GPT-4.5 e GPT-4 affrontano entrambi sfide quando si tratta di lingue a bassa risorsa, ma ci sono alcune differenze nei loro approcci e prestazioni.
GPT-4 Performance su lingue a bassa risorsa
GPT-4, come altri modelli di lingue di grandi dimensioni, ha mostrato capacità impressionanti in lingue ad alta risorsa ma lotta con lingue a bassa risorsa. Gli studi hanno indicato che le prestazioni di GPT-4 in queste lingue non sono così robuste come in inglese o in altre lingue ben rappresentate [1] [3]. Ciò è in parte dovuto ai dati di formazione limitati disponibili per queste lingue, il che si traduce in una tokenizzazione e comprensione meno efficaci delle sfumature linguistiche [1]. Inoltre, i filtri di sicurezza di GPT-4 sono stati trovati meno efficaci quando si tratta di input tradotti in linguaggi a bassa risorsa, rendendo più facile bypassare le garanzie [5].
GPT-4.5 Miglioramenti per le lingue a bassa risorsa
GPT-4.5 mira a migliorare le capacità di GPT-4, inclusa la sua gestione delle lingue a basso risorse. Sebbene i miglioramenti specifici per i linguaggi a basso risorse non siano ampiamente dettagliati, si nota GPT-4.5 per sovraperformare GPT-4 nelle valutazioni multilingue. Ad esempio, nelle valutazioni utilizzando il set di test MMLU tradotto in 14 lingue, compresi i linguaggi a bassa risorsa come Yoruba, GPT-4.5 ha mostrato prestazioni migliori rispetto a GPT-4 [9]. Ciò suggerisce che GPT-4.5 potrebbe avere un supporto multilingue migliorato e una gestione potenzialmente migliore delle sfumature linguistiche nelle lingue a bassa risorsa.
Tuttavia, i miglioramenti di GPT-4.5 riguardano più le prestazioni multilingue complessive piuttosto che i miglioramenti specifici per i linguaggi a bassa risorsa. L'uso di traduttori umani per la valutazione di capacità multilingue indica un focus sulla garanzia di traduzioni accurate, che potrebbero beneficiare indirettamente lingue a bassa risorsa fornendo dati più affidabili per miglioramenti futuri [9].
sfide e direzioni future
Nonostante questi miglioramenti, sia GPT-4 che GPT-4.5 affrontano ancora sfide significative con lingue a bassa risorsa. Le tecniche di suggerimento di perfezionamento e specializzazioni specializzate sono spesso raccomandate per migliorare le prestazioni in queste lingue [7]. La disparità di sicurezza e prestazioni tra lingue ad alta risorsa e a bassa risorsa evidenzia la necessità di dati di addestramento più inclusivi e protocolli di sicurezza che rappresentano la diversità linguistica [5].
In sintesi, mentre GPT-4.5 offre alcuni miglioramenti rispetto a GPT-4 in contesti multilingue, i miglioramenti specifici per i linguaggi a bassa risorsa non sono ampiamente dettagliati. Sono necessarie ulteriori ricerche e sviluppo per affrontare le sfide persistenti in queste lingue.
Citazioni:
[1] https://aclanthology.org/2024.findings-ennlp.920.pdf
[2] https://topstads.com/gpt-4-5-vs-gpt-5-release/
[3] https://www.asianlp.sg/conferences/ialiap2024/proeceings/papers/ialiap2024_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