GPT-4.5 i GPT-4 stoją przed wyzwaniami w kontaktach z językami o niskim zakresie, ale istnieją pewne różnice w ich podejściu i wydajności.
GPT-4 wydajność na językach o niskim zakresie
GPT-4, podobnie jak inne duże modele językowe, wykazywało imponujące możliwości w językach o wysokim zakresie, ale zmaga się z językami o niskim zakresie. Badania wykazały, że wydajność GPT-4 w tych językach nie jest tak solidna jak w języku angielskim lub innym dobrze reprezentowanym językom [1] [3]. Wynika to częściowo z ograniczonych danych szkoleniowych dostępnych dla tych języków, co powoduje mniej skuteczną tokenizację i zrozumienie niuansów językowych [1]. Ponadto filtry bezpieczeństwa GPT-4 okazały się mniej skuteczne w radzeniu sobie z danych wejściowych przetłumaczonych na języki o niskim zakresie, co ułatwia ominięcie zabezpieczeń [5].
GPT-4.5 Ulepszenia dla języków o niskim zakresie
GPT-4.5 ma na celu poprawę możliwości GPT-4, w tym obsługę języków o niskim rozdzielczości. Chociaż szczególne ulepszenia języków o niskim zakresie nie są szeroko szczegółowe, odnotowano GPT-4.5 w celu przewyższenia GPT-4 w ocenach wielojęzycznych. Na przykład, w ocenie przy użyciu zestawu testowego MMLU przetłumaczone na 14 języków, w tym języki o niskim zakresie, takie jak Joruba, GPT-4,5 wykazał lepszą wydajność w porównaniu z GPT-4 [9]. Sugeruje to, że GPT-4.5 mógł mieć zwiększenie wsparcia wielojęzycznego i potencjalnie lepsze obsługę niuansów językowych w językach o niskim zakresie.
Jednak ulepszenia GPT-4.5 bardziej dotyczy ogólnej wielojęzycznej wydajności niż określonych ulepszeń dla języków o niskim zakresie. Zastosowanie tłumaczy ludzkich do oceny możliwości wielojęzycznych wskazuje na koncentrację na zapewnieniu dokładnych tłumaczeń, co może być pośrednio korzystne w językach niskiego zakresu, dostarczając bardziej wiarygodne dane dla przyszłych ulepszeń [9].
Wyzwania i przyszłe kierunki
Pomimo tych ulepszeń zarówno GPT-4, jak i GPT-4,5 wciąż stają przed poważnymi wyzwaniami w językach o niskim rozdzielczości. Często zalecane są techniki dostrajania i wyspecjalizowanych podtrzymywania w celu zwiększenia wydajności w tych językach [7]. Różnica w zakresie bezpieczeństwa i wydajności między językami o wysokim zakresie i niskim poziomem zasobów podkreśla potrzebę bardziej integracyjnych danych szkoleniowych i protokołów bezpieczeństwa, które uwzględniają różnorodność językową [5].
Podsumowując, podczas gdy GPT-4.5 oferuje pewne ulepszenia w stosunku do GPT-4 w kontekstach wielojęzycznych, specyficzne ulepszenia języków o niskim zakresie nie są szeroko szczegółowe. Konieczne są dalsze badania i rozwój, aby sprostać trwałym wyzwaniom w tych językach.
Cytaty:
[1] https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.920.pdf
[2] https://topistadads.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-liggest-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