OpenAI는 인공지능을 보다 널리 접할 수 있도록 노력하고 있습니다. 오늘, OpenAI는 가장 비용 효율적인 소형 모델인 GPT-4o mini를 발표했습니다. GPT-4o mini는 인공지능을 더욱 저렴하게 만들어 AI로 구축된 애플리케이션의 범위를 크게 확장할 것으로 기대됩니다. GPT-4o mini는 MMLU에서 82%의 점수를 받았으며 현재 LMSYS 리더보드에서 GPT-41을 능가합니다. GPT-4o mini는 입력 토큰 100만 개당 15센트, 출력 토큰 100만 개당 60센트로 가격이 책정되어 이전의 최첨단 모델보다 한 단계 더 저렴하고 GPT-3.5 Turbo보다 60% 이상 저렴합니다.
GPT-4o mini, 더욱 저렴하고 강력한 AI
GPT-4o mini는 저렴한 비용과 짧은 대기 시간으로 다양한 작업을 가능하게 합니다. 예를 들어, 여러 모델 호출을 연결하거나 병렬화하는 애플리케이션(예: 여러 API 호출), 모델에 많은 양의 컨텍스트를 전달하는 애플리케이션(예: 전체 코드베이스 또는 대화 기록), 빠르고 실시간 텍스트 응답을 통해 고객과 상호작용하는 애플리케이션(예: 고객 지원 챗봇) 등이 있습니다.
오늘날 GPT-4o mini는 API에서 텍스트와 비전을 지원하며, 향후 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 입력과 출력을 지원할 예정입니다. 이 모델은 128K 토큰의 컨텍스트 창을 가지고 있으며, 요청당 최대 16K 출력 토큰을 지원하며, 2023년 10월까지의 지식을 가지고 있습니다. GPT-4o와 공유되는 개선된 토큰화 덕분에 비영어 텍스트를 처리하는 것이 이제 더욱 비용 효율적입니다.
GPT-4o mini는 GPT-3.5 Turbo 및 기타 소형 모델을 능가하는 우수한 텍스트 지능과 다중 모달 추론을 제공하며, GPT-4o와 동일한 범위의 언어를 지원합니다. 또한 외부 시스템으로 데이터를 가져오거나 작업을 수행할 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있는 함수 호출에서 강력한 성능을 보이며, GPT-3.5 Turbo에 비해 향상된 긴 컨텍스트 성능을 보여줍니다.
GPT-4o mini는 여러 주요 벤치마크에서 평가되었습니다.
추론 작업 : GPT-4o mini는 텍스트와 비전을 모두 포함하는 추론 작업에서 다른 소형 모델보다 우수하며, 텍스트 지능 및 추론 벤치마크인 MMLU에서 82.0%의 점수를 받았으며, 이는 Gemini Flash의 77.9% 및 Claude Haiku의 73.8%와 비교됩니다.
수학 및 코딩 숙달도 : GPT-4o mini는 수학적 추론과 코딩 작업에서 탁월하며, 시장의 이전 소형 모델을 능가합니다. 수학 추론을 측정하는 MGSM에서 GPT-4o mini는 87.0%의 점수를 받았으며, 이는 Gemini Flash의 75.5% 및 Claude Haiku의 71.7%와 비교됩니다. GPT-4o mini는 코딩 성능을 측정하는 HumanEval에서 87.2%의 점수를 받았으며, 이는 Gemini Flash의 71.5% 및 Claude Haiku의 75.9%와 비교됩니다.
다중 모달 추론 : GPT-4o mini는 또한 다중 모달 추론 평가인 MMMU에서 59.4%의 점수를 받아 Gemini Flash의 56.1% 및 Claude Haiku의 50.2%보다 강력한 성능을 보여줍니다. 더 많은 정보가 필요하면, 아래의 링크를 클릭하세요.
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결론
GPT-4o mini는 더욱 저렴하고 강력한 AI 모델로, 다양한 애플리케이션에 활용될 수 있습니다. OpenAI는 지속적으로 AI 모델의 성능을 향상시키고 비용을 절감하기 위해 노력할 것입니다.