So sánh hiệu suất của GPT-4.5 trong việc khắc phục sự cố của các chuyên gia của con người liên quan đến việc đánh giá khả năng phân tích các vấn đề phức tạp, xác định nguyên nhân và đề xuất các giải pháp hiệu quả. Mặc dù GPT-4.5 đã cho thấy những cải tiến đáng kể so với người tiền nhiệm, đặc biệt là trong các lĩnh vực như lý luận toán học và độ chính xác thực tế, hiệu suất của nó trong việc khắc phục sự cố có thể thay đổi tùy thuộc vào bối cảnh và độ phức tạp của các vấn đề.
Cải tiến trong GPT-4.5
1. Khả năng lý luận nâng cao: GPT-4.5 có cấu trúc lý luận chuỗi suy nghĩ tiên tiến, cho phép nó giải quyết các vấn đề nhiều bước hiệu quả hơn. Sự cải thiện này là rất quan trọng để khắc phục sự cố, vì nó cho phép mô hình chia các vấn đề phức tạp thành các bộ phận có thể quản lý và cung cấp các chẩn đoán chính xác hơn [3].
2. Giảm ảo giác: GPT-4.5 ít có khả năng tạo ra thông tin sai so với các mô hình trước đây như GPT-4O và O1, có lợi trong việc khắc phục sự cố trong đó độ chính xác là tối quan trọng [8]. Việc giảm ảo giác này có nghĩa là các giải pháp được đề xuất bởi GPT-4.5 là đáng tin cậy hơn và dựa trên kiến thức thực tế hơn là thông tin bịa đặt.
3. Cải thiện sự hiểu biết theo ngữ cảnh: Mô hình có thể hiểu rõ hơn các sắc thái trong các câu hỏi và cung cấp các câu trả lời chính xác hơn với bối cảnh và giới hạn phù hợp. Khả năng này là điều cần thiết để khắc phục sự cố, trong đó hiểu được bối cảnh cụ thể của một vấn đề là rất quan trọng để xác định giải pháp chính xác [3].
So sánh với các chuyên gia con người
Trong khi GPT-4.5 cung cấp những tiến bộ đáng kể, hiệu suất của nó trong việc khắc phục sự cố so với các chuyên gia của con người vẫn được trộn lẫn:
- Sự phức tạp và sắc thái: Các chuyên gia của con người thường sở hữu kiến thức và kinh nghiệm cụ thể về miền sâu sắc, cho phép họ xử lý các vấn đề rất phức tạp và sắc thái hiệu quả hơn. GPT-4.5, mặc dù những cải tiến của nó, có thể đấu tranh với các vấn đề đòi hỏi chuyên môn cụ thể về miền hoặc các cuộc gọi phán xét tinh tế.
-Thích ứng theo ngữ cảnh: Các chuyên gia của con người có thể thích nghi dễ dàng hơn với các bối cảnh mới hoặc bất thường, trong khi các mô hình AI như GPT-4.5 có thể yêu cầu đào tạo bổ sung hoặc điều chỉnh bổ sung để xử lý các kịch bản mới một cách hiệu quả.
-Giải quyết vấn đề sáng tạo: Các chuyên gia của con người thường mang lại các kỹ năng giải quyết vấn đề sáng tạo để khắc phục sự cố, điều này có thể là thách thức đối với các mô hình AI để sao chép. Mặc dù GPT-4.5 có thể tạo ra một loạt các giải pháp dựa trên dữ liệu đào tạo của nó, nhưng nó có thể không phải lúc nào cũng phù hợp với tư duy sáng tạo của một chuyên gia con người.
Tóm lại, trong khi GPT-4.5 cung cấp những cải thiện đáng kể về khả năng khắc phục sự cố so với người tiền nhiệm của nó, nó vẫn tụt hậu so với các chuyên gia của con người về chuyên môn cụ thể về miền, thích ứng theo ngữ cảnh và giải quyết vấn đề sáng tạo. Tuy nhiên, nó vẫn là một công cụ mạnh mẽ để xử lý sự cố chung, đặc biệt là khi kết hợp với sự giám sát và chuyên môn của con người.
Trích dẫn:
[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-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/
.
.
.
[8] https://www.cnbc.com/2025/02/27/openai-launching-gpt-4point5-general-purpose-large-language-model.html