GPT-4o miniはOpenAIの最新技術を結集して開発された小型モデルであり、高い性能と低コストを両立している。テキストと画像の入力に対応しており、将来的には動画や音声の入出力をサポートする予定だ。128Kトークンという大容量のコンテキストウィンドウを持ち、1回のリクエストで最大16Kトークンの出力が可能となっている。

GPT-4o miniの特徴と性能

GPT-4o miniはコスト効率を追求した小型AIモデルとして注目を集めている。このモデルはMMLU（Massive Multitask Language Understanding）ベンチマークで82%のスコアを達成し、現時点でLMSYSリーダーボードのチャット性能においてGPT-4を上回る結果を示した。従来のフロンティアモデルと比較して桁違いに安価で、GPT-3.5 Turboよりも60%以上コストが低いという画期的な特徴を持つ。^[1]

GPT-4o miniの価格設定は入力トークンあたり15セント、出力トーテキスト情報クンあたり60セントと低価格なのが特徴。多数のモデル呼び出しを連鎖または並列化するアプリケーションや、リアルタイムのテキスト応答を要するカスタマーサポートチャットボットなど幅広いタスクに対応可能な水準だ。

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GPT-4o miniの優れた性能

GPT-4o miniはテキスト理解や多モーダル推論において、ほかの生成AIモデルを凌駕する性能を示している。MMULベンチマークでは82.0%のスコアを達成し、Gemini Flashの77.9%やClaude Haikuの73.8%を上回った。数学的推論を測るMGSMでも87.0%のスコアを記録し、Gemini Flashの75.5%やClaude Haikuの71.7%を大きく引き離している。

コーディング性能を評価するHumanEvalにおいても、GPT-4o miniは87.2%という高いスコアを獲得した。この結果はGemini Flashの71.5%やClaude Haikuの75.9%を上回る優れた性能だ。さらにマルチモーダル推論を評価するMMUUでも59.4%のスコアを記録し、Gemini Flashの56.1%やClaude Haikuの50.2%を上回る結果となった。

GPT-4o miniの安全性と今後の展望

OpenAIはGPT-4o miniの開発過程において安全性を最重視しているのが特徴だ。事前学習段階ではヘイトスピーチや成人向けコンテンツ、個人情報を主に集約するサイト、スパムなどモデルに学習させたくない情報をフィルタリングしている。学習後も人間からのフィードバックを用いた強化学習（RLHF）などの技術を活用し、モデルの動作をOpenAIのポリシーに適合させる取り組みを行っている。

また、GPT-4o miniはOpenAIにおいて、命令階層を初めて適用したモデルとなった。この手法によりジェイルブレイクやプロンプトインジェクション、システムプロンプト抽出などの攻撃に対する耐性が向上している。これによりモデルの応答の信頼性が高まり、大規模なアプリケーションでの使用がより安全になると期待されている。

trends編集部「K」の一言

GPT-4o miniの登場により、AIアプリケーションの開発と展開がさらに加速する可能性が高い。コスト効率の大幅な向上はスタートアップや中小企業にとって高度なAI機能の実装を容易にし、イノベーションの促進につながるだろう。一方でAIの普及に伴う倫理的問題や、人間の仕事の置き換えに関する懸念も同時に高まる可能性がある。

企業にとっては、GPT-4o miniの導入によるコスト削減や業務効率化のメリットが大きい。特にカスタマーサポートや情報検索、コンテンツ生成などの分野で効果が期待できる。

学術界や研究分野においてもGPT-4o miniの影響は大きいだろう。低コストで高性能なAIモデルの利用が可能になることで、これまで資金面での制約があった研究プロジェクトも実現可能だ。特に自然言語処理や機械学習の分野で、新たな発見や理論の構築が加速する可能性がある。

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。