Οι GPT-4,5 και GPT-4 αντιμετωπίζουν και τις δύο προκλήσεις όταν ασχολούνται με τις γλώσσες χαμηλού πόρου, αλλά υπάρχουν κάποιες διαφορές στις προσεγγίσεις και τις επιδόσεις τους.
απόδοση GPT-4 σε γλώσσες χαμηλού πόρου
Το GPT-4, όπως και άλλα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, έχει δείξει εντυπωσιακές δυνατότητες σε γλώσσες υψηλών πόρων, αλλά αγωνίζεται με γλώσσες χαμηλού πόρου. Μελέτες έχουν δείξει ότι η απόδοση του GPT-4 σε αυτές τις γλώσσες δεν είναι τόσο ισχυρή όσο στα αγγλικά ή σε άλλες καλά εκπροσωπούμενες γλώσσες [1] [3]. Αυτό οφείλεται εν μέρει στα περιορισμένα διαθέσιμα δεδομένα κατάρτισης για αυτές τις γλώσσες, πράγμα που έχει ως αποτέλεσμα λιγότερο αποτελεσματικό συμβολισμό και κατανόηση των γλωσσικών αποχρώσεων [1]. Επιπλέον, τα φίλτρα ασφαλείας της GPT-4 έχουν βρεθεί ότι είναι λιγότερο αποτελεσματικά όταν ασχολούνται με τις εισροές που μεταφράζονται σε γλώσσες χαμηλού πόρου, καθιστώντας ευκολότερη την παράκαμψη των εγγυήσεων [5].
Βελτιώσεις GPT-4.5 για γλώσσες χαμηλού πόρου
Το GPT-4.5 στοχεύει στη βελτίωση των δυνατοτήτων της GPT-4, συμπεριλαμβανομένου του χειρισμού των γλωσσών χαμηλού πόρου. Ενώ οι συγκεκριμένες βελτιώσεις για τις γλώσσες χαμηλού πόρου δεν είναι εκτενώς λεπτομερείς, η GPT-4,5 σημειώνεται για να ξεπεράσει το GPT-4 σε πολύγλωσσες αξιολογήσεις. Για παράδειγμα, στις αξιολογήσεις χρησιμοποιώντας το σύνολο δοκιμών MMLU μεταφρασμένο σε 14 γλώσσες, συμπεριλαμβανομένων των γλωσσών χαμηλού πόρου όπως η Yoruba, η GPT-4,5 έδειξε καλύτερη απόδοση σε σύγκριση με το GPT-4 [9]. Αυτό υποδηλώνει ότι το GPT-4.5 μπορεί να έχει βελτιωμένη πολυγλωσσική υποστήριξη και ενδεχομένως καλύτερος χειρισμός γλωσσικών αποχρώσεων σε γλώσσες χαμηλού πόρου.
Ωστόσο, οι βελτιώσεις στο GPT-4,5 αφορούν περισσότερο τη συνολική πολυγλωσσική απόδοση και όχι τις συγκεκριμένες βελτιώσεις για τις γλώσσες χαμηλού πόρου. Η χρήση των μεταφραστών ανθρώπων για την αξιολόγηση των πολυγλωσσικών δυνατοτήτων υποδεικνύει την εστίαση στην εξασφάλιση ακριβών μεταφράσεων, οι οποίες θα μπορούσαν να ωφελήσουν έμμεσα τις γλώσσες χαμηλού πόρου παρέχοντας πιο αξιόπιστα δεδομένα για μελλοντικές βελτιώσεις [9].
προκλήσεις και μελλοντικές κατευθύνσεις
Παρά τις βελτιώσεις αυτές, τόσο η GPT-4 όσο και η GPT-4,5 εξακολουθούν να αντιμετωπίζουν σημαντικές προκλήσεις με γλώσσες χαμηλού πόρου. Η τελειοποίηση και οι εξειδικευμένες τεχνικές προτροπής συχνά συνιστώνται για την ενίσχυση της απόδοσης σε αυτές τις γλώσσες [7]. Η ανισότητα στην ασφάλεια και τις επιδόσεις μεταξύ γλωσσών υψηλού πόρου και χαμηλών πόρων υπογραμμίζει την ανάγκη για πιο περιεκτικά δεδομένα κατάρτισης και πρωτόκολλα ασφαλείας που αντιπροσωπεύουν τη γλωσσική ποικιλομορφία [5].
Συνοπτικά, ενώ η GPT-4.5 προσφέρει ορισμένες βελτιώσεις έναντι του GPT-4 σε πολύγλωσσους πλαισίου, ειδικές βελτιώσεις για γλώσσες χαμηλού πόρου δεν είναι εκτενώς λεπτομερείς. Περαιτέρω έρευνα και ανάπτυξη είναι απαραίτητες για την αντιμετώπιση των επίμονων προκλήσεων σε αυτές τις γλώσσες.
Αναφορές:
[1] https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.920.pdf
[2] https://topmotads.com/gpt-4-5-vs-gpt-5-5es
[3] https://www.asianlp.sg/conferences/ialp2024/probesing/papers/ialp2024_p027.pdf
[4] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-biggest-differences-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