GPT-4.5 och GPT-4 möter båda utmaningarna när de hanterar språk med låg resurs, men det finns vissa skillnader i deras tillvägagångssätt och prestanda.
GPT-4 Prestanda på lågresursspråk
GPT-4, som andra stora språkmodeller, har visat imponerande kapacitet på språk med hög resurs men kämpar med lågresursspråk. Studier har visat att GPT-4: s prestanda på dessa språk inte är lika robusta som på engelska eller andra välrepresenterade språk [1] [3]. Detta beror delvis på de begränsade träningsdata som finns tillgängliga för dessa språk, vilket resulterar i mindre effektiv tokenisering och förståelse av språkliga nyanser [1]. Dessutom har GPT-4: s säkerhetsfilter visat sig vara mindre effektiva när man hanterar ingångar översatta till lågresursspråk, vilket gör det lättare att kringgå skyddsåtgärder [5].
GPT-4.5 Förbättringar för språk med låg resurs
GPT-4.5 syftar till att förbättra GPT-4: s kapacitet, inklusive dess hantering av lågresursspråk. Även om specifika förbättringar för lågresursspråk inte är omfattande detaljerade, noteras GPT-4,5 att överträffa GPT-4 i flerspråkiga utvärderingar. Till exempel, i utvärderingar som använde MMLU-testuppsättningen översatt till 14 språk, inklusive lågresursspråk som Yoruba, visade GPT-4,5 bättre prestanda jämfört med GPT-4 [9]. Detta antyder att GPT-4,5 kan ha förbättrat flerspråkigt stöd och potentiellt bättre hantering av språkliga nyanser på språk med låg resurs.
Förbättringarna i GPT-4,5 handlar emellertid mer om övergripande flerspråkiga prestanda snarare än specifika förbättringar för språk med låg resurs. Användningen av mänskliga översättare för utvärdering av flerspråkiga kapaciteter indikerar fokus på att säkerställa exakta översättningar, vilket indirekt kan gynna språk med låg resurs genom att tillhandahålla mer tillförlitliga data för framtida förbättringar [9].
Utmaningar och framtida anvisningar
Trots dessa förbättringar står både GPT-4 och GPT-4.5 fortfarande inför betydande utmaningar med lågresursspråk. Finjustering och specialiserad uppmaningstekniker rekommenderas ofta för att förbättra prestandan på dessa språk [7]. Skillnaden i säkerhet och prestanda mellan höga resurser och lågresursspråk belyser behovet av mer inkluderande träningsdata och säkerhetsprotokoll som står för språklig mångfald [5].
Sammanfattningsvis, medan GPT-4,5 erbjuder några förbättringar jämfört med GPT-4 i flerspråkiga sammanhang, är specifika förbättringar för lågresursspråk inte omfattande detaljerade. Ytterligare forskning och utveckling är nödvändiga för att hantera de ihållande utmaningarna på dessa språk.
Citeringar:
[1] https://aclanthology.org/2024.findings-emlp.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
]
[5] https://arxiv.org/pdf/2310.02446.pdf
[6] https://teayai.com/blog/large-language-models-llms/understanding-different-chatgpt-models/
[7] https://aclanthology.org/2025.coling-main.559.pdf
]
[9] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf