GPT-4.5 en GPT-4 staan beide voor uitdagingen bij het omgaan met talen met lage resource, maar er zijn enkele verschillen in hun benaderingen en prestaties.
GPT-4 prestaties op talen met lage resource
GPT-4 heeft, net als andere grote taalmodellen, indrukwekkende mogelijkheden getoond in talen met een hoge resource maar worstelt met talen met lage resource. Studies hebben aangetoond dat de prestaties van GPT-4 in deze talen niet zo robuust zijn als in het Engels of andere goed vertegenwoordigde talen [1] [3]. Dit is deels te wijten aan de beperkte trainingsgegevens die beschikbaar zijn voor deze talen, wat resulteert in minder effectieve tokenisatie en begrip van taalkundige nuances [1]. Bovendien bleken de veiligheidsfilters van GPT-4 minder effectief te zijn bij het omgaan met inputs die worden vertaald in talen met lage middelen, waardoor het gemakkelijker is om beveiligingen te omzeilen [5].
GPT-4.5 Verbeteringen voor talen met lage resource
GPT-4.5 wil de mogelijkheden van GPT-4 verbeteren, inclusief de behandeling van talen met lage resource. Hoewel specifieke verbeteringen voor talen met lage resource niet uitgebreid gedetailleerd zijn, wordt opgemerkt dat GPT-4.5 het beter doet dan GPT-4 in meertalige evaluaties. Bij bijvoorbeeld evaluaties met behulp van de MMLU-testset vertaald in 14 talen, waaronder low-resource talen zoals Yoruba, vertoonden GPT-4.5 betere prestaties in vergelijking met GPT-4 [9]. Dit suggereert dat GPT-4.5 mogelijk meertalige ondersteuning en mogelijk betere behandeling van taalkundige nuances in talen met lage middelen heeft verbeterd.
De verbeteringen in GPT-4.5 gaan echter meer over de algemene meertalige prestaties in plaats van specifieke verbeteringen voor talen met lage middelen. Het gebruik van menselijke vertalers voor het evalueren van meertalige mogelijkheden duidt op een focus op het waarborgen van nauwkeurige vertalingen, die indirect lage-resource talen kunnen ten goede komen door betrouwbaardere gegevens te bieden voor toekomstige verbeteringen [9].
Uitdagingen en toekomstige aanwijzingen
Ondanks deze verbeteringen staan zowel GPT-4 als GPT-4.5 nog steeds voor belangrijke uitdagingen met talen met lage resource. Fijnafstemming en gespecialiseerde prompt technieken worden vaak aanbevolen om de prestaties in deze talen te verbeteren [7]. De ongelijkheid in veiligheid en prestaties tussen talen met een hoge bron en lage resource benadrukt de behoefte aan meer inclusieve trainingsgegevens en veiligheidsprotocollen die rekening houden met taaldiversiteit [5].
Samenvattend, hoewel GPT-4.5 enkele verbeteringen biedt ten opzichte van GPT-4 in meertalige contexten, zijn specifieke verbeteringen voor talen met lage resource niet uitgebreid gedetailleerd. Verder onderzoek en ontwikkeling zijn nodig om de aanhoudende uitdagingen in deze talen aan te gaan.
Citaten:
[1] https://aclanthology.org/2024.findings-emlp.920.pdf
[2] https://topmostads.com/gpt-4-5-vs-gpt-5-release/
[3] https://www.asianlp.sg/conferences/ialp2024/proceedings/papers/ialp2024_p027.pdf
[4] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-biggest-differenties-to-consider
[5] https://arxiv.org/pdf/2310.02446.pdf
[6] https://teamai.com/blog/large-language-models-llms/understanding-different-chatgpt-models/
[7] https://aclanthology.org/2025.coling-main.559.pdf
[8] https://www.reddit.com/r/claudeai/comments/1dqj1lg/claude_35_sonnet_vs_gpt4_a_programmers/
[9] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf