حان عصر النماذج الصغيرة والعالية الأداء. هذا الأسبوع، أطلقت OpenAI GPT-4 Mini، وهو إصدار أصغر وأسرع وأقل تكلفة بكثير من GPT-4. بسعر 15 سنتًا لكل مليون رمز إدخال و60 سنتًا لكل مليون رمز إخراج، يُعد GPT-4 Mini أرخص بنسبة 60% من GPT-3.5 Turbo.

يحصل GPT-4 Mini على درجة 82% في مؤشر MLU ويتفوق حاليًا على GPT-4 في تفضيلات الدردشة على لوحة قيادة LM Cy. يدعم النص والرؤية في واجهة برمجة التطبيقات، مع دعم الإدخالات والإخراجات النصية والصورية والمرئية والصوتية في المستقبل. يتميز النموذج بنافذة سياق تبلغ 128,000 رمز ومعرفة حتى أكتوبر 2023.

في اختبارات الأداء، أظهر GPT-4 Mini سرعته وقدراته. تمكن من إنشاء سريع لنص برمجي Python لإخراج الأرقام من 1 إلى 100، وإنشاء لعبة Snake عاملة، وحل مشكلات منطقية وتفكيرية متنوعة. مقارنة بـ GPT-4، كان GPT-4 Mini أسرع بما يصل إلى ثلاث مرات في بعض المهام.

بدأت باختبار قدرة GPT-4 Mini على إنشاء نصوص برمجية Python بسيطة. تمكن بسرعة ودقة من إخراج نص برمجي لطباعة الأرقام من 1 إلى 100. بعد ذلك، طلبت منه كتابة لعبة Snake في Python، وقدم نصًا برمجيًا عاملاً في غضون 5.8 ثوان، وهو ما كان أسرع بثلاث مرات من GPT-4.

ثم اختبرت قدرته على التعامل مع طلبات أكثر حساسية، مثل كيفية اختراق سيارة. بينما قدم GPT-4 Mini بعض المعلومات، أعلم أن هذا النوع من المحتوى سيتم إصلاحه في وقت قريب، لذا اعتبرته فشلاً.

وبالانتقال إلى المهام القائمة على المنطق والتفكير، أداء GPT-4 Mini بشكل جيد للغاية. شرح بشكل صحيح وقت جفاف القمصان، وحل مشكلة رياضية أساسية، وحتى عد عدد الكلمات في استجابتي السابقة بدقة.

عندما قدمت له لغز منطقي كلاسيكي عن القتلة في غرفة، قدم GPT-4 Mini شرحًا مفصلاً خطوة بخطوة يطابق استجابة GPT-4.

أظهر GPT-4 Mini قدرات استدلالية ومنطقية مذهلة طوال عملية الاختبار. فيما يلي أبرز النقاط البارزة:

• حل بشكل صحيح النص البرمجي Python لإخراج الأرقام من 1 إلى 100، وكذلك تنفيذ لعبة Snake، مما يُظهر قدراته البرمجية.
• قدم شرحًا سليمًا لمشكلة وقت جفاف القمصان، مع التعرف على أن وقت الجفاف مستقل عن عدد القمصان.
• حسب بدقة إجمالي تكلفة الفندق، بما في ذلك سعر الغرفة والضريبة والرسوم الإضافية.
• حدد بشكل صحيح عدد الكلمات في الاستجابة المقدمة، متفوقًا على نموذج GPT-4 الأكبر.
• تفكر بشكل منطقي في سيناريو "مشكلة القاتل"، وحدد العدد الصحيح للقتلة المتبقين.
• أظهر فهمًا قويًا لمشكلة الكرات الزجاجية، واستنتج بشكل صحيح الموقع النهائي للكرة.

في حين واجه GPT-4 Mini بعض الصعوبات في المهام، مثل "10 جمل تنتهي بكلمة تفاحة" والتحليل المستند إلى الرؤية، إلا أنه أظهر إدراكًا قويًا للاستدلال والتفكير المنطقي. تجعل سرعة النموذج وكفاءة التكلفة منه خيارًا جذابًا للعديد من التطبيقات التي تعطي الأولوية لهذه القدرات المعرفية.

أظهر GPT-4 Mini أداءً مذهلاً في مهام الرؤية ومعالجة الصور المقدمة. فيما يلي أبرز النتائج:

• شرح الصورة: عندما أُظهرت له مقطع مضحك يقارن ديناميكيات الشركات الناشئة والشركات الكبيرة، شرح GPT-4 Mini النكتة والاختلافات الموضحة في الصورتين بدقة.

• التحويل من الصورة إلى CSV: عندما قُدم له لقطة شاشة لجدول بيانات Excel، تمكن GPT-4 Mini من تحويل البيانات بشكل صحيح إلى تنسيق CSV، مما يُظهر قدرته على معالجة وتحويل المعلومات المرئية.

• تحليل التخزين: عندما قُدم له لقطة شاشة لتقسيم تخزين iPhone، حدد GPT-4 Mini بشكل صحيح مساحة التخزين المتبقية والتطبيق الذي يستهلك أكبر قدر من التخزين، مما يُظهر قدرته على استخراج وتفسير المعلومات ذات الصلة من البيانات المرئية.

ومع ذلك، كشف التحليل أيضًا أن بينما تفوق GPT-4 Mini في المهام القائمة على النص، كان أبطأ واستخدم عددًا كبيرًا بكثير من الرموز عند معالجة المدخلات المرئية مقارنة بنموذج GPT-4 الأكبر. هذا يشير إلى أنه بالنسبة للتطبيقات التي تعتمد بشكل كبير على الرؤية ومعالجة الصور، قد يكون نموذج GPT-4 القياسي هو الخيار الأنسب، مع التركيز على الأداء بدلاً من كفاءة التكلفة لـ GPT-4 Mini.

بشكل عام، تُبرز النتائج تنوع قدرات GPT-4 Mini في التعامل مع مجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك الرؤية ومعالجة الصور، مع الحفاظ على ميزة أداء كبيرة وكفاءة التكلفة مقارنة بنظيره الأكبر. هذا يجعل GPT-4 Mini خيارًا جذابًا للتطبيقات التي يكون فيها التوازن بين التكلفة والأداء عاملاً رئيسيًا.

كشفت اختبارات GPT-40 mini عن بعض القدرات المذهلة لهذا النموذج الأصغر والأكثر كفاءة من حيث التكلفة. مقارنة بـ GPT-4 الأكبر، أظهر GPT-40 mini سرعة وأداء ملحوظين عبر مجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك كتابة نصوص برمجية Python وحل المشكلات المنطقية وحتى إنشاء محتوى إبداعي.

إحدى المزايا الرئيسية لـ GPT-40 mini هي انخفاض تكلفته بشكل كبير، حيث يكون السعر أرخص بنسبة 60% من GPT-3.5 Turbo. هذا يجعله خيارًا جذابًا للمطورين والشركات التي تسعى إلى الاستفادة من نماذج اللغة القوية دون الحاجة إلى دفع سعر مرتفع.

ومع ذلك، كشف الاختبار أيضًا عن بعض قيود GPT-40 mini، خاصة عند القيام بمهام تتضمن المعالجة المرئية. واجه النموذج صعوبة في مطابقة أداء GPT-4 في مهام مثل تحليل الصور والتحويل، حيث استغرق وقتًا أطول في المعالجة واستخدم عددًا كبيرًا بكثير من الرموز.

بشكل عام، يمثل ظهور GPT-40 mini خطوة مهمة في تطور نماذج اللغة، مما يُظهر إمكانات النماذج الأصغر والأكثر كفاءة في تقديم قدرات مذهلة بكسر من التكلفة. مع استمرار عصر النماذج الصغيرة في التطور، سيكون من المثير للاهتمام رؤية كيف سيتم تبني واستخدام GPT-40 mini ونماذج مماثلة في مختلف التطبيقات.