GPT-4.5 et GPT-4 sont tous deux confrontés à des défis lorsqu'ils traitent des langues à faibles ressources, mais il existe des différences dans leurs approches et leurs performances.
GPT-4 Performance sur les langues à faible ressource
Le GPT-4, comme d'autres modèles de grande langue, a montré des capacités impressionnantes dans les langues à haute ressource mais lutte avec des langues à faible ressource. Des études ont indiqué que la performance de GPT-4 dans ces langues n'est pas aussi robuste que en anglais ou dans d'autres langues bien représentées [1] [3]. Cela est dû en partie aux données de formation limitées disponibles pour ces langues, ce qui se traduit par une tokenisation et une compréhension moins efficaces des nuances linguistiques [1]. De plus, les filtres de sécurité de GPT-4 se sont révélés moins efficaces lorsqu'ils traitent des entrées traduites dans des langages à faible ressource, ce qui facilite le contournement des garanties [5].
GPT-4.5 Améliorations pour les langues à faible ressource
GPT-4.5 vise à améliorer les capacités de GPT-4, y compris sa gestion des langues à faibles ressources. Bien que des améliorations spécifiques des langues à faibles ressources ne soient pas largement détaillées, le GPT-4.5 est noté pour surpasser GPT-4 dans des évaluations multilingues. Par exemple, dans les évaluations utilisant l'ensemble de tests MMLU traduit en 14 langues, y compris les langages à faible ressource comme Yoruba, GPT-4.5 a montré de meilleures performances par rapport à GPT-4 [9]. Cela suggère que le GPT-4.5 pourrait avoir amélioré le support multilingue et potentiellement une meilleure manipulation des nuances linguistiques dans les langues à faible ressource.
Cependant, les améliorations de GPT-4.5 concernent davantage les performances multilingues plutôt que des améliorations spécifiques pour les langues à faibles ressources. L'utilisation de traducteurs humains pour évaluer les capacités multilingues indique un accent sur la garantie de traductions précises, ce qui pourrait indirectement bénéficier aux langues à faible ressource en fournissant des données plus fiables pour les améliorations futures [9].
défis et orientations futures
Malgré ces améliorations, GPT-4 et GPT-4.5 sont toujours confrontés à des défis importants avec des langues à faible ressource. Des techniques d'incitation à réglage fin et spécialisées sont souvent recommandées pour améliorer les performances de ces langues [7]. La disparité de la sécurité et des performances entre les langues à ressources élevées et à faibles ressources met en évidence la nécessité de données de formation et de protocoles de sécurité plus inclusives qui tiennent compte de la diversité linguistique [5].
En résumé, alors que GPT-4.5 offre quelques améliorations par rapport à GPT-4 dans des contextes multilingues, des améliorations spécifiques pour les langues à faibles ressources ne sont pas largement détaillées. Des recherches et un développement supplémentaires sont nécessaires pour relever les défis persistants de ces langues.
Citations:
[1] https://aclanthology.org/2024.findings-emllp.920.pdf
[2] https://topstads.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/searchsenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-biggest-differences-to-onsider
[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