GPT-4.5, den seneste iteration af Openais store sprogmodeller, demonstrerer blandet præstation i matematiske og videnskabelige opgaver. Her er en detaljeret oversigt over dens kapaciteter og begrænsninger:
Matematiske kapaciteter
GPT-4.5 viser betydelige forbedringer i matematisk ræsonnement sammenlignet med dens forgængere. Det klarer sig 30% bedre på matematiske ræsonnementsopgaver end GPT-4 takket være dens avancerede kæde-tanke-ræsonnementsstruktur [1]. Denne forbedring giver den mulighed for at tackle komplekse matematiske problemer med større nøjagtighed og give mere gennemsigtige forklaringer på dens tankeproces. På trods af disse forbedringer er GPT-4.5 imidlertid ikke den øverste kunstner i alle matematiske benchmarks. For eksempel er det bedre end andre modeller som O3-mini i specifikke matematik- og videnskabsevalueringer [5] [9].
Videnskabelige opgaver
I videnskabelige opgaver udmærker GPT-4.5 sig mere i at give nuancerede og kontekstt passende svar snarere end at løse komplekse videnskabelige ligninger. Selvom det kan hjælpe med opgaver som forespørgsel om videnskabelige fakta og fungere som en videnbase-grænseflade, er dens evne til at løse avancerede videnskabelige problemer ikke så udtalt som dens sprogrelaterede evner [2] [5]. GPT-4.5s styrke ligger i dens evne til at deltage i naturlige samtaler og levere kreative løsninger, hvilket kan være gavnligt for opgaver, der kræver menneskeligt samarbejde og forståelse [7] [9].
Begrænsninger og sammenligninger
GPT-4.5s præstation i matematiske og videnskabelige opgaver er ikke ensartet overlegen over alle tidligere modeller. Det er mere designet til generel sprogforståelse og følelsesmæssig intelligens, hvilket gør det mindre optimalt til opgaver, der kræver avancerede ræsonnementskapaciteter [3] [5]. Selvom GPT-4.5 for eksempel reducerer hallucinationer markant sammenlignet med sine forgængere, scorer den stadig lavere end nogle specialiserede modeller i specifikke videnskabelige benchmarks [5] [9].
Sammenfattende tilbyder GPT-4.5 forbedrede matematiske ræsonnementsfunktioner, men er muligvis ikke det bedste valg til avanceret videnskabelig problemløsning. Dens styrker ligger i dens samtaleevner og kreative applikationer, hvilket gør det til et værdifuldt værktøj til opgaver, der kræver nuanceret menneskelig interaktion og forståelse.
Citater:
)
[2] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/58168e8a92994655d6da3939e7cc0918-paper-datasets_and_benchmarks.pdf
[3] https://www.reddit.com/r/chatgpt/comments/1izpvcb/thoughts_on_gpt45_and_why_its_important/
[4] https://www.kommunicate.io/blog/chatgpt-4-vs-chatgpt-3-5-key-differences/
[5] https://topmostads.com/openai-release-trpt-4-5/
[6] https://www.mdpi.com/2227-7102/14/7/698
[7] https://openai.com/index/introducing-trpt-4-5/
)
)