GPT-4.5 y GPT-4 enfrentan desafíos cuando se trata de idiomas de baja recursos, pero existen algunas diferencias en sus enfoques y rendimiento.
Rendimiento GPT-4 en idiomas de baja recursos
GPT-4, al igual que otros modelos de idiomas grandes, ha mostrado capacidades impresionantes en idiomas de alta recursos, pero lucha con idiomas de baja recursos. Los estudios han indicado que el rendimiento de GPT-4 en estos idiomas no es tan robusto como en inglés u otros idiomas bien representados [1] [3]. Esto se debe en parte a los datos de capacitación limitados disponibles para estos idiomas, lo que da como resultado una tokenización y comprensión menos efectivas de los matices lingüísticos [1]. Además, se ha encontrado que los filtros de seguridad de GPT-4 son menos efectivos cuando se trata de entradas traducidas en idiomas de baja recursos, lo que facilita el omitir salvaguardas [5].
Mejoras GPT-4.5 para idiomas de baja recursos
GPT-4.5 tiene como objetivo mejorar las capacidades de GPT-4, incluido el manejo de idiomas de baja recursos. Si bien las mejoras específicas para los idiomas de baja recursos no se detallan ampliamente, se observa que GPT-4.5 superan a GPT-4 en evaluaciones multilingües. Por ejemplo, en las evaluaciones utilizando el conjunto de pruebas MMLU traducido a 14 idiomas, incluidos idiomas de baja recursos como yoruba, GPT-4.5 mostró un mejor rendimiento en comparación con GPT-4 [9]. Esto sugiere que GPT-4.5 podría tener un soporte multilingüe mejorado y un manejo potencialmente mejor de los matices lingüísticos en idiomas de baja recursos.
Sin embargo, las mejoras en GPT-4.5 son más sobre el rendimiento multilingüe general en lugar de las mejoras específicas para los idiomas de baja recursos. El uso de traductores humanos para evaluar las capacidades multilingües indica un enfoque en garantizar traducciones precisas, lo que podría beneficiar indirectamente los lenguajes de baja recursos al proporcionar datos más confiables para mejoras futuras [9].
Desafíos y direcciones futuras
A pesar de estas mejoras, tanto GPT-4 como GPT-4.5 todavía enfrentan desafíos significativos con idiomas de baja recursos. A menudo se recomiendan técnicas de ajuste fino y de solicitud especializadas para mejorar el rendimiento en estos idiomas [7]. La disparidad en la seguridad y el rendimiento entre los idiomas de alta recepción y de baja recursos destaca la necesidad de datos de capacitación más inclusivos y protocolos de seguridad que expliquen la diversidad lingüística [5].
En resumen, mientras que GPT-4.5 ofrece algunas mejoras sobre GPT-4 en contextos multilingües, las mejoras específicas para los idiomas de baja recursos no se detallan ampliamente. Se necesitan más investigación y desarrollo para abordar los desafíos persistentes en estos idiomas.
Citas:
[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-biggest-diferences-to-consider
[5] https://arxiv.org/pdf/2310.02446.pdf
[6] https://teamai.com/blog/large-language-models-llms/understanding-diferent-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