GPT-4,5 a GPT-4 čelia výzvam pri riešení jazykov s nízkym zdrojom, ale existujú určité rozdiely v ich prístupoch a výkone.
GPT-4 Výkon v jazykoch s nízkym zdrojom
GPT-4, rovnako ako iné veľké jazykové modely, vykazoval pôsobivé schopnosti v jazykoch s vysokým zdrojom, ale zápasí s jazykmi s nízkym zdrojom. Štúdie naznačujú, že výkon GPT-4 v týchto jazykoch nie je taký robustný ako v angličtine alebo iných dobre zastúpených jazykoch [1] [3]. Je to čiastočne kvôli obmedzeným údajom o školeniach dostupných pre tieto jazyky, čo vedie k menej efektívnej tokenizácii a porozumeniu jazykových nuancií [1]. Okrem toho sa zistilo, že bezpečnostné filtre GPT-4 sú menej efektívne pri riešení vstupov preložených do jazykov s nízkym zdrojom, čo uľahčuje obchádzanie záruk [5].
GPT-4.5 Vylepšenia pre jazyky s nízkym zdrojom
Cieľom GPT-4.5 je zlepšiť schopnosti GPT-4, vrátane spracovania jazykov s nízkym zdrojom. Zatiaľ čo konkrétne vylepšenia jazykov s nízkym zdrojom nie sú podrobne podrobné, GPT-4,5 je zaznamenané na prekonanie GPT-4 vo viacjazyčných hodnoteniach. Napríklad pri hodnotení pomocou testovacej sady MMLU preložené do 14 jazykov, vrátane jazykov s nízkym zdrojom, ako sú Yoruba, GPT-4,5, vykazovali lepší výkon v porovnaní s GPT-4 [9]. To naznačuje, že GPT-4,5 môže mať vylepšenú viacjazyčnú podporu a potenciálne lepšie spracovanie jazykových nuancií v jazykoch s nízkym zdrojom.
Vylepšenia GPT-4,5 však sú skôr o celkovom viacjazyčnom výkone než o konkrétnych vylepšeniach pre jazyky s nízkym zdrojom. Použitie ľudských prekladateľov na hodnotenie viacjazyčných schopností naznačuje zameranie na zabezpečenie presných prekladov, ktoré by mohli nepriamo prospieť jazykom s nízkym zdrojom poskytovaním spoľahlivejších údajov pre budúce vylepšenia [9].
Výzvy a budúce pokyny
Napriek týmto vylepšeniam, GPT-4 aj GPT-4,5 stále čelia významným výzvam v jazykoch s nízkym zdrojom. Feathing a špecializované techniky výzvy sa často odporúčajú na zlepšenie výkonu v týchto jazykoch [7]. Rozdiel v bezpečnosti a výkone medzi jazykmi s vysokým zdrojom a nízkym zdrojom zdôrazňuje potrebu inkluzívnejších údajov o školeniach a bezpečnostných protokoloch, ktoré zodpovedajú jazykovej rozmanitosti [5].
Stručne povedané, zatiaľ čo GPT-4,5 ponúka určité vylepšenia oproti GPT-4 vo viacjazyčných kontextoch, konkrétne vylepšenia pre jazyky s nízkym zdrojom nie sú podrobne podrobné. Na riešenie pretrvávajúcich problémov v týchto jazykoch je potrebný ďalší výskum a vývoj.
Citácie:
[1] https://aclanthology.org/2024.Findings-emnlp.920.pdf
[2] https://topostads.com/gpt-4-5-vs-gpt-5-release/
[3] https://www.asianlp.sg/conferences/ialp2024/proceings/papers/ialp2024_p027.pdf
[4] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-biggest-differences-to-consider
[5] https://arxiv.org/pdf/2310.02446.pdf
[6] https://teamai.com/blog/large-manguage-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