GPT-4.5 및 GPT-4는 저수고 자원 언어를 다룰 때 문제에 직면하지만 접근 방식과 성능에는 몇 가지 차이가 있습니다.
gpt-4 저주적 언어에 대한 성능
GPT-4는 다른 큰 언어 모델과 마찬가지로 고 자원 언어로 인상적인 기능을 보여 주었지만 저수고 자원 소외 언어로 어려움을 겪고 있습니다. 연구에 따르면이 언어에서 GPT-4의 성능은 영어 나 다른 잘 표현 된 언어만큼 강력하지 않습니다 [1] [3]. 이것은 부분적으로 이러한 언어에 사용할 수있는 제한된 교육 데이터에 기인하여 언어 뉘앙스에 대한 효과적인 토큰 화 및 이해가 덜한다 [1]. 또한, GPT-4의 안전 필터는 저수고 자원 언어로 변환 된 입력을 처리 할 때 덜 효과적인 것으로 밝혀 졌기 때문에 보호 수단을 우회하기가 더 쉬워졌습니다 [5].
GPT-4.5 저주적 언어의 개선
GPT-4.5는 저주적 언어 처리를 포함하여 GPT-4의 기능을 향상시키는 것을 목표로합니다. 저수고 소스 언어에 대한 구체적인 개선은 광범위하게 상세하지 않지만 GPT-4.5는 다국어 평가에서 GPT-4를 능가하는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, MMLU 테스트 세트를 사용한 평가에서 Yoruba와 같은 저주적 언어를 포함하여 14 개 언어로 번역 된 GPT-4.5는 GPT-4에 비해 성능이 향상되었습니다 [9]. 이는 GPT-4.5가 다국어 지원을 향상시키고 잠재적으로 저수고 자원 언어로 언어 뉘앙스를 더 잘 처리 할 수 있음을 시사합니다.
그러나 GPT-4.5의 개선은 저주적 언어의 특정 향상보다는 전반적인 다국어 성능에 관한 것입니다. 다국어 기능을 평가하기 위해 인간 번역기의 사용은 정확한 번역을 보장하는 데 중점을두고 있으며, 이는 향후 개선을위한보다 신뢰할 수있는 데이터를 제공함으로써 간접적으로 저주적 언어에 혜택을 줄 수 있습니다 [9].
도전과 미래 방향
이러한 개선에도 불구하고 GPT-4와 GPT-4.5는 여전히 저주적 언어로 인해 여전히 중대한 문제에 직면 해 있습니다. 미세 조정 및 전문 프롬프트 기술은 종종 이러한 언어의 성능을 향상시키기 위해 권장됩니다 [7]. 고 자원과 저주적 언어 사이의 안전 및 성능의 차이는 언어 적 다양성을 설명하는보다 포괄적 인 교육 데이터 및 안전 프로토콜의 필요성을 강조합니다 [5].
요약하면, GPT-4.5는 다국어 컨텍스트에서 GPT-4에 비해 약간의 개선을 제공하지만, 저수고 자원 언어의 특정 개선 사항은 광범위하게 상세하지 않습니다. 이러한 언어의 지속적인 도전을 해결하기 위해서는 추가 연구 및 개발이 필요합니다.
인용 :
[1] https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.920.pdf
[2] https://topmernads.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-differences-toconsider
[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