Porównanie wydajności GPT-4.5 w zakresie rozwiązywania problemów z wynikiem ekspertów ludzkich obejmuje ocenę jego zdolności do analizy złożonych problemów, identyfikacji przyczyn i proponowania skutecznych rozwiązań. Podczas gdy GPT-4.5 wykazał znaczną poprawę w stosunku do swoich poprzedników, szczególnie w obszarach takich jak matematyczne rozumowanie i dokładność faktyczna, jego wydajność w rozwiązywaniu problemów może się różnić w zależności od kontekstu i złożoności problemów.
Ulepszenia GPT-4.5
1. Ulepszone możliwości rozumowania: GPT-4.5 zawiera zaawansowaną strukturę rozumowania, która pozwala mu skuteczniej rozwiązywać problemy z wieloma stopami. Ta poprawa ma kluczowe znaczenie dla rozwiązywania problemów, ponieważ umożliwia modelu rozkładanie złożonych problemów na części możliwe do zarządzania i zapewnia dokładniejsze diagnozy [3].
2. Zmniejszone halucynacje: GPT-4.5 rzadziej generuje fałszywe informacje w porównaniu z poprzednimi modelami, takimi jak GPT-4O i O1, co jest korzystne w rozwiązywaniu problemów, gdy dokładność jest najważniejsza [8]. Ta redukcja halucynacji oznacza, że rozwiązania zaproponowane przez GPT-4.5 są bardziej wiarygodne i oparte na faktycznej wiedzy niż wytworzonych informacji.
3. Ulepszone zrozumienie kontekstowe: model może lepiej zrozumieć niuanse w pytaniach i zapewniać bardziej precyzyjne odpowiedzi z odpowiednim kontekstem i ograniczeniami. Ta zdolność jest niezbędna do rozwiązywania problemów, w których zrozumienie konkretnego kontekstu problemu ma kluczowe znaczenie dla zidentyfikowania właściwego rozwiązania [3].
Porównanie z ludzkimi ekspertami
Podczas gdy GPT-4.5 oferuje znaczny postęp, jego wydajność rozwiązywania problemów w porównaniu z ekspertami ludzkimi jest nadal mieszana:
- Złożoność i niuans: Eksperci ludzcy często posiadają głęboką wiedzę i doświadczenie specyficzne dla domeny, umożliwiając im skuteczniejsze radzenie sobie z wysoce złożonymi i dopracowanymi problemami. GPT-4.5, pomimo swoich ulepszeń, może zmagać się z problemami wymagającymi obszernej wiedzy specjalistycznej specyficznej dla domeny lub subtelnych wezwań do osądu.
-Adaptacja kontekstowa: Eksperci ludzcy mogą łatwiej dostosowywać się do nowych lub nietypowych kontekstów, podczas gdy modele AI, takie jak GPT-4.5, mogą wymagać dodatkowego szkolenia lub dostrajania do skutecznego obsługi nowych scenariuszy.
-Twórcze rozwiązywanie problemów: Eksperci ludzcy często wnoszą kreatywne umiejętności rozwiązywania problemów w rozwiązywaniu problemów, co może być trudne dla modeli AI. Podczas gdy GPT-4.5 może generować szeroki zakres rozwiązań opartych na swoich danych szkoleniowych, nie zawsze może pasować do innowacyjnego myślenia ludzkiego eksperta.
Podsumowując, podczas gdy GPT-4.5 oferuje znaczną poprawę możliwości rozwiązywania problemów w porównaniu z jego poprzednikami, nadal pozostaje w tyle za ekspertami ludzkimi pod względem wiedzy specjalistycznej specyficznej dla domeny, adaptacji kontekstowej i kreatywnego rozwiązywania problemów. Pozostaje jednak potężnym narzędziem do ogólnego rozwiązywania problemów, szczególnie w połączeniu z ludzkim nadzorem i wiedzą specjalistyczną.
Cytaty:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-heres-how-good-this-model-is
[3] https://9meters.com/technology/ai/gpt-4-5-beginins-rolling-o-to-plus-and-team-users-nextweek-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-its-lastregest-ai-model-yet/
[6] https://www.technologyreview.com/2025/02/27/1112619/openai-just-reluease-gpt-4-5-and-says-it-is-its-biggest-and-best-chat-model-yet/
[7] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1iYW6KH/information_gpt45_is_caping_this_week_but_its/
[8] https://www.cnbc.com/2025/02/27/openai-lounching-gpt-4point5-general-purpose-lange-language-model.html