トラブルシューティングの質問に関するGPT-4.5のパフォーマンスを人間の専門家のパフォーマンスと比較するには、複雑な問題を分析し、原因を特定し、効果的な解決策を提案する能力を評価することが含まれます。 GPT-4.5は、特に数学的な推論や事実上の正確性などの分野で、その前身に対して大幅な改善を示していますが、トラブルシューティングのパフォーマンスは、問題のコンテキストと複雑さによって異なる場合があります。
GPT-4.5の改善
1。強化された推論機能：GPT-4.5は、高度な考え方の推論構造を備えており、マルチステップの問題により効果的に取り組むことができます。この改善は、モデルが複雑な問題を管理可能な部分に分解し、より正確な診断を提供することを可能にするため、トラブルシューティングに不可欠です[3]。
2。幻覚の減少：GPT-4.5は、精度が最も重要なトラブルシューティングに有益なGPT-4OやO1などの以前のモデルと比較して、誤った情報を生成する可能性が低くなります[8]。この幻覚の減少は、GPT-4.5によって提案されたソリューションがより信頼性が高く、製造された情報ではなく実際の知識に基づいていることを意味します。
3。コンテキストの理解の向上：モデルは、質問のニュアンスをよりよく理解し、適切なコンテキストと制限を伴うより正確な回答を提供することができます。この機能はトラブルシューティングに不可欠です。問題の特定のコンテキストを理解することが正しいソリューションを特定するために重要です[3]。
###人間の専門家との比較
GPT-4.5は大きな進歩を提供しますが、人間の専門家と比較してトラブルシューティングのパフォーマンスはまだ混在しています。
- 複雑さとニュアンス：人間の専門家はしばしば深いドメイン固有の知識と経験を持っており、非常に複雑で微妙な問題をより効果的に処理できるようにします。 GPT-4.5は、その改善にもかかわらず、広範なドメイン固有の専門知識や微妙な判断の呼び出しを必要とする問題と格闘する可能性があります。
- コンテキスト適応：人間の専門家は、新しいまたは異常なコンテキストにより簡単に適応できますが、GPT-4.5のようなAIモデルでは、新しいシナリオを効果的に処理するために追加のトレーニングまたは微調整が必要になる場合があります。
- 創造的な問題解決：人間の専門家は、多くの場合、創造的な問題解決スキルをトラブルシューティングにもたらします。これは、AIモデルが複製するのが難しい場合があります。 GPT-4.5は、トレーニングデータに基づいて幅広いソリューションを生成できますが、人間の専門家の革新的な思考と常に一致するとは限りません。
要約すると、GPT-4.5は前任者と比較してトラブルシューティング機能の大幅な改善を提供しますが、ドメイン固有の専門知識、文脈的適応、および創造的な問題解決の点で、人間の専門家に遅れをとっています。ただし、特に人間の監視と専門知識と組み合わせると、一般的なトラブルシューティングタスクの強力なツールのままです。
引用：
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-heres-how-good-this-model-is
[3] https://9meters.com/technology/ai/gpt-4-5-begins-rolling-out-to-plus-and-team-users-next-week-then-to-enterprise-and-edu-users-the-following Week
[4] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10884900/
[5] https://techcrunch.com/2025/02/27/openai-unveils-gpt-4-5-orion-ists-last-ai-model-yet/
[6] https://www.technologyreview.com/2025/02/27/1112619/openai-just-releaded-4-5-5-5-5-5-5-5-it-its-it
[7] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1iyw6kh/information_gpt45_is_phuning_this_week_but_its/
[8] https://www.cnbc.com/2025/02/27/openai-launching-gpt-4point5-general-purpose-language-model.html