GPT-4.5とGPT-4はどちらも、計算を含む複雑な数学的問題を解決する上で高度な機能を示しています。ただし、特定の改善とフォーカス領域に基づいて、パフォーマンスを区別できます。
** GPT-4は、特に複雑な数学的および科学的タスクの処理において、その前身に対する大幅な進歩で知られています。高度な計算の問題を効果的に解決し、化学反応をシミュレートし、複雑な科学テキストを分析できます。このモデルの微妙な指示とその強化されたコンテキスト認識を処理する能力により、GPT-3.5 [1] [5] [7]などの以前のバージョンと比較して、複雑な問題解決に対してより信頼性が高くなります。
** GPT-4.5は、いくつかの分野で改善を提供することにより、GPT-4の強みに基づいて構築されます。数学的なパフォーマンスが顕著に増加し、数学関連のタスクでGPT-4oよりも27.4％の改善があります[2]。これは、GPT-4.5が事実上の推論と数学的な問題解決に対してより信頼性が高いことを示唆しています。ただし、詳細な段階的なロジックやマルチステップの推論ではなく、創造的で微妙なタスクに熟達した汎用モデルとして設計されています[6]。
Calculusの観点からは、GPT-4.5の数学の改善は重要ですが、他のモデル(Oシリーズモデルなど)と同様に、高度な論理推論や多段階の数学的派生派のために特別に調整されていません。したがって、詳細な計算派生または複雑な数学的証明を必要とするタスクの場合、GPT-4は依然として競争力があるかもしれませんが、GPT-4.5のより広範な改善により、より広範な数学的および科学的アプリケーションにとってより汎用性が高くなります。
全体として、GPT-4.5は、GPT-4と比較して数学と科学のパフォーマンスの向上を提供しますが、その強みは、専門的な数学的問題解決ではなく、さまざまなタスクにわたる汎用能力と信頼性においてより多くあります。
引用：
[1] https://www.searchenginejournal.com/gpt-4-vs-gpt-3-5/482463/
[2] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-heres-how-good-this-model-is
[3] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10884900/
[4] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[5] https://openai.com/index/gpt-4-research/
[6] https://help.openai.com/en/articles/10658365-gpt-4-5-in-chatgpt
[7] https://www.kommunicate.io/blog/chatgpt-4-vs-chatgpt-3-5-key-differences/
[8] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-giggest-differences to-sonsider
[9] https://neoteric.eu/blog/gpt-4o-vs-cpt-4-vs-gpt-3-5-comparison-in-world-scenarios/