Yolo Vision Shenzhen
Shenzhen
Şimdi katılın

OpenAI'ın GPT-4o Mini'sinin yeteneklerine derinlemesine bir bakış

Abirami Vina

6 dakika okuma süresi

25 Temmuz 2024

GPT-4o Mini'nin özelliklerini ve uygulamalarını keşfedin. OpenAI'nin en yeni, en uygun maliyetli modeli, GPT-3.5 Turbo'dan %60 daha ucuza gelişmiş yapay zeka yetenekleri sunuyor.

Mayıs 2024'te OpenAI, GPT-4o'yu yayınladı 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. Ona "en uygun maliyetli modelimiz" diyorlar! 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 görsel etkileşimleri desteklemektedir ve gelecekteki güncellemelerde resim, 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 bilgisayarlı görü uygulamalarında nasıl kullanılabileceğini inceleyeceğiz. Gelin, GPT-4o Mini'nin neler sunduğuna yakından bakalım!

GPT-4o Mini nedir?

GPT-4o Mini, OpenAI'nin yapay zeka modelleri serisine en son eklenen, daha uygun maliyetli ve erişilebilir olacak şekilde tasarlanmıştır. Metin, resim, video ve ses gibi farklı veri türlerini işleyebilen ve üretebilen çok modlu bir büyük dil modelidir (LLM). Model, kompakt bir pakette güçlü yetenekler sunmak için GPT-4 ve GPT-4o gibi önceki modellerin güçlü yönleri üzerine inşa edilmiştir. 

GPT-4o Mini, GPT-3.5 Turbo'dan %60 daha ucuzdur ve milyon giriş tokeni (modelin işlediği metin veya veri birimleri) başına 15 sent ve milyon çıkış tokeni (modelin yanıt olarak ürettiği birimler) başına 60 sente mal olmaktadır. Bunu perspektife koymak gerekirse, bir milyon token yaklaşık olarak 2.500 sayfa metin işlemeye eşdeğerdir. 128 bin tokenlik bir bağlam penceresi ve istek başına 16 bin çıkış tokenine kadar işleme yeteneği ile GPT-4o Mini hem verimli hem de uygun fiyatlı olacak şekilde tasarlanmıştır.

__wf_reserved_inherit
Şekil 1. GPT-4o Mini, GPT-3.5 Turbo'dan %60 daha ucuzdur.

GPT-4o Mini'nin temel özellikleri 

GPT-4o Mini, çeşitli uygulamalar için harika bir seçenek olmasını sağlayan bir dizi görevi destekler. Aynı anda birden fazla API çağırmak, tam kod tabanları veya konuşma geçmişleri gibi büyük miktarda veriyle uğraşmak ve müşteri destek sohbet robotlarında hızlı, gerçek zamanlı yanıtlar sağlamak gibi aynı anda birkaç işlem çalıştırırken kullanılabilir.

İşte diğer bazı temel özellikler:

  • Güncellenmiş Bilgi Tabanı: Model, Ekim 2023'e kadar olan bilgileri içerir.
  • Geliştirilmiş Tokenizer: GPT-4o Mini, İngilizce English metinlerin işlenmesini daha uygun maliyetli hale getirir.
  • Güçlü Güvenlik Önlemleri: Bu önlemler, zararlı içeriği filtrelemeyi ve istem enjeksiyonları ve sistem manipülasyonları gibi güvenlik sorunlarına karşı korumayı içerir.

GPT-4o Mini ile Başlangıç 

GPT-4o Mini'yi ChatGPT arayüzü üzerinden kullanmayı deneyebilirsiniz. Ücretsiz, Plus ve Ekip kullanıcıları tarafından erişilebilir ve aşağıda gösterildiği gibi GPT-3.5'in yerini almıştır. 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.

__wf_reserved_inherit
Şekil 2. ChatGPT İçerisindeki Model Seçenekleri.

GPT-4o ile GPT-4o Mini arasındaki fark 

GPT-4o Mini ve GPT-4o, çeşitli kıyaslamalarda etkileyici performans gösterir. GPT-4o genellikle GPT-4o Mini'den daha iyi performans gösterse de, GPT-4o Mini günlük görevler için hala uygun maliyetli bir çözümdür. Kıyaslamalar arasında akıl yürütme görevleri, matematik ve kodlama yeterliliği ve çok modlu akıl yürütme yer alır. Aşağıdaki resimde gösterildiği gibi, GPT-4o Mini, diğer popüler modellerle karşılaştırıldığında oldukça yüksek kıyaslama değerlerine sahiptir.

__wf_reserved_inherit
Şekil 3. GPT-4o Mini'nin Diğer Popüler Modellerle Karşılaştırılması.

GPT-4o ve GPT-4o Mini ile uygulamalı deneyim

İnternette tartışılan ilginç bir konu, popüler LLM'lerin ondalık sayıları yanlış karşılaştırmasıdır. GPT-4o ve GPT-4o Mini'yi test ettiğimizde, akıl yürütme yeteneklerinde belirgin farklılıklar görüldü. Aşağıdaki resimde, her iki modele de hangisinin daha büyük olduğunu sorduk: 9.11 mi yoksa 9.9 mu ve ardından akıl yürütmelerini açıklamalarını istedik.

__wf_reserved_inherit
Şekil 4. GPT-4o ve GPT-4o Mini'nin test edilmesi.

Her iki model de başlangıçta hatalı yanıt veriyor ve 9.11'in daha büyük olduğunu iddia ediyor. Ancak, GPT-4o doğru cevaba ulaşmayı başarıyor ve 9.9'un daha büyük olduğunu belirtiyor. Ayrıntılı bir açıklama sunuyor ve ondalık sayıları doğru bir şekilde karşılaştırıyor. Buna karşılık, GPT-4o Mini, 9.9'un neden daha büyük olduğunun mantığını doğru bir şekilde çözmesine rağmen, başlangıçtaki yanlış cevabında ısrar ediyor.

Her iki model de güçlü akıl yürütme becerileri gösteriyor. GPT-4o'nun kendini düzeltme yeteneği, onu daha üstün ve daha karmaşık görevler için kullanışlı kılıyor. GPT-4o Mini, daha az uyarlanabilir olmasına rağmen, daha basit görevler için hala net ve doğru akıl yürütme sunuyor. 

Çeşitli bilgisayarlı görü kullanım durumları için GPT-4o Mini'yi kullanma

GPT-4o Mini'nin vizyon yeteneklerini koda dalmadan keşfetmeyi tercih ederseniz, API'yi OpenAI Playground üzerinde kolayca test edebilirsiniz. GPT-4o Mini'nin bilgisayarlı görü ile ilgili çeşitli kullanım durumlarının üstesinden ne kadar iyi gelebildiğini görmek için kendimiz denedik.

GPT-4o Mini Kullanarak Görüntü Sınıflandırması

GPT-4o Mini'den biri kelebek diğeri harita olmak üzere iki görüntüyüclassify istedik. Yapay zeka modeli kelebeği ve haritayı başarıyla tanımladı. Görüntülerin çok farklı olduğu düşünüldüğünde bu oldukça basit bir görev.

__wf_reserved_inherit
Şekil 5. GPT-4o Mini yardımıyla görüntüleri sınıflandırma.

Devam ettik ve model üzerinden iki görsel daha çalıştırdık: biri bir bitkinin üzerinde dinlenen bir kelebeği, diğeri ise yerde dinlenen bir kelebeği gösteriyordu. Yapay zeka yine harika bir iş çıkardı, bitkinin üzerindeki kelebeği ve yerdeki kelebeği doğru bir şekilde tespit etti. Bu yüzden, bir adım daha ileri gittik.

__wf_reserved_inherit
Şekil 6. GPT-4o Mini yardımıyla benzer görüntüleri sınıflandırma.

Daha sonra GPT-4o Mini'den iki görüntüyü classify 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 classify şaşırtıcı. Bu hızlı örnekler, GPT-4o Mini'nin özel eğitime ihtiyaç duymadan görüntü sınıflandırma görevleri için kullanılabileceğini göstermektedir.

__wf_reserved_inherit
Şekil 7. GPT-4o Mini yardımıyla detaylı görüntüleri sınıflandırma.

GPT-4o Mini kullanarak pozları anlama

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 detect edemeyiz veya tahmin edemeyiz, ancak pozu classify ve anlayabiliriz.

__wf_reserved_inherit
Şekil 8. Bir görüntüdeki pozları anlamak için GPT-4o Mini'yi kullanma. 

Yukarıdaki görüntü, GPT-4o Mini'nin pozun kesin koordinatlarını detect veya tahmin edememesine rağmen pozları nasıl classify 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 detect edemese de, genel pozları classify yeteneği onu bu ve diğer alanlarda kullanışlı kılmaktadır.

Uygulamalar GPT-4o Mini için uygundur

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 harikadır. Normalde çok pahalı olacak uygulamalara yapay zeka entegre etmeyi mümkün kılar. Aslında, Artificial Analysis tarafından yapılan ayrıntılı bir analiz, GPT-4o Mini'nin diğer çoğu modele kıyasla inanılmaz derecede yüksek hızlarda yüksek kaliteli yanıtlar sağladığını göstermektedir.

__wf_reserved_inherit
Şekil 9. GPT-4o Mini'nin Kalitesi ve Çıktı Hızı.

İşte gelecekte parlayabileceği bazı kilit alanlar:

  • Sanal Asistanlar ve Sohbet Robotları: GPT-4o Mini, kullanıcı etkileşimlerini iyileştirmek için hızlı ve akıllı yanıtlar sağlayabilir.
  • Eğitim Araçları: Model, kişiselleştirilmiş özel ders ve içerik oluşturma sunmak için araçlar oluşturmak için kullanılabilir.
  • Verimlilik Araçları: Verimliliği artırmak için belgeleri özetleme, e-posta taslakları hazırlama ve dilleri çevirme gibi görevleri iyileştirebilir.
  • Dil Çevirisi: GPT'nin en son sürümü, farklı diller arasında daha iyi iletişim için doğru ve gerçek zamanlı dil çevirisi sağlayan çevirmenler geliştirmek için kullanılabilir.

GPT-4o Mini yeni kapılar açıyor

GPT-4o Mini, çok modlu yapay zekanın geleceği için yeni fırsatlar yaratıyor. Her bir metin veya veri parçasını işlemenin maliyeti, token başına maliyet olarak bilinir ve GPT-3 modeli olan text-davinci-003'ün piyasaya sürüldüğü 2022'den bu yana neredeyse %99 oranında önemli ölçüde azalmıştır. Maliyetteki düşüş, gelişmiş yapay zekayı daha uygun fiyatlı hale getirme yönünde açık bir eğilim göstermektedir. Yapay zeka modelleri gelişmeye devam ettikçe, yapay zekayı her uygulamaya ve web sitesine entegre etmenin ekonomik olarak uygulanabilir hale gelmesi giderek daha olasıdır!

Yapay zeka ile uygulamalı olarak çalışmak ister misiniz? Yeniliklerimizi görmek ve aktif topluluğumuzun bir parçası olmak için GitHub depomuzu ziyaret edin. Çözüm sayfalarımızda üretimde ve tarımda yapay zeka uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Gelin, yapay zekanın geleceğini
birlikte inşa edelim!

Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın

Ücretsiz başlayın