dem Boden befand. Die künstliche Intelligenz 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 baten wir GPT-4o Mini, zwei Bilder zu klassifizieren: eines, das einen Schmetterling zeigt, der sich von den Blüten eines Sumpfseidenkrauts 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 GPT-4o Mini möglicherweise für Bildklassifizierungsaufgaben verwendet werden kann, ohne dass ein spezielles Training erforderlich ist.
Zurzeit 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. Im Hinblick auf das Verstehen von Posen können wir die Pose im Bild nicht erkennen oder schätzen, aber wir können die Pose klassifizieren und verstehen.
Das obige Bild zeigt, wie GPT-4o Mini Posen klassifizieren und verstehen kann, obwohl es die genauen Koordinaten der Pose nicht erkennen oder schätzen kann. Dies kann in verschiedenen Anwendungen hilfreich sein. In der Sportanalytik zum Beispiel kann er die Bewegungen von Sportlern umfassend bewerten und dazu beitragen, Verletzungen zu vermeiden. Auch in der Physiotherapie kann es 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. Das GPT-4o Mini kann zwar keine spezifischen Schlüsselpunkte erkennen, aber seine Fähigkeit, allgemeine Posen zu klassifizieren, macht es in diesen und anderen Bereichen nützlich.
Wir haben einen Blick darauf geworfen, was GPT-4o Mini kann. Jetzt wollen wir die Anwendungen besprechen, bei denen der GPT-4o Mini am besten eingesetzt werden kann.
GPT-4o Mini eignet sich hervorragend für Anwendungen, die ein fortgeschrittenes Verständnis natürlicher Sprache erfordern und einen geringen Rechenaufwand benötigen. Er ermöglicht die Integration von KI in Anwendungen, bei denen dies normalerweise zu teuer wäre. Eine detaillierte Analyse von Artificial Analysis hat gezeigt, 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 Text- oder Datenelements, die sogenannten Kosten pro Token, sind seit 2022, als text-davinci-003, das GPT-3-Modell, auf den Markt kam, erheblich gesunken - um fast 99 %. Der Kostenrückgang zeigt einen klaren Trend, fortgeschrittene KI erschwinglicher zu machen. Da sich die KI-Modelle weiter verbessern, wird es immer wahrscheinlicher, dass die Integration von KI in jede App und Website wirtschaftlich sinnvoll sein wird!
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