GPT-4.5 și GPT-4 se confruntă cu provocări atunci când se ocupă de limbi cu resurse mici, dar există unele diferențe în abordările și performanțele lor.
GPT-4 Performanță pe limbile cu resurse mici
GPT-4, la fel ca și alte modele de limbaj mare, a arătat capacități impresionante în limbile cu resurse mari, dar se luptă cu limbile cu resurse mici. Studiile au indicat că performanța GPT-4 în aceste limbi nu este la fel de robustă ca în engleză sau în alte limbi bine reprezentate [1] [3]. Acest lucru se datorează parțial datelor de instruire limitate disponibile pentru aceste limbi, ceea ce duce la o tokenizare și o înțelegere mai puțin eficientă a nuanțelor lingvistice [1]. În plus, s-a constatat că filtrele de siguranță ale GPT-4 sunt mai puțin eficiente atunci când se ocupă de intrări traduse în limbi cu resurse mici, ceea ce face mai ușor să ocoliți garanțiile [5].
GPT-4.5 Îmbunătățiri pentru limbile cu resurse mici
GPT-4.5 își propune să îmbunătățească capacitățile GPT-4, inclusiv gestionarea limbilor cu resurse mici. Deși îmbunătățirile specifice pentru limbile cu resurse mici nu sunt detaliate pe larg, GPT-4.5 se remarcă pentru a depăși GPT-4 în evaluările multilingve. De exemplu, în evaluări folosind setul de teste MMLU tradus în 14 limbi, inclusiv limbi cu resurse mici precum yoruba, GPT-4.5 a arătat o performanță mai bună în comparație cu GPT-4 [9]. Acest lucru sugerează că GPT-4.5 ar putea avea un suport multilingv îmbunătățit și ar putea o gestiona mai bine a nuanțelor lingvistice în limbile cu resurse mici.
Cu toate acestea, îmbunătățirile GPT-4.5 se referă mai mult la performanța multilingvă generală, mai degrabă decât la îmbunătățiri specifice pentru limbile cu resurse mici. Utilizarea traducătorilor umani pentru evaluarea capacităților multilingve indică un accent pe asigurarea traducerilor precise, care ar putea beneficia indirect în limbile cu resurse mici, oferind date mai fiabile pentru îmbunătățiri viitoare [9].
provocări și direcții viitoare
În ciuda acestor îmbunătățiri, atât GPT-4, cât și GPT-4.5 se confruntă în continuare cu provocări semnificative cu limbi cu resurse mici. Reglarea fină și tehnicile de solicitare specializate sunt adesea recomandate pentru a îmbunătăți performanța în aceste limbi [7]. Diferența în ceea ce privește siguranța și performanța dintre limbile cu resurse mari și cu resurse mici evidențiază necesitatea unor date de instruire și protocoale de siguranță mai incluzive care reprezintă diversitatea lingvistică [5].
În rezumat, în timp ce GPT-4.5 oferă câteva îmbunătățiri față de GPT-4 în contexte multilingve, îmbunătățirile specifice pentru limbile cu resurse mici nu sunt detaliate pe larg. Cercetările și dezvoltarea ulterioară sunt necesare pentru a aborda provocările persistente în aceste limbi.
Citări:
[1] https://aclantology.org/2024.findings-emnlp.920.pdf
[2] https://topostads.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-difference-to-consider
[5] https://arxiv.org/pdf/2310.02446.pdf
]
[7] https://aclantology.org/2025.coling-ain.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