OpenAI의 대형 언어 모델의 최신 반복 인 GPT-4.5는 수학 및 과학 작업에서 혼합 성능을 보여줍니다. 다음은 기능 및 제한 사항에 대한 자세한 개요입니다.
수학적 기능
GPT-4.5는 전임자에 비해 수학적 추론이 크게 향상되었습니다. 고급 추론 구조 덕분에 GPT-4보다 수학적 추론 작업에서 30% 더 잘 수행됩니다 [1]. 이 향상은 복잡한 수학적 문제를 더 큰 정확도로 해결하고 사고 과정에 대한보다 투명한 설명을 제공 할 수있게합니다. 그러나 이러한 개선에도 불구하고 GPT-4.5는 모든 수학적 벤치 마크에서 최고 성능이 아닙니다. 예를 들어, 특정 수학 및 과학 평가에서 O3-MINI와 같은 다른 모델에 의해 성능이 우수합니다 [5] [9].
과학 작업
과학적 과제에서 GPT-4.5는 복잡한 과학적 방정식을 해결하기보다는 미묘하고 맥락 적으로 적절한 반응을 제공하는 데 더 많이 뛰어납니다. 과학적 사실을 쿼리하고 지식 기반 인터페이스 역할을하는 것과 같은 작업에 도움이 될 수 있지만, 고급 과학적 문제를 해결하는 능력은 언어 관련 기능만큼 뚜렷하지 않습니다 [2] [5]. GPT-4.5의 강점은 자연스러운 대화에 참여하고 창의적인 솔루션을 제공하는 능력에 있으며, 이는 인간의 협력과 이해가 필요한 작업에 도움이 될 수 있습니다 [7] [9].
한계 및 비교
수학적 및 과학적 작업에서 GPT-4.5의 성능은 이전의 모든 모델보다 균일하게 우수하지 않습니다. 일반적인 언어 이해와 감성 지능을 위해 더 설계되었으므로 고급 추론 능력을 요구하는 작업에 덜 최적이됩니다 [3] [5]. 예를 들어, GPT-4.5는 전임자에 비해 환각을 크게 줄인 반면, 특정 과학적 벤치 마크에서 일부 전문화 된 모델보다 여전히 낮은 점수를 받고있다 [5] [9].
요약하면, GPT-4.5는 개선 된 수학적 추론 능력을 제공하지만 고급 과학적 문제 해결을위한 최선의 선택은 아닐 수 있습니다. 그것의 강점은 대화 능력과 창의적 응용에 달려있어 미묘한 인간의 상호 작용과 이해가 필요한 작업을위한 귀중한 도구입니다.
인용 :
[1] https://9meters.com/technology/ai/gpt-4-5-begins-rolling-to-plus-and-team-users-next-week-to- enterprise-and-edu-users- the-following-week
[2] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/58168e8a9299465d6da3939e7cc0918-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://topmestads.com/openai-release-gpt-4-5/
[6] https://www.mdpi.com/2227-7102/14/7/698
[7] https://openai.com/index/introducing-gpt-4-5/
[8] https://blog.promptlayer.com/everything-we- know-openais-gpt-4-model/
[9] https://www.technologyreview.com/2025/02/27/1112619/openai-just-releised-gpt-4-5-and-says-is-big-big-best-cat-model--yet/--yet/---model-yet/