GPT-4O Mini - OpenAI

أعلنت OpenAI بفخر عن إطلاق نموذجها الجديد GPT-4O Mini، الذي يتميز بسرعته الهائلة وفعاليته العالية وحجمه الصغير. الآن، يمكن لأي مستخدم الاستفادة من هذا النموذج عبر ChatGPT. وعلى الرغم من أن هذا الخبر قد يبدو عادياً للبعض، إلا أنه يكشف عن قفزة نوعية في تطور الذكاء الاصطناعي.

❇️ سرعة التطور التكنولوجي

لطالما تحدثت عن سرعة تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تجاوزت توقعاتنا بشكل كبير. هذه السرعة تتجلى بوضوح في الخطوات التي تتخذها OpenAI للتفوق على منافسيها، خاصة من خلال تقديم نماذج مفتوحة المصدر.

❇️الأهمية الاستراتيجية لإطلاق APIs

إن الأهمية الاستراتيجية التي توليها OpenAI لإطلاق واجهات برمجة التطبيقات (APIs) لهذا النموذج الجديد لا يمكن تجاهلها. هذه الخطوة تسمح للمطورين باستخدام النموذج بتكلفة منخفضة جداً لتطوير تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي. يمكن تشبيه فكرة APIs بتوصيل الكهرباء للمنازل بدلاً من بناء محطة كهرباء جديدة، حيث يتم محاسبة المستخدمين حسب استهلاكهم.

❇️ تكلفة منخفضة بشكل مذهل

من بين الأمور الأكثر إثارة هو تكلفة المليون رمز (Token) في هذا النموذج الجديد، التي تقدر بحوالي 24 سنتاً، بينما كانت تكلفتها قبل عامين حوالي 20 دولاراً. هذا يعني أن التكلفة انخفضت بمقدار 99 ضعفاً في ظرف سنتين فقط، وهو انخفاض هائل ترافق مع زيادة هائلة في سرعة النموذج وقدرته على التحليل والاستجابة.

❇️مثال على التطور السريع

لتوضيح هذا الأمر بشكل أفضل، تخيل أنك كنت تشتري جهاز كمبيوتر محمول بمواصفات محددة قبل عامين بسعر 1000 دولار. الآن، بفضل التطور التكنولوجي الكبير، يمكنك الحصول على جهاز كمبيوتر محمول أقوى وأسرع بنفس المبلغ.

❇️ مفهوم "الرتب المتزايدة" في التطور التكنولوجي

هذا يقودنا إلى مفهوم "الرتب المتزايدة" (Order of Magnitude) في قياس التطور التكنولوجي، وهو ما تحقق بالفعل في العامين الماضيين بزيادة وحدتين. إذا استمر هذا التطور بنفس الوتيرة، فماذا يمكننا أن نتوقع في العامين المقبلين؟ قد يبدو من الصعب تصديق أن جهاز كمبيوتر يمكنه معالجة البيانات بسرعة كبيرة الآن قد يصبح أسرع بمئات المرات بعد عامين، ولكن هذا هو واقع التطور السريع في عالم الذكاء الاصطناعي.

إن سرعة تطور الذكاء الاصطناعي تفوق تصوراتنا وتفرض علينا ضرورة التعلم المستمر لمواكبة هذا التطور. فمن يتعلم ويواكب هذه التغييرات سيكون لديه القوة للتأثير إيجابياً في عمله وحياته وعائلته ومجتمعه.

ميزات وتطبيقات GPT-4o Mini

يمكن لنموذج GPT-4o Mini تنفيذ مجموعة واسعة من المهام بفضل تكلفته المنخفضة وزمن استجابته السريع، مثل التطبيقات التي تقوم بسلسلة أو توازي العديد من استدعاءات النموذج (مثل استدعاء العديد من واجهات برمجة التطبيقات)، تمرير حجم كبير من السياق إلى النموذج (مثل قاعدة الكود الكاملة أو سجل المحادثات)، أو التفاعل مع العملاء من خلال استجابات نصية فورية وسريعة (مثل روبوتات الدردشة لدعم العملاء).

❇️دعم النصوص والرؤية -اليوم، يدعم GPT-4o Mini النصوص والرؤية في واجهة برمجة التطبيقات (API)، مع دعم للنصوص والصور والفيديو والصوت قادم في المستقبل. يحتوي النموذج على نافذة سياق من 128K رمز، يدعم حتى 16K رمز مخرجات لكل طلب، ويحتوي على معرفة حتى أكتوبر 2023. بفضل المحسّن المشترك مع GPT-4o، أصبح التعامل مع النصوص غير الإنجليزية أكثر فعالية من حيث التكلفة.

❇️أداء فائق في الذكاء النصي والاستدلال متعدد الوسائط

يتفوق GPT-4o Mini على GPT-3.5 Turbo والنماذج الصغيرة الأخرى في المعايير الأكاديمية عبر الذكاء النصي والاستدلال متعدد الوسائط، ويدعم نفس نطاق اللغات التي يدعمها GPT-4o. كما يظهر أداءً قويًا في استدعاء الوظائف، مما يمكن المطورين من بناء تطبيقات تجلب البيانات أو تتخذ إجراءات مع الأنظمة الخارجية، وأداء محسن للسياق الطويل مقارنة بـ GPT-3.5 Turbo.

تقييمات الأداء الرئيسية

❇️مهام الاستدلال: يتفوق GPT-4o Mini على النماذج الصغيرة الأخرى في مهام الاستدلال التي تشمل النصوص والرؤية، حيث يحصل على درجة 82.0% في MMLU، مقارنة بـ 77.9% لـ Gemini Flash و 73.8% لـ Claude Haiku.

❇️إجادة الرياضيات والبرمجة: يتفوق GPT-4o Mini في الاستدلال الرياضي ومهام البرمجة، حيث يحصل على درجات أعلى من النماذج الصغيرة السابقة في السوق. في MGSM، الذي يقيس الاستدلال الرياضي، حصل GPT-4o Mini على 87.0%، مقارنة بـ 75.5% لـ Gemini Flash و 71.7% لـ Claude Haiku. في HumanEval، الذي يقيس أداء البرمجة، حصل GPT-4o Mini على 87.2%، مقارنة بـ 71.5% لـ Gemini Flash و 75.9% لـ Claude Haiku.

❇️الاستدلال متعدد الوسائط: يظهر GPT-4o Mini أداءً قويًا في MMMU، وهو تقييم الاستدلال متعدد الوسائط، حيث يحصل على 59.4% مقارنة بـ 56.1% لـ Gemini Flash و 50.2% لـ Claude Haiku.