GPT-4o mini:AI技术的平民化革命

目录

  • 引言
  • 一、GPT-4o mini简介
  • 二、性能表现
  • 三、技术特点
  • 四、价格与市场定位
  • 五、应用场景
  • 六、安全性与可靠性
  • 七、未来展望
  • 八、代码示例
  • 结语


引言

在人工智能的浪潮中,大模型技术一直是研究和应用的热点。然而,高昂的成本和复杂的部署常常让许多企业和开发者望而却步。2024年7月19日,OpenAI推出了一款全新的AI模型——GPT-4o mini,这不仅是技术进步的体现,更是AI技术平民化的一次重要尝试。本文将详细介绍GPT-4o mini的特点、性能、应用场景以及其在市场中的定位,带你深入了解这款具有里程碑意义的AI模型。

一、GPT-4o mini简介

GPT-4o mini 是 OpenAI 推出的一款小型智能模型,它是 GPT-4o 的简化版本,具有更小的参数量和更高的性价比。这款模型在功能上非常强大,性能接近原版 GPT-4,同时成本相比 GPT-3.5 Turbo 降低了超过 60%。GPT-4o mini 支持多达 50 种不同语言,能够处理大量的上下文信息,支持文本和视觉输入输出,未来还计划扩展到图像、视频和音频的输入输出。
在这里插入图片描述

二、性能表现

GPT-4o Mini 在多个学术基准上都表现出色,超越了 GPT-3.5 Turbo 和其他小型模型。以下是一些关键数据:
1.MMLU 基准:在文本智能和推理基准 MMLU 上得分为 82.0%,优于 Gemini Flash(77.9%)和 Claude Haiku(73.8%)。
2.数学和编码能力:在 MGSM 上得分为 87.0%,HumanEval 上得分为 87.2%,均优于市场上的其他小型模型。
3.多模态推理:在多模态推理评估 MMMU 上表现出色,得分为 59.4%,优于 Gemini Flash 和 Claude Haiku。
在这里插入图片描述

三、技术特点

  1. 多模态能力:GPT-4o mini 支持文本和视觉输入输出,未来将扩展到图像、视频和音频。这种多模态能力使得 GPT-4o mini 能够处理更复杂的任务,提供更丰富的交互体验。
  2. 上下文窗口:具有 128K tokens 的上下文窗口,每个请求支持最多 16K 输出 tokens。这使得 GPT-4o mini 能够处理长文本和复杂对话,提供更连贯和准确的响应。
  3. 知识截止日期:知识截止日期为 2023 年 10 月,能够处理非英语文本。这使得 GPT-4o mini 在多语言环境中表现出色,满足全球用户的需求。
  4. 安全性:内置安全措施,通过预训练和后训练的过滤和对齐技术,确保模型行为符合政策。这使得 GPT-4o mini 在提供高性能的同时,也保障了用户的安全和隐私。

四、价格与市场定位

GPT-4o mini 的 API 定价极具竞争力,每百万输入 tokens 为 15 美分(约 1.09 元人民币),每百万输出 tokens 为 60 美分(约 4.36 元人民币)。这使得 GPT-4o mini 成为市场上性价比极高的选择,进一步推动了 AI 技术的普及和应用。相比之前的 GPT-3.5 Turbo,GPT-4o mini 的成本降低了 60% 以上,这无疑为 AI 技术的广泛应用打开了新的大门。
在这里插入图片描述

五、应用场景

GPT-4o mini 适用于需要高效、低成本智能解决方案的企业和技术开发者。它特别适用于需要处理大量数据、快速响应用户需求或在多语言环境中运行的应用。以下是一些典型的应用场景:

  1. 客户支持聊天机器人:GPT-4o mini 可以作为客户支持聊天机器人的核心,提供快速、准确的客户服务。其多语言支持和长上下文处理能力,使得它能够更好地理解用户的需求,提供更人性化的服务。
  2. 数据提取和分析工具:在处理和分析大量文本数据时,GPT-4o mini 的强大性能和长上下文处理能力显得尤为重要。它可以从复杂的文本中提取关键信息,帮助企业做出更明智的决策。
  3. 教育和学习辅助工具:GPT-4o mini 可以辅助语言学习和内容理解,特别是在多语言环境中。它可以帮助学生更好地理解复杂的概念,提供个性化的学习体验。
  4. 内容创作和编辑:GPT-4o mini 可以帮助内容创作者生成高质量的文本内容,从文章撰写到代码编写,都能提供有效的支持。其多模态能力还可以扩展到图像和视频内容的创作和编辑。

六、安全性与可靠性

作为首个使用"指令层次结构"安全策略的 AI 模型,GPT-4o mini 在追求高性能和低成本的同时,也更加注重用户的安全。OpenAI 邀请了 70 多位跨领域专家对 GPT-4o 进行了风险评估,并根据反馈对模型进行了优化,提高了模型的鲁棒性,让输出更加可靠。这种安全性和可靠性的保障,使得 GPT-4o mini 不仅在技术上领先,也在用户体验上更胜一筹。

七、未来展望

GPT-4o mini 的推出,不仅降低了 AI 技术的门槛,还推动了 AI 技术的民主化进程。随着技术的不断进步和应用场景的扩展,GPT-4o mini 预示着 AI 技术正迎来新的篇章。未来,我们有理由相信,AI 技术将更加深入地融入我们的生活和工作,带来更加智能和便捷的体验。GPT-4o mini 的多模态能力和低成本特性,将使其在更多领域发挥作用,成为 AI 技术发展的重要推动力。

八、代码示例

为了进一步展示 GPT-4o mini 的实用性和操作性,本章节将提供一个简单的代码示例,演示如何通过 OpenAI 的 API 使用 GPT-4o mini 模型生成文本。

1、环境准备

在开始之前,请确保您已经完成了以下步骤:

  1. 注册 OpenAI 账号并获取 API 密钥。
  2. 安装 Python 环境和 openai 库。
pip install --upgrade openai

2、简单文本生成

以下是一个使用 GPT-4o mini 生成文本的基础示例:

from openai import OpenAI 
import os## 设置API key 和模型名称
MODEL="gpt-4o-mini"
client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "<your OpenAI API key if not set as an env var>"))completion = client.chat.completions.create(model=MODEL,messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant. Help me with my math homework!"}, # <-- This is the system message that provides context to the model{"role": "user", "content": "Hello! Could you solve 2+2?"}  # <-- This is the user message for which the model will generate a response]
)print("Assistant: " + completion.choices[0].message.content)

结语

GPT-4o mini 的推出,不仅是 OpenAI 技术创新的体现,更是 AI 技术普及的重要里程碑。它的强大性能、亲民价格和广泛的应用场景,使其成为开发者和企业的理想选择。随着 AI 技术的不断发展,GPT-4o mini 将在未来发挥更大的作用,推动 AI 技术的广泛应用和创新。如果你对这款模型有更多的兴趣或疑问,欢迎在评论区交流讨论,共同探索 AI 技术的未来。

在这里插入图片描述

🎯🔖更多专栏系列文章:AI大模型提示工程完全指南AI大模型探索之路(零基础入门)AI大模型预训练微调进阶AI大模型开源精选实践AI大模型RAG应用探索实践🔥🔥🔥 其他专栏可以查看博客主页📑

😎 作者介绍:我是寻道AI小兵,资深程序老猿,从业10年+、互联网系统架构师,目前专注于AIGC的探索。
📖 技术交流:欢迎关注【小兵的AI视界】公众号或扫描下方👇二维码,加入技术交流群,开启编程探索之旅。
💘精心准备📚500本编程经典书籍、💎AI专业教程,以及高效AI工具。等你加入,与我们一同成长,共铸辉煌未来。
如果文章内容对您有所触动,别忘了点赞、⭐关注,收藏!加入我,让我们携手同行AI的探索之旅,一起开启智能时代的大门!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://xiahunao.cn/news/3268911.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系瞎胡闹网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

03。正式拿捏ArkTS语言第一天

1, 打印日志命令 &#xff1a; console.log() 2, 三种基本数据类型&#xff1a; number 数字类型 &#xff08;数字&#xff09; string 字符串类型&#xff08;例如&#xff1a;“我是字符串”&#xff09; boolean 布尔类型 (true 或者 false) ***…

利用 ARP 欺骗,截获任意主机之间网络流量

ARP 欺骗实现原理&#xff1a; 通过伪造&#xff08;未经请求&#xff09;ARP 应答&#xff0c;从而改变受害端主机 ARP 表中的 IP-MAC 映射关系&#xff0c;将来自 LAN 上的受害端主机的数据包重定向到 LAN 上的另一台主机&#xff08;攻击端&#xff0c;arpspoof 运行端&…

Idea 编译项目报错 java: java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded

报错 java: java.lang.OutOfMemoryError: WrappedJavaFileObject[org.jetbrains.jps.javac.InputFileObjectpos13979: GC overhead limit exceeded解决 默认是700M&#xff0c;有的时候项目引入的依赖包比较大&#xff0c;可能超过了700M,需要扩大&#xff0c;根据实际情况设…

C++ 数字和数组解析

文章目录 1. 定义数字 2. 数学运算 3. 随机数 4. 数组 声明数组 初始化数组 5. 访问数组元素 6. 数组类型 7. 多维数组 二维数组 初始化二维数组 访问二维数组元素 8. 指向数组的指针 9. 传递数组给函数 10. 从函数返回数组 1. 定义数字 通常&#xff0c;当需要…

Unity UGUI 之 Mask

本文仅作学习笔记与交流&#xff0c;不作任何商业用途 本文包括但不限于unity官方手册&#xff0c;唐老狮&#xff0c;麦扣教程知识&#xff0c;引用会标记&#xff0c;如有不足还请斧正 本文在发布时间选用unity 2022.3.8稳定版本&#xff0c;请注意分别 1.什么是遮罩 遮罩是一…

基于springboot+vue+uniapp的养老院系统小程序

开发语言&#xff1a;Java框架&#xff1a;springbootuniappJDK版本&#xff1a;JDK1.8服务器&#xff1a;tomcat7数据库&#xff1a;mysql 5.7&#xff08;一定要5.7版本&#xff09;数据库工具&#xff1a;Navicat11开发软件&#xff1a;eclipse/myeclipse/ideaMaven包&#…

SSM电子商务系统-计算机毕业设计源码68470

基于SSM框架的电子商务系统的设计与实现 摘 要 随着电子商务的迅猛发展和计算机信息技术的全面跃升&#xff0c;网上购物系统由于其迎合了人们诉求和期望而渗入社会生活各个层面和角落。本文设计并实现了一个基于SSM框架的电子商务系统。该系统旨在为用户提供一个舒适且快捷的…

子序列 392、524、521、522

392. 判断子序列&#xff08;简单&#xff09; 给定字符串 s 和 t &#xff0c;判断 s 是否为 t 的子序列。 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些&#xff08;也可以不删除&#xff09;字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。&#xff08;例如&#xff0c;"ace…

C语言程序设计(二)

四.找素数 素数&#xff1a;除了1和它本身不再有其他因数的自然数。换句话说&#xff1a;一个大于1的自然数 &#xff0c;如果只能被1和它本身整除&#xff0c;那就是素数&#xff08;质数&#xff09;。 在打印中遇到的问题就是&#xff0c;知道怎么写却总是运行不起来。主要…

尚硅谷vue全家桶(vue2+vue3)笔记

Vue2 一、Vue核心 01_简介 1.特点 采用组件化模式&#xff0c;提高代码复用率、且让代码更好维护。声明式编码&#xff0c;让编程人员无需直接操作DOM&#xff08;命令式编码&#xff09;&#xff0c;提高开发效率。使用虚拟DOM优秀的Diff算法&#xff0c;尽量复用DOM节点。…

ks滑块验证码逆向分析与python识别

文章目录 1. 写在前面3. 接口分析3. 算法实现 【&#x1f3e0;作者主页】&#xff1a;吴秋霖 【&#x1f4bc;作者介绍】&#xff1a;擅长爬虫与JS加密逆向分析&#xff01;Python领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云博客专家、华为云享专家。一路走来长期坚守并致力于Python…

从零搭建pytorch模型教程(八)实践部分(二)目标检测数据集格式转换

前言 图像目标检测领域有一个非常著名的数据集叫做COCO&#xff0c;基本上现在在目标检测领域发论文&#xff0c;COCO是不可能绕过的Benchmark。因此许多的开源目标检测算法框架都会支持解析COCO数据集格式。通过将其他数据集格式转换成COCO格式可以无痛的使用这些开源框架来训…

在MATLAB中使用importrobot导入机械臂刚体树时没有找到模型文件,只显示坐标;改为使用loadrobot

没有mesh文件夹&#xff0c;所以找不到模型文件 改为使用loadrobot,直接加载刚体树数据

【C++题解】1782. 字符图形2-星号倒直角

问题&#xff1a;1782. 字符图形2-星号倒直角 类型&#xff1a;嵌套循环、图形输出 题目描述&#xff1a; 打印字符图形。 输入&#xff1a; 一个整数&#xff08; 0<n<10 &#xff09;。 输出&#xff1a; 一个字符图形。 样例&#xff1a; 输入&#xff1a; 3…

重生之我当程序猿外包

第一章 个人介绍与收入历程 我出生于1999年&#xff0c;在大四下学期进入了一家互联网公司实习。当时的实习工资是3500元&#xff0c;公司还提供住宿。作为一名实习生&#xff0c;这个工资足够支付生活开销&#xff0c;每个月还能给父母转1000元&#xff0c;自己留2500元用来吃…

深入探讨 I/O 多路复用:提升系统 I/O 效率的关键技术

摘要 I/O&#xff08;输入/输出&#xff09;操作是计算机系统中不可或缺的一部分&#xff0c;而 I/O 多路复用技术则是提高系统 I/O 效率的重要手段。本文将浅谈 I/O 的基本概念&#xff0c;重点探讨 I/O 多路复用技术的原理、优势以及在现代系统中的应用。 引言 在现代计算…

LoRaWAN设备的两种入网方式(ABP和OTAA)

目录 一、OTAA 1、名词解释 2、入网流程 二、ABP 三、两种入网方式的比较 一、OTAA 1、名词解释 &#xff08;1&#xff09;AppEUI&#xff1a;64位&#xff08;8字节&#xff09;的唯一标识符&#xff0c;用于标识特定的应用程序或组织&#xff08;如果用的是chirpstac…

Android BLE蓝牙广播发送数据

1. 调试BLE蓝牙广播数据 参考 android蓝牙BLE&#xff08;四&#xff09; —— 实战 android蓝牙BLE&#xff08;四&#xff09; —— 实战 - 简书 2. Android机可直接安装调试助手 BLE调试助手下载2024安卓手机版_手机app免费下载

【linux】在多核CPU下,好像看到不同进程在不同CPU调度

在2353这行打印的情况来看&#xff0c;操作系统好像给不同的进程分配不同的CPU&#xff0c;从上图来看&#xff0c;同一个进程好像基本使用的相同的CPU&#xff1a; 其实摸索syscall文件系统操作&#xff0c;本意是想找到内核文件系统中文件的创建&#xff0c;写入&#xff0c;…

Windosw下Visual Studio2022编译FFmpeg(支持x264、x265、fdk-acc)

FFmpeg 7.0 版本移除了 6.0 之前已弃用的 API&#xff0c;无法向下兼容。所以编译的版本选择FFmpeg 6.1.1。 一、安装Visual Studio2022 可参考另外一篇文章&#xff1a;Windows安装Visual Studio2022 QT5.15开发环境_qt5.15.2 vs2022-CSDN博客 二、安装MSYS2 下载地址&…