GPT-4.5 и GPT-4 демонстрируют расширенные возможности в решении сложных математических задач, включая исчисление. Тем не менее, их производительность может быть различена в зависимости от конкретных улучшений и областей фокусировки.
** GPT-4 известен своими значительными достижениями по сравнению с его предшественниками, особенно при обработке сложных математических и научных задач. Он может эффективно решать усовершенствованные проблемы исчисления, моделировать химические реакции и анализировать сложные научные тексты. Способность этой модели обрабатывать нюансированные инструкции и ее улучшенная контекстная осведомленность делают ее более надежным для сложного решения проблем по сравнению с более ранними версиями, такими как GPT-3.5 [1] [5] [7].
** GPT-4.5 опирается на сильные стороны GPT-4, предлагая улучшения в нескольких областях. Он показывает заметное увеличение математической производительности, с 27,4% улучшением по сравнению с GPT-4O в задачах, связанных с математикой [2]. Это говорит о том, что GPT-4.5 более надежна для фактических рассуждений и математического решения проблем. Тем не менее, он предназначен скорее как модель общего назначения, Adept в творческих и нюансированных задачах, а не детализации пошаговой логики или многоэтапных рассуждений [6].
С точки зрения исчисления, в частности, в то время как улучшения в математике GPT-4.5 значительны, оно не специально адаптировано для расширенных логических рассуждений или многоэтапных математических дериваций, таких как некоторые другие модели (например, модели серии O). Следовательно, для задач, требующих подробных производных исчисления или сложных математических доказательств, GPT-4 все еще может быть конкурентоспособным, но более широкие улучшения GPT-4.5 могут сделать его более универсальным для более широкого спектра математических и научных применений.
В целом, GPT-4.5 предлагает повышенную производительность по математике и науке по сравнению с GPT-4, но его сильные стороны больше лежат в своих возможностях общего назначения и надежности между различными задачами, а не специализированными математическими решениями.
Цитаты:
[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-diffferences/
[8] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-biggest-diffferences-to-consider
[9] https://neoteric.eu/blog/gpt-4o-vs-gpt-4-vs-gpt-3-5-comparison-in-real-world-scenarios/