GPT-4.5 og GPT-4 møter begge utfordringer når de arbeider med språk med lav ressurs, men det er noen forskjeller i deres tilnærminger og ytelse.
GPT-4 ytelse på språk med lav ressurs
GPT-4, som andre store språkmodeller, har vist imponerende evner på språk med høy ressurs, men sliter med språk med lav ressurs. Studier har indikert at GPT-4s ytelse på disse språkene ikke er så robust som på engelsk eller andre godt representerte språk [1] [3]. Dette skyldes delvis de begrensede treningsdataene som er tilgjengelige for disse språkene, noe som resulterer i mindre effektive tokenisering og forståelse av språklige nyanser [1]. I tillegg har GPT-4s sikkerhetsfilter vist seg å være mindre effektive når de arbeider med innganger oversatt til språk med lav ressurs, noe som gjør det lettere å omgå sikkerhetstiltak [5].
GPT-4.5 Forbedringer for språk med lav ressurs
GPT-4.5 tar sikte på å forbedre GPT-4s evner, inkludert håndtering av språk med lav ressurs. Mens spesifikke forbedringer for språk med lav ressurs ikke er omfattende detaljerte, er GPT-4.5 notert for å overgå GPT-4 i flerspråklige evalueringer. For eksempel, i evalueringer ved bruk av MMLU-testsettet oversatt til 14 språk, inkludert språk med lav ressurs som Yoruba, viste GPT-4.5 bedre ytelse sammenlignet med GPT-4 [9]. Dette antyder at GPT-4.5 kan ha økt flerspråklig støtte og potensielt bedre håndtering av språklige nyanser i språk med lav ressurs.
Forbedringene i GPT-4.5 handler imidlertid mer om generell flerspråklig ytelse i stedet for spesifikke forbedringer for språk med lav ressurs. Bruken av menneskelige oversettere for evaluering av flerspråklige evner indikerer fokus på å sikre nøyaktige oversettelser, noe som indirekte kan være til fordel for språk med lav ressurs ved å gi mer pålitelige data for fremtidige forbedringer [9].
utfordringer og fremtidige retninger
Til tross for disse forbedringene, har både GPT-4 og GPT-4.5 fortsatt betydelige utfordringer med språk med lav ressurs. Finjustering og spesialiserte spørsmålsteknikker anbefales ofte for å forbedre ytelsen på disse språkene [7]. Ulikheten i sikkerhet og ytelse mellom høyt ressurs og lav ressursspråk fremhever behovet for mer inkluderende treningsdata og sikkerhetsprotokoller som står for språklig mangfold [5].
Oppsummert, mens GPT-4.5 tilbyr noen forbedringer i forhold til GPT-4 i flerspråklige sammenhenger, er spesifikke forbedringer for språk med lav ressurs ikke omfattende detaljerte. Ytterligere forskning og utvikling er nødvendig for å møte de vedvarende utfordringene på disse språkene.
Sitasjoner:
[1] https://aclanthology.org/2024.findings-eMnlp.920.pdf
[2] https://topmostads.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-fest-differences-to-concred
[5] https://arxiv.org/pdf/2310.02446.pdf
[6] https://teamai.com/blog/large-ganguage-models-lms/understanding-different-chatgpt-models/
[7] https://aclanthology.org/2025.coling-main.559.pdf
[8] https://www.reddit.com/r/claudeia/comments/1dqj1lg/claude_35_sonnet_vs_gpt4_a_programmers/
[9] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf