OpenAI أعلنت عن إطلاق نموذج GPT-4o mini الجديد، الذي صُمم ليكون أكثر كفاءة من حيث التكلفة مع الاحتفاظ بمعظم قدرات النماذج الأكبر. يُعتبر GPT-4o mini أحدث وأصغر إضافة إلى عائلة GPT، ومن المقرر أن يحل محل GPT-3.5 في ChatGPT.
يتوفر GPT-4o mini للمستخدمين المجانيين، وPlus، وTeam كبديل لـ GPT-3.5 Turbo، مع إصدار Enterprise قريبًا. يتميز هذا النموذج بقدرات رائعة، حيث حقق 82% في معيار MMLU وتفوق على GPT-4 في تفضيلات الدردشة على لوحة المتصدرين LMSYS.
يدعم النموذج إدخالات النص والرؤية في واجهة برمجة التطبيقات، مع خطط مستقبلية لتضمين إدخالات ومخرجات الصور، الفيديو، والصوت. يتضمن النموذج نافذة سياقية تشمل 128 ألف رمز ومعرفة حتى أكتوبر 2023، مما يجعله أداة متعددة الاستخدامات لمجموعة متنوعة من التطبيقات.
لماذا نموذج أصغر؟ يعكس تطوير OpenAI لنموذج GPT-4o mini اتجاهاً متزايداً في صناعة الذكاء الاصطناعي نحو إنشاء نماذج لغوية أصغر وأكثر كفاءة. قامت Google وAnthropic بإطلاق إصدارات “صغيرة” مثل Gemini Flash وClaude Haiku، حيث توفر هذه النماذج المدمجة، والمعروفة باسم نماذج اللغة الصغيرة (SLMs)، العديد من المزايا مقارنة بنظيراتها الأكبر حجمًا.
الكفاءة هي ميزة أساسية، حيث تتطلب النماذج الأصغر قوة حسابية أقل، مما يؤدي إلى أوقات معالجة واستجابات أسرع. تترجم هذه الكفاءة إلى انخفاض استهلاك الطاقة وحلول ذكاء اصطناعي أكثر استدامة. الحجم المنخفض يعني متطلبات حسابية وطاقة أقل، مما يجعلها أكثر فعالية من حيث التكلفة للتشغيل والصيانة، مما يوفر تكاليف على المستهلك.
هذه الكفاءة تفتح إمكانيات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات والشركات الناشئة الصغيرة التي ربما لم تتمكن سابقًا من استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة بكميات كبيرة لأشياء مثل إنشاء التعليمات البرمجية.
إجراءات السلامة يعد GPT-4o mini في واجهة برمجة التطبيقات أول نموذج يطبق طريقة التسلسل الهرمي للتعليمات من OpenAI، مما يساعد على تحسين قدرة النموذج على مقاومة عمليات كسر الحماية، الحقن الفوري، واستخراج مطالبات النظام. حقق GPT-4o mini نسبة 87.0% في مهام التفكير الرياضي والترميز، متفوقًا على النماذج الصغيرة السابقة في السوق.
بسعر 0.15 دولار أمريكي لكل مليون رمز إدخال و0.60 دولار أمريكي لكل مليون رمز إخراج، فإن GPT-4o mini أرخص بنسبة تزيد عن 60% من GPT-3.5 Turbo وأرخص بمقدار مرتبة واحدة من حيث التكلفة من النماذج الرائدة السابقة.
المرونة هي أيضًا سمة مميزة لـ SLMs، حيث يمكن دمجها بسهولة في سير العمل الحالية، ودعم مهام مختلفة مثل توجيه الإرسال، أتمتة تصنيف المحتوى، وتحليل البيانات الأساسية. إن حجمها الأصغر ومتطلبات الموارد المنخفضة تجعل دمجها في العمليات التجارية القائمة والنظم البيئية التكنولوجية أسهل بكثير. هذه السهولة في التكامل مفيدة بشكل خاص للشركات التي قد لا تمتلك البنية التحتية أو الخبرة اللازمة للتعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي الأكبر والأكثر تعقيدًا.
فوائد GPT-4o mini يعني الحجم الصغير والتكلفة المنخفضة لـ GPT-4o mini أنه يمكن استخدامه في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك تسلسل أو موازاة مكالمات النماذج المتعددة. يجعل حجمه الصغير تنفيذه في البنى التحتية الحالية والأصغر أكثر سهولة.
مع استمرار تطور مجال الذكاء الاصطناعي، لن نرى النماذج تصبح أكبر وأفضل فحسب، بل أصغر وأفضل أيضًا.
