Ein tiefer Einblick in die Fähigkeiten von OpenAI's GPT-4o Mini

Im Mai 2024 veröffentlichte OpenAI GPT-4o, und nur drei Monate später sind sie mit einem weiteren beeindruckenden Modell zurück: GPT-4o Mini. Am 18. Juli 2024 stellte OpenAI GPT-4o Mini vor. Sie bezeichnen es als 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, wobei zukünftige Updates voraussichtlich Funktionen für die Verarbeitung von Bildern, Videos und Audio hinzufügen werden. In diesem Artikel werden wir untersuchen, was GPT-4o Mini ist, seine herausragenden Funktionen, wie es verwendet werden kann, die Unterschiede zwischen GPT-4 und GPT-4o Mini und wie es in verschiedenen Anwendungsfällen der Computer Vision eingesetzt werden kann. Lassen Sie uns eintauchen und sehen, was GPT-4o Mini zu bieten hat!

Was ist GPT-4o Mini?

GPT-4o Mini ist die neueste Ergänzung der OpenAI-Reihe von KI-Modellen und wurde entwickelt, um kosteneffizienter und zugänglicher zu sein. Es handelt sich um ein multimodales Large Language Model (LLM), was bedeutet, dass es verschiedene Datentypen wie Text, Bilder, Videos und Audio verarbeiten und generieren kann. Das Modell baut auf den Stärken früherer Modelle wie GPT-4 und GPT-4o auf, um leistungsstarke Funktionen in einem kompakten Paket anzubieten. 

GPT-4o Mini ist 60 % günstiger als GPT-3.5 Turbo und kostet 15 Cent pro Million Eingabe-Token (Texteinheiten oder Daten, die das Modell verarbeitet) und 60 Cent pro Million Ausgabe-Token (Einheiten, die das Modell als Antwort generiert). Um das ins Verhältnis zu setzen: Eine Million Token entspricht in etwa der Verarbeitung von 2.500 Textseiten. Mit einem Kontextfenster von 128.000 Token und der Fähigkeit, bis zu 16.000 Ausgabe-Token pro Anfrage zu verarbeiten, ist GPT-4o Mini sowohl effizient als auch erschwinglich konzipiert.

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Hauptmerkmale von GPT-4o Mini 

GPT-4o Mini unterstützt eine Reihe von Aufgaben, die es zu einer großartigen Option für verschiedene Anwendungen machen. Es kann verwendet werden, wenn mehrere Operationen gleichzeitig ausgeführt werden, z. B. beim Aufrufen mehrerer APIs, beim Umgang mit großen Datenmengen wie vollständigen Codebasen oder Konversationsverläufen und bei der Bereitstellung schneller Echtzeitantworten in Kundensupport-Chatbots.

Hier sind einige weitere wichtige Funktionen:

• Aktualisierte Wissensbasis: Das Modell enthält Informationen bis Oktober 2023.
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• Verbesserter Tokenizer: GPT-4o Mini macht die Verarbeitung von nicht-englischem Text kosteneffizienter.
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• Robuste Sicherheitsmaßnahmen: Diese Maßnahmen umfassen das Filtern schädlicher Inhalte und den Schutz vor Sicherheitsproblemen wie Prompt-Injections und Systemmanipulationen.

Erste Schritte mit GPT-4o Mini 

Sie können GPT-4o Mini über die ChatGPT-Oberfläche ausprobieren. Es ist für Free-, Plus- und Team-Benutzer zugänglich und ersetzt GPT-3.5, wie unten dargestellt. Enterprise-Benutzer erhalten ebenfalls bald Zugriff, im Einklang mit dem Ziel von OpenAI, 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 Vision-Funktionen nur über die API zugänglich.

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Der Unterschied zwischen GPT-4o und GPT-4o Mini 

GPT-4o Mini und GPT-4o schneiden in verschiedenen Benchmarks beeindruckend ab. Während GPT-4o im Allgemeinen besser abschneidet als GPT-4o Mini, ist GPT-4o Mini immer noch eine kostengünstige Lösung für alltägliche Aufgaben. Die Benchmarks umfassen Aufgaben zum logischen Denken, mathematische und programmiertechnische Fähigkeiten sowie multimodales Denken. Wie in der Abbildung unten dargestellt, schneidet GPT-4o Mini im Vergleich zu anderen gängigen Modellen recht gut ab.

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Praktische Erfahrungen mit GPT-4o und GPT-4o Mini sammeln

Eine interessante Frage, die online diskutiert wurde, betrifft beliebte LLMs, die Dezimalzahlen falsch vergleichen. Als wir GPT-4o und GPT-4o Mini auf die Probe stellten, zeigten ihre Fähigkeiten zum logischen Denken deutliche Unterschiede. In der Abbildung unten haben wir beide Modelle gefragt, welche Zahl größer ist: 9,11 oder 9,9, und sie dann gebeten, ihre Begründung zu erläutern.

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Beide Modelle antworten zunächst falsch und behaupten, dass 9,11 größer ist. GPT-4o ist jedoch in der Lage, sich zur richtigen Antwort durchzuringen und gibt an, dass 9,9 größer ist. Es liefert eine detaillierte Erklärung und vergleicht die Dezimalstellen genau. Im Gegensatz dazu beharrt GPT-4o Mini hartnäckig auf seiner anfänglichen falschen Antwort, obwohl es die Begründung für die Richtigkeit von 9,9 herausgefunden hat.

Beide Modelle zeigen ausgeprägte Denkfähigkeiten. Die Fähigkeit von GPT-4o, sich selbst zu korrigieren, macht es überlegen und nützlich für komplexere Aufgaben. GPT-4o Mini ist zwar weniger anpassungsfähig, bietet aber dennoch eine klare und genaue Argumentation für einfachere Aufgaben. 

GPT-4o Mini für verschiedene Anwendungsfälle im Bereich Computer Vision nutzen

Wenn Sie die Vision-Fähigkeiten von GPT-4o Mini lieber erkunden möchten, ohne in den Code einzutauchen, können Sie die API einfach auf dem OpenAI Playground testen. Wir haben es selbst ausprobiert, um zu sehen, wie gut GPT-4o Mini in der Lage ist, verschiedene Anwendungsfälle im Bereich Computer Vision zu bewältigen.

Bildklassifizierung mit GPT-4o Mini

Wir haben GPT-4o Mini gebeten, zwei Bilder zu klassifizieren: eines von einem Schmetterling und eines von einer Karte. Das KI-Modell identifizierte erfolgreich den Schmetterling und die Karte. Dies ist eine relativ einfache Aufgabe, da sich die Bilder sehr voneinander unterscheiden.

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Wir haben dann zwei weitere Bilder durch das Modell laufen lassen: eines, das einen Schmetterling zeigt, der auf einer Pflanze ruht, und ein anderes, das einen Schmetterling zeigt, der auf dem Boden ruht. Die KI hat wieder einen tollen Job gemacht und den Schmetterling auf der Pflanze und den auf dem Boden korrekt erkannt. Also gingen wir noch einen Schritt weiter.

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Wir baten GPT-4o Mini dann, zwei Bilder zu klassifizieren: eines, das einen Schmetterling zeigt, der sich von den Blüten einer Sumpf-Seidenpflanze ernährt, und das andere, das einen Schmetterling zeigt, der sich von einer Zinnie ernährt. Es ist erstaunlich, dass das Modell in der Lage war, eine so spezifische Bezeichnung zu klassifizieren, ohne weitere Feinabstimmung. Diese kurzen Beispiele zeigen, dass GPT-4o Mini möglicherweise für Bildklassifizierungsaufgaben verwendet werden könnte, ohne dass ein benutzerdefiniertes Training erforderlich ist.

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Posen mit GPT-4o Mini verstehen

Derzeit können Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung und Instanzsegmentierung nicht mit GPT-4o Mini bewältigt werden. GPT-4o hat mit der Genauigkeit zu kämpfen, kann aber für solche Aufgaben verwendet werden. In diesem Zusammenhang können wir in Bezug auf das Verständnis von Posen die Pose im Bild nicht erkennen oder schätzen, aber wir können die Pose klassifizieren und verstehen.

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Das obige Bild zeigt, wie GPT-4o Mini Posen klassifizieren und verstehen kann, obwohl es nicht in der Lage ist, die genauen Koordinaten der Pose zu erkennen oder abzuschätzen. Dies kann in verschiedenen Anwendungen hilfreich sein. Zum Beispiel kann es in der Sportanalyse die Bewegungen von Athleten umfassend bewerten und helfen, Verletzungen vorzubeugen. In ähnlicher Weise kann es in der Physiotherapie bei der Überwachung von Übungen helfen, um sicherzustellen, dass die Patienten während der Rehabilitation die richtigen Bewegungen ausführen. Auch für die Überwachung kann es helfen, verdächtige Aktivitäten zu identifizieren, indem es die allgemeine Körpersprache analysiert. Obwohl GPT-4o Mini keine spezifischen Schlüsselpunkte erkennen kann, ist seine Fähigkeit, allgemeine Posen zu klassifizieren, in diesen und anderen Bereichen nützlich.

Anwendungsbereiche für GPT-4o Mini

Wir haben uns angesehen, was GPT-4o Mini alles kann. Lassen Sie uns nun die Anwendungsbereiche erörtern, in denen der Einsatz von GPT-4o Mini am optimalsten ist.

GPT-4o Mini eignet sich hervorragend für Anwendungen, die ein fortgeschrittenes Verständnis der natürlichen Sprache erfordern und einen geringen Rechenaufwand benötigen. Es ermöglicht die Integration von KI in Anwendungen, in denen dies normalerweise zu teuer wäre. Tatsächlich zeigt eine detaillierte Analyse von Artificial Analysis, dass GPT-4o Mini im Vergleich zu den meisten anderen Modellen qualitativ hochwertige Antworten in rasender Geschwindigkeit liefert.

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Hier sind einige Schlüsselbereiche, in denen sie in Zukunft glänzen könnte:

• Virtuelle Assistenten und Chatbots: GPT-4o Mini kann schnelle und intelligente Antworten geben, um die Benutzerinteraktionen zu verbessern.
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• Pädagogische Werkzeuge: Das Modell kann verwendet werden, um Werkzeuge zu entwickeln, die personalisierte Nachhilfe und Content-Generierung anbieten.
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• Produktivitätswerkzeuge: Es kann Aufgaben verbessern wie das Zusammenfassen von Dokumenten, das Verfassen von E-Mails und das Übersetzen von Sprachen, um die Effizienz zu steigern.
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• Sprachübersetzung: Die neueste Version von GPT kann verwendet werden, um Übersetzer zu entwickeln, die eine genaue und Echtzeit-Sprachübersetzung für eine bessere Kommunikation über verschiedene Sprachen hinweg ermöglichen.

GPT-4o Mini öffnet neue Türen

GPT-4o Mini schafft neue Möglichkeiten für die Zukunft der multimodalen KI. Die Kosten für die Verarbeitung jedes Text- oder Datenelements, die so genannten Kosten pro Token, sind seit 2022, als text-davinci-003, das GPT-3-Modell, veröffentlicht wurde, erheblich gesunken - um fast 99 %. Der Kostensenkung zeigt einen klaren Trend hin zu einer erschwinglicheren, fortschrittlichen KI. Da sich die KI-Modelle ständig verbessern, wird es immer wahrscheinlicher, dass die Integration von KI in jede App und Website wirtschaftlich rentabel sein wird!

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