Zarówno GPT-4.5, jak i GPT-4 wykazują zaawansowane możliwości w rozwiązywaniu złożonych problemów matematycznych, w tym rachunku różniczkowego. Ich wydajność można jednak wyróżnić na podstawie konkretnych ulepszeń i obszarów skupienia.
** GPT-4 jest znany ze swoich znaczących postępów w stosunku do swoich poprzedników, szczególnie w obsłudze złożonych zadań matematycznych i naukowych. Może skutecznie rozwiązać zaawansowane problemy z rachunku różniczkowego, symulować reakcje chemiczne i analizować złożone teksty naukowe. Zdolność tego modelu do przetwarzania dopracowanych instrukcji i jego zwiększona świadomość kontekstowa sprawiają, że jest bardziej wiarygodna w przypadku złożonego rozwiązywania problemów w porównaniu z wcześniejszymi wersjami, takimi jak GPT-3.5 [1] [5] [7].
** GPT-4.5 opiera się na mocnych stronach GPT-4, oferując ulepszenia w kilku obszarach. Pokazuje znaczący wzrost wydajności matematycznej, z 27,4% poprawą w stosunku do GPT-4O w zadaniach związanych z matematyką [2]. Sugeruje to, że GPT-4.5 jest bardziej wiarygodny dla faktycznego rozumowania i matematycznego rozwiązywania problemów. Jest jednak zaprojektowany bardziej jako model ogólnego przeznaczenia, biegły w zadaniach kreatywnych i niuansowych zamiast szczegółowych logiki krok po kroku lub wieloetapowym rozumowaniu [6].
Pod względem rachunku różniczkowego, podczas gdy ulepszenia matematyki GPT-4.5 są znaczące, nie jest ono specjalnie dostosowane do zaawansowanych logicznych rozumowania lub wieloetapowych pochodnych matematycznych, takich jak niektóre inne modele (np. Modele O-Series). Dlatego w przypadku zadań wymagających szczegółowych pochodnych rachunków lub złożonych dowodów matematycznych GPT-4 może być nadal konkurencyjny, ale szersze ulepszenia GPT-4.5 mogą uczynić go bardziej wszechstronnym dla szerszego zakresu zastosowań matematycznych i naukowych.
Ogólnie rzecz biorąc, GPT-4.5 oferuje lepsze wyniki w matematyce i nauk ścisłych w porównaniu z GPT-4, ale jego mocne strony leżą bardziej w jego ogólnym zakresie i niezawodności w różnych zadaniach niż wyspecjalizowane matematyczne rozwiązywanie problemów.
Cytaty:
[1] https://www.searchenginejournal.com/gpt-4-vs-gpt-3-5/482463/
[2] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-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.kommuniate.io/blog/chatgpt-4-vs-chatgpt-3-5-key-differences/
[8] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-liggest-differences-to-consider
[9] https://neoteric.eu/blog/gpt-4o-vs-gpt-4-vs-gpt-3-5-comparison-inal-world-scenarios/