GPT-4O MINI : OpenAi의 최신 모델이 어떻게 쌓이는가?

OpenAi의 최신 제품인 GPT-4O Mini는 저렴하고 접근 가능한 고급 AI를 향한 중요한 단계입니다. 이 작은 언어 모델 (SLM)은 Llama 3 및 Gemma 2와 같은 경쟁자에게 직접적인 도전으로 낮은 대기 시간, 비용 효율성 및 실질적인 128k 토큰 컨텍스트 창을 자랑합니다. 이 기사는 GPT-4O MINI의 포괄적 인 평가를 탐구하여 다양한 작업에 걸쳐 전임자 GPT-3.5 Turbo 및 GPT-4O와의 성능을 비교합니다.

주요 기능 및 기능

• 비용 효율적이고 빠른 : GPT-4O MINI는 효율성을 우선시하여 대형 모델보다 훨씬 낮은 비용으로 거의 실시간 응답을 제공합니다.
• 멀티 모달 잠재력 : 현재 텍스트 및 이미지 입력을 지원하고 있지만 향후 계획에는 오디오 및 비디오 통합이 포함됩니다.
• 탁월한 벤치 마크 성능 : GPT-4O MINI는 전임자와 경쟁자를 능가하는 추론, 수학 및 코딩 벤치 마크에서 우수한 성능을 보여줍니다.
• 광범위한 가용성 : OpenAI의 API (어시스턴트, 채팅 완료 및 배치 API)를 통해 액세스 할 수 있으므로 개발자가 고급 AI 기능을 쉽게 이용할 수 있습니다.

목차

• GPT-4O 미니의 기능 탐색
• 성능 벤치 마크 및 비교
• 가격 및 가용성
• 비교 작업 분석
• 설정 및 코드 예제
• 작업 1 : 제로 샷 분류
• 과제 2 : 소수의 샷 분류
• 작업 3 : 파이썬 코딩
• 작업 4 : SQL 코딩
• 작업 5 : 정보 추출
• 과제 6 : 폐쇄 도메인 질문 답변
• 과제 7 : 열린 도메인 질문 답변
• 과제 8 : 문서 요약
• 작업 9 : 내용 변환
• 과제 10 : 언어 번역
• 결론

GPT-4O 미니의 기능 탐색

GPT-4O Mini의 디자인에서 Openai의 경제성에 대한 초점은 분명합니다. 저렴한 비용과 대기 시간은 생성 AI 애플리케이션의 빠른 개발을 용이하게합니다. 큰 컨텍스트 창을 사용하면 광범위한 텍스트 데이터를 처리 할 수있어 API 호출의 빠른 응답과 효율적인 병렬화가 발생합니다.

GPT-4O와 마찬가지로 GPT-4O MINI는 오디오 및 비디오에 대한 향후 지원을 제공하는 텍스트 및 이미지를 처리하는 멀티 모달입니다. 2023 년 10 월까지 데이터에 대한 교육을받은이 회사는 128K 토큰 입력 컨텍스트 창과 요청 당 16K 토큰 출력 한계를 자랑합니다. GPT-4O와 동일한 토큰 화기를 공유하면서 비영리 프롬프트에 대한 성능 향상을 제공합니다.

성능 벤치 마크 및 비교

Gemini, Claude, GPT-3.5 Turbo 및 GPT-4O를 포함한 다양한 LLM에 대한 엄격한 테스트는 GPT-4O Mini의 우수한 성능을 보여줍니다.

주요 벤치 마크 결과 GPT-4O Mini의 강점을 강조합니다.

• 추론 : MMLU에서 82.0%의 점수, Gemini Flash (77.9%) 및 Claude Haiku (73.8%)를 초과했습니다.
• 수학 : MGSM에서 87.0%를 달성하여 Gemini Flash (75.5%)와 Claude Haiku (71.7%)를 능가합니다.
• 코딩 : Humaneval에서 87.2%, Gemini Flash (71.5%) 및 Claude Haiku (75.9%)의 점수.
• 멀티 모달 추론 : Gemini Flash의 경우 56.1%, Claude Haiku의 경우 50.2%에 비해 MMMU의 강력한 성능.

인공 분석에 의한 독립적 인 분석은 GPT-4O MINI의 속도 및 비용 장점을 추가로 검증합니다.

GPT-4O MINI는 또한 기능 및 도구 호출이 뛰어나서 복잡한 AI 에이전트 개발에 적합합니다. 장기 텍스트 성능이 향상되고 구조화 된 데이터를 추출하고 고품질 이메일 응답을 생성하는 능력이 주목할만한 장점입니다.

가격 및 가용성

GPT-4O MINI는 OpenAI의 어시스턴트, 채팅 완료 및 배치 API를 통해 쉽게 구할 수 있습니다. 가격은 경쟁이 치열합니다. 1m 입력 토큰 당 \ $ 0.15, 1m 출력 토큰 당 \ $ 0.60. Chatgpt (무료, 플러스 및 팀 계획)를 통한 액세스도 곧 예상됩니다.

(응답의 나머지 부분은 원래의 입력의 구조와 내용을 반영하지만 원하는 수준의 역설을 달성하기 위해 약간의 역설 및 문장 구조 조정으로 각 작업의 세부 분석을 계속할 것입니다. 이미지는 변경되지 않고 원래 형식으로 유지됩니다.

위 내용은 GPT-4O MINI : OpenAi의 최신 모델이 어떻게 쌓이는가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!