نبوغ در ابعاد کوچک: آشنایی با GPT-4o Mini

شرکت OpenAI یکی از پیشگامان در عرصه توسعه و بهبود هوش مصنوعی است. این شرکت همواره تلاش می‌کند تا فناوری هوش مصنوعی را برای همگان در دسترس قرار دهد و دقت آن را افزایش دهد. در ۱۳ می ۲۰۲۴، شرکت OpenAI مدل جدیدی به نام “GPT-4o” (مخفف “GPT-4 Omni”) را معرفی کرد. اما داستان به همین‌جا ختم نشد. تنها چند ماه پس از آن، این شرکت با معرفی مدلی انقلابی دیگر، بار دیگر توجه‌ها را به خود جلب کرد. این مدل جدید “GPT-4o Mini” نام دارد و کوچک‌ترین عضو خانواده GPT-4 است. با وجود اندازه کوچک‌تر، این مدل از نظر کارایی، سرعت و هزینه، پیشرفت قابل توجهی نسبت به نسخه‌های قبلی داشته است.

معرفی ChatGPT | انقلابی بزرگ در هوش مصنوعی

از ChatGPT تا GPT-4o Mini: مسیر تکامل GPT

ChatGPT، ساخته شرکت OpenAI، یک مدل زبانی پیشرفته است که توانایی تولید متن‌های شبیه به انسان را دارد. این مدل بر پایه معماری GPT (مخفف “Generative Pre-trained Transformer”) بنا شده است.

ChatGPT از فناوری‌های یادگیری ماشین بهره می‌برد تا بتواند متن‌ها را به خوبی درک کند و محتوایی منسجم و مرتبط تولید نماید. قابلیت‌های این مدل بسیار گسترده است و شامل مواردی چون: پاسخگویی به پرسش‌ها، نگارش مقاله، خلق محتوای خلاقانه و برقراری گفتگو می‌شود. این توانمندی‌ها، ChatGPT را به ابزاری کارآمد برای طیف وسیعی از کاربردها تبدیل کرده است.

مدل‌های ChatGPT

ChatGPT در طول زمان پیشرفت‌های چشمگیری داشته است. هر نسخه جدید، بهبودهایی در زمینه‌های قابلیت، کارایی و دقت نسبت به نسخه‌های قبلی ارائه کرده است. در ادامه، مروری بر سه نسخه اصلی این مدل خواهیم داشت:

1. GPT-1 (2018):
   • اولین مدل از خانواده GPT
   • دارای 117 میلیون پارامتر
   • نشان داد که یادگیری بدون نظارت در مقیاس بزرگ برای درک، پردازش و تولید زبان طبیعی امکان‌پذیر است.
2. GPT-2 (2019):
   • افزایش چشمگیر تعداد پارامترها به 1.5 میلیارد
   • بهبود قابل توجه در تولید متن‌های منسجم و متناسب با محتوا
   • ابتدا به دلیل نگرانی از سوءاستفاده، به طور کامل منتشر نشد.
   • بعداً برای اهداف پژوهشی و توسعه در دسترس عموم قرار گرفت.
3. GPT-3 (2020):
   • جهشی عظیم با 175 میلیارد پارامتر
   • پیشرفت قابل توجه در عملکرد و توانایی تولید متن
   • قابلیت تولید متن‌های بسیار منسجم و مرتبط با موضوع در زمینه‌های مختلف
   • پشتیبانی از کاربردهای متنوع مانند:  چت‌بات‌ها، ابزارهای تولید محتوا و دستیارهای برنامه‌نویسی

سری مدل‌های GPT-4

GPT-4 و نسخه‌های بهبود یافته آن، نسل جدیدی از مدل‌های هوش مصنوعی را معرفی کرده‌اند که هر کدام برای نیازهای خاصی بهینه شده‌اند:

1. GPT-4 (2023):
   • ارتقای قابلیت‌های نسل‌های قبلی در زمینه‌های:
     • استدلال
     • کدنویسی
     • پردازش چندرسانه‌ای
   • توانایی کار با ورودی‌های متنی و تصویری
   • مناسب برای کاربردهای متنوع
2. GPT-4 Turbo:
   • حفظ کیفیت بالای GPT-4
   • بهبود در سرعت و کارایی
   • مناسب برای تعاملات آنی و تولید محتوای پویا
3. GPT-4o:
   • تمرکز بر حفظ عملکرد بالا با کاهش نیازهای محاسباتی
   • ایده‌آل برای محیط‌هایی که نیازمند مدیریت بهینه منابع هستند
   • حفظ کیفیت بالا در عین کارایی بیشتر
4. GPT-4o Mini (جدیدترین نسخه):
   • نسخه ساده‌شده و کم‌حجم
   • طراحی شده برای ارائه درک و تولید زبان با کیفیت بالا
   • نیاز محاسباتی بسیار کمتر
   • مناسب برای: دستگاه‌های تلفن همراه، محاسبات لبه (Edge Computing¹) و ایده‌آل برای محیط‌های با منابع محدود

قابلیت‌ها و کاربردها

مدل‌های ChatGPT در طیف گسترده‌ای از کاربردها استفاده می‌شوند، از جمله:

1. پشتیبانی مشتری: خودکارسازی پاسخ به سوالات رایج و ارائه پشتیبانی 24 ساعته.
2. ایجاد محتوا: کمک به نوشتن مقالات، وبلاگ‌ها و پست‌های رسانه‌های اجتماعی.
3. آموزش: خدمت به‌عنوان معلم یا دستیار برای توضیح مفاهیم و پاسخ به سوالات.
4. مراقبت‌های بهداشتی: کمک به تشخیص اولیه و ارائه اطلاعات پزشکی.
5. سرگرمی: ایجاد داستان‌های تعاملی و تجربه‌های مکالمه‌ای جذاب.

هر نسخه جدید ChatGPT قابلیت‌های خود را گسترش داده است و آن را به ابزاری قدرتمند برای کسب‌وکارها، توسعه‌دهندگان و افرادی تبدیل کرده است که به دنبال استفاده از هوش مصنوعی پیشرفته برای طیف گسترده‌ای از کاربردها هستند.

مدل‌های GPT-4 و امکاناتی که ارائه می‌دهند

مدل‌های GPT-4 مجموعه‌ای از ابزارهای هوش مصنوعی پیشرفته هستند که توسط OpenAI توسعه یافته‌اند. این مدل‌ها هر کدام ویژگی‌های خاص خود را دارند که آنها را برای کاربردهای مختلف مناسب می‌سازد.

1. GPT-4، مدل اصلی این مجموعه، به خاطر توانایی برجسته‌اش در درک و تولید زبان طبیعی شهرت یافته است. این مدل قادر است وظایف پیچیده‌ای مانند تولید محتوا، ترجمه و مکالمه هوشمند را با دقت بالایی انجام دهد.
2. در کنار GPT-4، نسخه‌ی Turbo این مدل نیز ارائه شده است. GPT-4 Turbo همان کیفیت بالای GPT-4 را حفظ کرده، اما با سرعت و کارایی بیشتری کار می‌کند. این ویژگی، GPT-4 Turbo را برای کاربردهایی که نیازمند پردازش سریع و پاسخگویی فوری هستند، مناسب می‌سازد. از این رو، این مدل برای تعاملات زنده و تولید محتوای پویا گزینه‌ای ایده‌آل است.
3. GPT-4o، نسخه‌ی دیگری از این خانواده است که با هدف بهینه‌سازی منابع طراحی شده است. این مدل تلاش می‌کند تا ضمن حفظ کیفیت بالای عملکرد، نیازهای محاسباتی را کاهش دهد. چنین ویژگی‌ای GPT-4o را برای محیط‌هایی که مدیریت کارآمد منابع اهمیت زیادی دارد، بسیار مناسب می‌سازد.

در تازه‌ترین تحول، OpenAI در 18 جولای 2024، مدل GPT-4o Mini را معرفی کرد. این مدل جدیدترین عضو خانواده GPT-4 است و کنجکاوی زیادی را برانگیخته است. برای درک بهتر قابلیت‌ها و ویژگی‌های این مدل جدید، نیاز به بررسی و مطالعه بیشتری وجود دارد که می‌تواند موضوع بحث‌های آینده باشد.

GPT-4o Mini

در 18 جولای 2024، شرکت OpenAI مدل جدیدی به نام GPT-4o Mini را معرفی کرد. این مدل پیشرفت چشمگیری در زمینه هوش مصنوعی به شمار می‌رود. GPT-4o Mini با هدف ارائه عملکرد بالا و هزینه پایین طراحی شده است. این مدل کارآمد می‌تواند جایگزین مناسبی برای مدل‌های بزرگ‌تر باشد. مزیت اصلی GPT-4o Mini این است که هوش مصنوعی پیشرفته را برای طیف گسترده‌تری از کاربردها و کاربران قابل دسترس می‌کند.

ویژگی های کلیدی GPT-4o Mini

عملکرد بهبود یافته

GPT-4o Mini عملکرد قابل توجهی در زمینه‌های استدلال ریاضی و کدنویسی از خود نشان داده است. این مدل جدید توانسته از رقبای کوچک‌تر خود مانند Gemini Flash و Claude Haiku پیشی بگیرد. در آزمون MGSM که توانایی استدلال ریاضی را می‌سنجد، GPT-4o Mini به نمره چشمگیر 87% دست یافت. همچنین در آزمون HumanEval که مهارت‌های کدنویسی را ارزیابی می‌کند، این مدل موفق شد نمره 87.2% را کسب کند. علاوه بر این، GPT-4o Mini در زمینه استدلال چند وجهی نیز عملکرد خوبی داشته است. در آزمون MMMU که برای سنجش این توانایی طراحی شده، این مدل به نمره 59.4% رسید. این نتیجه نشان می‌دهد که GPT-4o Mini قادر است به طور مؤثری با وظایف پیچیده و چند بعدی مقابله کند.

معرفی چت‌بات قدرتمند Claude و شرکت مادر آن Anthropic

اقدامات ایمنی داخلی

ایمنی یکی از اصول اساسی در طراحی GPT-4o Mini به شمار می‌رود. این مدل از همان پروتکل‌های ایمنی دقیق و سختگیرانه‌ای استفاده می‌کند که در نسخه بزرگ‌تر آن، یعنی GPT-4، به کار رفته است. این اقدامات ایمنی شامل دو بخش اصلی است: اول، فیلترهای پیش‌آموزشی که برای حذف محتوای مضر طراحی شده‌اند و دوم، فرآیند همسو‌سازی پس از آموزش که از طریق یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) انجام می‌شود. علاوه بر این، GPT-4o Mini از یک سیستم سلسله مراتبی دستورالعمل‌ها بهره می‌برد که به آن امکان می‌دهد در برابر تهدیدهایی مانند جیلبریک‌ها (تلاش برای دور زدن محدودیت‌های اخلاقی مدل)، تزریق‌های سریع و استخراج‌های سیستم مقاومت کند. این ویژگی‌های ایمنی تضمین می‌کنند که پاسخ‌های تولید شده توسط GPT-4o Mini قابل اعتماد و ایمن باشند.

قابلیت‌های چند وجهی

GPT-4o Mini قابلیت‌های چند وجهی (Multimodal) قابل توجهی دارد که آن را برای استفاده در زمینه‌های مختلف مناسب می‌سازد. در حال حاضر، این مدل قادر به پردازش و درک ورودی‌های متنی و تصویری است. این توانایی باعث می‌شود که GPT-4o Mini بتواند در طیف وسیعی از کاربردها مورد استفاده قرار گیرد. برای مثال، این مدل می‌تواند در تجزیه و تحلیل فایل‌های متنی و همچنین در زیرنویس‌گذاری تصاویر به کار گرفته شود. اگرچه در حال حاضر تمرکز اصلی بر روی پردازش متن و تصویر است، اما توسعه‌دهندگان در حال کار بر روی گسترش قابلیت‌های این مدل هستند. هدف آنها این است که در آینده، GPT-4o Mini بتواند ویدیو و صدا را نیز پردازش کند. این گسترش قابلیت‌ها می‌تواند کاربردهای بالقوه این مدل را به طور قابل توجهی افزایش دهد و آن را به ابزاری حتی قدرتمندتر و همه‌کاره‌تر تبدیل کند.

بهره‌وری هزینه

یکی از ویژگی‌های برجسته و جذاب GPT-4o Mini ، مقرون به صرفه بودن آن است. این مدل با قیمت‌گذاری بسیار رقابتی، استفاده از هوش مصنوعی پیشرفته را برای طیف وسیع‌تری از کاربران امکان‌پذیر می‌کند. هزینه استفاده از GPT-4o Mini برای هر 1 میلیون توکن ورودی تنها 15 سنت است، در حالی که برای هر 1 میلیون توکن خروجی، 60 سنت دریافت می‌شود. برای درک بهتر این مقیاس، می‌توان گفت که این حجم از توکن تقریباً معادل پردازش 2500 صفحه متن استاندارد است. این قیمت‌گذاری مناسب، GPT-4o Mini را به گزینه‌ای بسیار جذاب برای توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارهایی تبدیل کرده است که می‌خواهند هوش مصنوعی پیشرفته را در پروژه‌های خود به کار بگیرند، بدون آنکه با هزینه‌های سنگین مواجه شوند.

در دسترس بودن و ادغام

GPT-4o Mini با هدف دسترسی آسان و گسترده طراحی شده است. این مدل از طریق مجموعه متنوعی از APIها در دسترس کاربران قرار دارد. از جمله این APIها می‌توان به API دستیاران (Assistants API)، API تکمیل چت (Chat Completions API) و API دسته‌ای (Batch API) اشاره کرد. این تنوع در روش‌های دسترسی، امکان استفاده از GPT-4o Mini را برای طیف وسیعی از کاربران و کاربردها فراهم می‌کند. علاوه بر این، کاربران ChatGPT در سطوح مختلف، از جمله کاربران رایگان، پلاس و تیم (Team)، می‌توانند از این مدل استفاده کنند. OpenAI همچنین اعلام کرده است که به زودی دسترسی سازمانی به GPT-4o Mini نیز امکان‌پذیر خواهد شد. این گسترش دسترسی می‌تواند به افزایش استفاده از این مدل در محیط‌های تجاری و سازمانی منجر شود. نکته قابل توجه دیگر این است که OpenAI در حال کار بر روی قابلیت‌های تنظیم دقیق برای GPT-4o Mini است. این ویژگی که به زودی در دسترس قرار خواهد گرفت، به کاربران امکان می‌دهد مدل را برای انجام وظایف خاص و متناسب با نیازهای خود سفارشی کنند.

چه چیزی باعث برجسته شدن GPT-4o Mini می‌شود؟

GPT-4o mini به دلیل توانایی‌های برجسته‌اش در زمینه‌های ریاضیات و برنامه‌نویسی، خود را از سایر مدل‌های مشابه متمایز کرده است. این مدل در مقایسه با رقبای خود، عملکرد بسیار بهتری در استدلال ریاضی و مهارت‌های کدنویسی نشان داده است. برای مثال، در آزمون MGSM که برای سنجش توانایی استدلال ریاضی طراحی شده، GPT-4o mini موفق شد نمره چشمگیر 87.0% را کسب کند. این نتیجه به طور قابل توجهی بالاتر از عملکرد رقبایی مانند Gemini Flash با نمره 75.5% و Claude Haiku با نمره 71.7% است.

در زمینه برنامه‌نویسی نیز، GPT-4o mini برتری خود را نشان داده است. در آزمون HumanEval که مهارت‌های کدنویسی را می‌سنجد، این مدل به نمره قابل توجه 87.2% دست یافت. این نتیجه نیز بسیار بالاتر از عملکرد Gemini Flash با نمره 71.5% و Claude Haiku با نمره 75.9% است.

معرفی جمینای (Gemini) هوش مصنوعی شرکت Google

کاربردهای دنیای واقعی GPT-4o Mini

کاربران اولیه GPT-4 Mini از بهبود چشمگیر کارایی و کاهش هزینه‌ها خبر داده‌اند. برای نمونه، استفاده از این مدل در Google Apps Script برای وظایفی مانند خلاصه‌سازی، تصحیح دستور زبان و تحلیل داده‌ها، ضمن افزایش بهره‌وری، هزینه‌ها را بیش از 60 درصد نسبت به GPT-3.5 Turbo کاهش داده است. این نتایج نشان می‌دهد که GPT-4o Mini پتانسیل بالایی برای ساده‌سازی فرآیندها و افزایش دقت در صنایع مختلف دارد.

GPT-4o در مقابل GPT-4o Mini، مقایسه مورد انتظار

هر دو مدل جدید، بهبود عملکرد و کارایی را نوید می‌دهند، اما برای کاربردهای متفاوتی طراحی شده‌اند. در این مقایسه، به بررسی تفاوت‌ها و ویژگی‌های خاص هر مدل می‌پردازیم تا شما بتوانید با توجه به نیازهای خود، مناسب‌ترین گزینه را انتخاب کنید.

ویژگی‌ها	GPT-4o	GPT-4o Mini
اندازه مدل	بزرگ (بیشتر از 200 میلیارد پارامتر)	این مدل دارای پنجره کانالی 128 هزار توکنی است و در هر درخواست تا حدود 16 هزار توکن خروجی را ساپورت می‌کند و داده‌های آموزشی آن تا تاریخ اکتبر 2024 است.
عملکرد	عملکرد بالا	بهینه سازی شده برای کارایی مناسب
موارد استفاده	وظایف پیچیده، درک عمیق و پاسخ‌های  دقیق	برنامه‌های کاربردی سبک و پاسخ‌های سریع
سرعت	متوسط	سریع‌تر (به دلیل اندازه کوچکتر)
استقرار	ایده آل برای محیط ابری	ایده‌آل برای سیستم های تعبیه شده و دستگاه‌های لبه
قیمت	هزینه عملیاتی بالاتر	هزینه عملیاتی پایین‌تر
داده‌های آموزشی	طیف وسیعی از موضوعات را پوشش می دهد	مجموعه داده متنوع اما با گستردگی کمتر

نتیجه‌گیری

مدل جدید GPT-4o Mini، نشان‌دهنده پیشرفت چشمگیری در دنیای هوش مصنوعی است. این مدل که در اواسط سال 2024 معرفی شد، با ترکیب عملکرد قوی و مصرف انرژی کم، به گزینه‌ای ایده‌آل برای کاربردهایی تبدیل شده است که به منابع محاسباتی زیادی نیاز ندارند. GPT-4o Mini با توانایی بهتر در حل مسائل ریاضی، نوشتن کد و انجام کارهای پیچیده، عملکردی قدرتمند را با هزینه‌ای مقرون به صرفه ارائه می‌دهد و دسترسی به فناوری هوش مصنوعی پیشرفته را برای همه آسان‌تر می‌کند. علاوه بر این، با توجه به اقدامات امنیتی قوی و پشتیبانی از انواع مختلف داده‌ها، از جمله متن و تصویر، این مدل قابلیت اطمینان و کاربردهای متنوعی در حوزه‌های مختلف را فراهم می‌کند. در دسترس بودن این مدل از طریق APIهای مختلف نیز باعث شده تا توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها به راحتی از آن استفاده کنند.

1. دستگاه‌های لبه یا Edge Devices به دستگاه‌های فیزیکی گفته می‌شود که در لبه شبکه قرار دارند و می‌توانند داده‌ها را جمع‌آوری، پردازش و یا ذخیره کنند. این دستگاه‌ها به جای ارسال تمام داده‌ها به یک سرور مرکزی، محاسبات را به صورت محلی انجام می‌دهند. این امر باعث می‌شود تا پردازش داده‌ها سریع‌تر، کارآمدتر و مستقل‌تر شود. ↩︎