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

OpenAI, Mayıs 2024'te GPT-4o'yu yayımladı ve şimdi, yalnızca üç ay sonra, başka bir etkileyici modelle geri döndü: GPT-4o Mini. OpenAI, 18 Temmuz 2024'te GPT-4o Mini'yi tanıttı. Şirket bu modeli “maliyet açısından en verimli modeli” olarak tanımlıyor! GPT-4o Mini, önceki modellerin yetenekleri üzerine inşa edilen, gelişmiş yapay zekâyı daha erişilebilir ve uygun maliyetli hâle getirmeyi amaçlayan kompakt bir modeldir.

GPT-4o Mini şu anda metin ve görüntü etkileşimlerini destekliyor; gelecekteki güncellemelerin görüntü, video ve ses işleme yetenekleri eklemesi bekleniyor. Bu makalede GPT-4o Mini'nin ne olduğunu, öne çıkan özelliklerini, nasıl kullanılabileceğini, GPT-4 ile GPT-4o Mini arasındaki farkları ve çeşitli bilgisayarlı görü kullanım senaryolarında nasıl kullanılabileceğini inceleyeceğiz. Haydi, GPT-4o Mini'nin neler sunduğuna bakalım!

GPT-4o Mini nedir?#

GPT-4o Mini, daha uygun maliyetli ve erişilebilir olacak şekilde tasarlanan, OpenAI'ın yapay zekâ modelleri ailesine eklenen en yeni modeldir. Bu model, farklı veri türlerini (metin, görüntü, video ve ses gibi) işleyip üretebilen çok modlu bir büyük dil modelidir (LLM). Model, güçlü yetenekleri kompakt bir pakette 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; bir milyon giriş token'ı (modelin işlediği metin veya veri birimleri) 15 sente, bir milyon çıkış token'ı (modelin yanıt olarak ürettiği birimler) ise 60 sente mal olur. Bunu daha iyi anlamak için bir milyon token'ın yaklaşık 2.500 sayfalık metni işlemeye denk geldiğini düşünebilirsin. 128K token'lık bağlam penceresi ve istek başına 16K'ya kadar çıkış token'ı işleme kapasitesiyle GPT-4o Mini, hem verimli hem de uygun maliyetli olacak şekilde tasarlanmıştır.

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

GPT-4o Mini'nin temel özellikleri#

GPT-4o Mini, onu çeşitli uygulamalar için harika bir seçenek hâline getiren bir dizi görevi destekler. Birden fazla API çağırmak, eksiksiz kod tabanları veya konuşma geçmişleri gibi büyük miktarda veriyi işlemek ve müşteri destek sohbet botlarında hızlı, gerçek zamanlı yanıtlar sunmak gibi birden fazla işlemi aynı anda yürütürken kullanılabilir.

Diğer bazı temel özellikler şunlardır:

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

GPT-4o Mini'yi kullanmaya başlama#

GPT-4o Mini'yi ChatGPT arayüzü üzerinden deneyebilirsin. Aşağıda gösterildiği gibi GPT-3.5'in yerini alan bu modele Free, Plus ve Team kullanıcıları erişebilir. Enterprise kullanıcıları da OpenAI'ın yapay zekâ avantajlarını herkese sunma hedefi doğrultusunda yakında erişim kazanacak. GPT-4o Mini, yeteneklerini uygulamalarına entegre etmek isteyen geliştiriciler için API üzerinden de kullanılabilir. Şu anda görüntü işleme yeteneklerine yalnızca API üzerinden erişilebilir.

Şekil 2. ChatGPT içindeki model seçenekleri.

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

GPT-4o Mini ve GPT-4o, çeşitli kıyaslamalarda etkileyici performans gösterir. GPT-4o genel olarak GPT-4o Mini'den daha iyi performans gösterse de GPT-4o Mini, günlük görevler için hâlâ uygun maliyetli bir çözümdür. Kıyaslamalar; akıl yürütme görevlerini, matematik ve kodlama becerisini ve çok modlu akıl yürütmeyi içerir. Aşağıdaki görüntüde gösterildiği gibi GPT-4o Mini, diğer popüler modellerle karşılaştırıldığında oldukça yüksek kıyaslama sonuçlarına sahiptir.

Şekil 3. GPT-4o Mini'nin diğer popüler modellerle karşılaştırılması.

GPT-4o ve GPT-4o Mini'yi uygulamalı olarak deneme#

Çevrim içi ortamda tartışılan ilginç bir prompt, popüler LLM'lerin ondalık sayıları yanlış karşılaştırmasını içeriyor. GPT-4o ve GPT-4o Mini'yi test ettiğimizde akıl yürütme yeteneklerinde belirgin farklar gördük. Aşağıdaki görüntüde her iki modele de hangisinin daha büyük olduğunu (9.11 mi, 9.9 mu) sorduk ve ardından akıl yürütmelerini açıklamalarını istedik.

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

Her iki model de başlangıçta yanlış yanıt vererek 9.11'in daha büyük olduğunu iddia ediyor. Ancak GPT-4o, doğru yanıta ulaşmak için akıl yürütebiliyor ve 9.9'un daha büyük olduğunu belirtiyor. Ayrıntılı bir açıklama sunuyor ve ondalık sayıları doğru şekilde karşılaştırıyor. Buna karşılık GPT-4o Mini, 9.9'un daha büyük olmasının ardındaki akıl yürütmeyi doğru şekilde ortaya koymasına rağmen ilk yanlış yanıtını inatla sürdürüyor.

Her iki model de güçlü akıl yürütme becerileri sergiliyor. GPT-4o'nun kendini düzeltebilmesi, onu daha üstün ve daha karmaşık görevler için daha kullanışlı hâle getiriyor. GPT-4o Mini daha az uyarlanabilir olsa da daha basit görevler için açık ve doğru akıl yürütme sunmaya devam ediyor.

GPT-4o Mini'yi çeşitli bilgisayarlı görü kullanım senaryolarında kullanma#

GPT-4o Mini'nin görüntü işleme yeteneklerini koda dalmadan keşfetmek istersen API'yi OpenAI Playground üzerinde kolayca test edebilirsin. GPT-4o Mini'nin bilgisayarlı görüyle ilgili çeşitli kullanım senaryolarını ne kadar iyi işleyebildiğini görmek için biz de kendimiz denedik.

GPT-4o Mini ile görüntü sınıflandırma#

GPT-4o Mini'den iki görüntüyü sınıflandırmasını istedik: biri kelebek, diğeri harita görüntüsüydü. Yapay zekâ modeli kelebeği ve haritayı başarıyla tanımladı. Görüntüler birbirinden oldukça farklı olduğu için bu, nispeten basit bir görevdir.

Şekil 5. GPT-4o Mini'nin yardımıyla görüntülerin sınıflandırılması.

Ardından iki görüntüyü daha modelden geçirdik: biri bitkinin üzerinde dinlenen bir kelebeği, diğeri ise yerde dinlenen bir kelebeği gösteriyordu. Yapay zekâ yine harika bir iş çıkardı ve bitkinin üzerindeki kelebeği ve yerdeki kelebeği doğru şekilde tespit etti. Böylece bir adım daha ileri gittik.

Şekil 6. GPT-4o Mini'nin yardımıyla benzer görüntülerin sınıflandırılması.

Daha sonra GPT-4o Mini'den iki görüntüyü sınıflandırmasını istedik: biri Swamp Milkweed çiçekleriyle beslenen bir kelebeği, diğeri ise Zinnia çiçeğiyle beslenen bir kelebeği gösteriyordu. Modelin, ek bir ince ayar yapılmadan bu kadar spesifik bir etiketi sınıflandırabilmesi gerçekten etkileyici. Bu hızlı örnekler, GPT-4o Mini'nin özel eğitim gerektirmeden görüntü sınıflandırma görevlerinde kullanılabileceğini gösteriyor.

Şekil 7. GPT-4o Mini'nin yardımıyla ayrıntılı görüntülerin sınıflandırılması.

GPT-4o Mini ile pozları anlama#

Şu an itibarıyla nesne tespiti ve örnek segmentasyonu gibi bilgisayarlı görü görevleri GPT-4o Mini kullanılarak gerçekleştirilemiyor. GPT-4o doğruluk konusunda zorlanıyor, ancak bu tür görevlerde kullanılabilir. Benzer şekilde, pozları anlama konusunda görüntüdeki pozu tespit veya tahmin edemiyoruz, ancak pozu sınıflandırıp anlayabiliyoruz.

Şekil 8. Bir görüntüdeki pozları anlamak için GPT-4o Mini kullanımı.

Yukarıdaki görüntü, GPT-4o Mini'nin pozun kesin koordinatlarını tespit veya tahmin edemese de pozları nasıl sınıflandırıp anlayabildiğini gösteriyor. Bu, farklı uygulamalarda yararlı olabilir. Örneğin spor analitiğinde sporcuların hareketlerini genel hatlarıyla değerlendirebilir ve yaralanmaları önlemeye yardımcı olabilir. Benzer şekilde fizik tedavide, rehabilitasyon sırasında hastaların doğru hareketleri yaptığından emin olmak için egzersizlerin izlenmesine yardımcı olabilir. Ayrıca gözetim amacıyla genel beden dilini analiz ederek şüpheli etkinlikleri tespit etmeye yardımcı olabilir. GPT-4o Mini belirli kilit noktaları tespit edemese de genel pozları sınıflandırabilmesi, onu bu ve diğer alanlarda kullanışlı hâle getiriyor.

GPT-4o Mini'nin uygun olduğu uygulamalar#

GPT-4o Mini'nin neler yapabildiğine baktık. Şimdi GPT-4o Mini'nin en uygun olduğu uygulamaları ele alalım.

GPT-4o Mini, gelişmiş doğal dil anlayışı gerektiren ve az miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duyan uygulamalar için harikadır. Normalde maliyetin çok yüksek olacağı uygulamalara yapay zekâyı entegre etmeyi mümkün kılar. Nitekim Artificial Analysis tarafından yapılan ayrıntılı bir analiz, GPT-4o Mini'nin diğer modellerin çoğuna kıyasla çok yüksek hızlarda yüksek kaliteli yanıtlar sunduğunu gösteriyor.

Şekil 9. GPT-4o Mini'nin kalitesi ve çıktı hızı.

Gelecekte öne çıkabileceği bazı temel alanlar şunlardır:

• Sanal Asistanlar ve Sohbet Botları: GPT-4o Mini, kullanıcı etkileşimlerini iyileştirmek için hızlı ve akıllı yanıtlar sunabilir.
• Eğitim Araçları: Model, kişiselleştirilmiş özel ders ve içerik üretimi sunan araçlar geliştirmek için kullanılabilir.
• Üretkenlik Araçları: Verimliliği artırmak için belgeleri özetleme, e-posta taslakları hazırlama ve dilleri çevirme gibi görevleri iyileştirebilir.
• Dil Çevirisi: GPT'nin en yeni sürümü, farklı diller arasındaki iletişimi geliştirmek üzere doğru ve gerçek zamanlı dil çevirisi sunan çeviri araçları geliştirmek için kullanılabilir.

GPT-4o Mini yeni fırsatların kapılarını açıyor#

GPT-4o Mini, çok modlu yapay zekânın geleceği için yeni fırsatlar yaratıyor. Modelin işlediği her bir metin veya veri parçasını ifade eden token başına maliyet, GPT-3 modeli text-davinci-003'ün yayımlandığı 2022'den bu yana neredeyse %99 oranında önemli ölçüde azaldı. Maliyetteki düşüş, gelişmiş yapay zekâyı daha uygun maliyetli hâle getirme yönündeki belirgin eğilimi gösteriyor. Yapay zekâ modelleri gelişmeye devam ettikçe, yapay zekâyı her uygulamaya ve web sitesine entegre etmek ekonomik açıdan giderek daha uygulanabilir hâle geliyor!

Yapay zekâyı uygulamalı olarak denemek ister misin? Yeniliklerimizi görmek ve aktif topluluğumuzun bir parçası olmak için GitHub depomuzu ziyaret et. Üretim ve tarım alanlarındaki yapay zekâ uygulamaları hakkında daha fazla bilgiye çözümler sayfalarımızdan ulaşabilirsin.