GPT-4,5 und GPT-4 sind sich im Umgang mit Sprachen mit niedrigem Ressourcen vor Herausforderungen, aber es gibt einige Unterschiede in ihren Ansätzen und ihrer Leistung.
GPT-4-Leistung auf Sprachen mit niedrigen Ressourcen
GPT-4 hat wie andere Großsprachmodelle beeindruckende Fähigkeiten in hochreserven Sprachen gezeigt, kämpft jedoch mit niedrig ressourcenartigen Sprachen. Studien haben gezeigt, dass die Leistung von GPT-4 in diesen Sprachen nicht so robust ist wie in Englisch oder anderen gut vertretenen Sprachen [1] [3]. Dies ist teilweise auf die begrenzten Schulungsdaten zurückzuführen, die für diese Sprachen verfügbar sind, was zu einer weniger effektiven Tokenisierung und einem Verständnis der sprachlichen Nuancen führt [1]. Darüber hinaus wurde festgestellt, dass die Sicherheitsfilter von GPT-4 beim Umgang mit Eingaben, die in Sprachen mit niedrigem Ressourcen übersetzt wurden, weniger effektiv sind, wodurch es einfacher ist, die Schutzmaßnahmen zu umgehen [5].
GPT-4.5 Verbesserungen für Sprachen mit niedriger Ressourcen
GPT-4,5 zielt darauf ab, die Fähigkeiten von GPT-4 zu verbessern, einschließlich des Umgangs mit geringen Ressourcensprachen. Während spezifische Verbesserungen für Sprachen mit niedrigem Ressourcen nicht ausgiebig detailliert sind, ist GPT-4,5 in mehrsprachigen Bewertungen von GPT-4 übertrifft. Beispielsweise zeigte GPT-4,5 in Bewertungen unter Verwendung des MMLU-Testsatzes in 14 Sprachen, einschließlich niedriger Ressourcen wie Yoruba, eine bessere Leistung im Vergleich zu GPT-4 [9]. Dies deutet darauf hin, dass GPT-4,5 möglicherweise eine verstärkte mehrsprachige Unterstützung und möglicherweise besseren Umgang mit sprachlichen Nuancen in Sprachen mit niedrigem Ressourcen haben könnte.
Bei den Verbesserungen in GPT-4,5 geht es jedoch eher um die mehrsprachige Leistung als auf spezifische Verbesserungen für Sprachen mit niedriger Ressourcen. Die Verwendung menschlicher Übersetzer zur Bewertung mehrsprachiger Fähigkeiten weist darauf hin, dass sich genaue Übersetzungen sicherstellen können, was indirekt mit geringen Ressourcen zu profitieren könnte, indem zuverlässigere Daten für zukünftige Verbesserungen bereitgestellt werden [9].
Herausforderungen und zukünftige Anweisungen
Trotz dieser Verbesserungen stehen sowohl GPT-4 als auch GPT-4,5 immer noch mit hohen Herausforderungen mit geringen Ressourcensprachen. Es werden häufig feine und spezialisierte Aufforderungstechniken empfohlen, um die Leistung in diesen Sprachen zu verbessern [7]. Die Ungleichheit in Bezug auf Sicherheit und Leistung zwischen hochressourcen- und ressourcenartigen Sprachen unterstreicht die Notwendigkeit von integrativeren Schulungsdaten und Sicherheitsprotokollen, die die sprachliche Vielfalt verantwortlich machen [5].
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass GPT-4,5 in mehrsprachigen Kontexten einige Verbesserungen gegenüber GPT-4 bietet, aber spezifische Verbesserungen für Sprachen mit niedrigem Ressourcen sind nicht ausführlich detailliert. Weitere Forschung und Entwicklung sind erforderlich, um die anhaltenden Herausforderungen in diesen Sprachen anzugehen.
Zitate:
[1] https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.920.pdf
[2] https://topmestads.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-differenz-to-consider
[5] https://arxiv.org/pdf/2310.02446.pdf
[6] https://teamai.com/blog/large-language-models-lms/undSanding-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