GPT-4.5 in GPT-4 se soočata z izzivi, ko se ukvarjata z jeziki z nizkimi viri, vendar obstajajo nekatere razlike v njihovih pristopih in uspešnosti.
GPT-4 uspešnost na jezikih z nizkimi viri
GPT-4 je, tako kot drugi veliki jezikovni modeli, pokazal impresivne zmogljivosti v jezikih z visokimi viri, vendar se bori z jeziki z nizkimi viri. Študije kažejo, da uspešnost GPT-4 v teh jezikih ni tako močna kot v angleščini ali drugih dobro zastopanih jezikih [1] [3]. Deloma je to posledica omejenih podatkov o usposabljanju, ki so na voljo za te jezike, kar ima za posledico manj učinkovito tokenizacijo in razumevanje jezikovnih odtenkov [1]. Poleg tega je bilo ugotovljeno, da so varnostni filtri GPT-4 manj učinkoviti pri obravnavi vhodov, prevedenih v jezike z nizkimi viri, kar olajša zaobiranje zaščitnih ukrepov [5].
GPT-4.5 Izboljšave za jezike z nizkimi viri
Cilj GPT-4.5 je izboljšati zmogljivosti GPT-4, vključno z ravnanjem z jeziki z nizkimi viri. Medtem ko specifične izboljšave jezikov z nizkimi viri niso podrobno opisane, je za večjezične ocene opaziti, da je GPT-4.5 presegel GPT-4. Na primer, v ocenah z uporabo testnega kompleta MMLU, prevedenega v 14 jezikov, vključno z jeziki z nizkimi viri, kot je Yoruba, je GPT-4.5 pokazal boljšo zmogljivost v primerjavi z GPT-4 [9]. To kaže, da bi lahko GPT-4.5 povečal večjezično podporo in potencialno boljše ravnanje z jezikovnimi niansi v jezikih z nizkimi viri.
Vendar pa so izboljšave GPT-4.5 bolj za splošno večjezično delovanje in ne za posebne izboljšave za jezike z nizkimi viri. Uporaba človeških prevajalcev za ocenjevanje večjezičnih zmogljivosti kaže na osredotočenost na zagotavljanje natančnih prevodov, ki bi lahko posredno koristili jezikom z nizkimi viri z zagotavljanjem zanesljivejših podatkov za prihodnje izboljšave [9].
Izzivi in prihodnje navodila
Kljub tem izboljšavam se tako GPT-4 kot GPT-4.5 še vedno soočata z velikimi izzivi z jeziki z nizkimi viri. Za izboljšanje uspešnosti v teh jezikih se pogosto priporočajo natančno prilagoditev in specializirane tehnike. Razlike v varnosti in uspešnosti med jeziki z visokimi viri in z nizkimi viri poudarjajo potrebo po bolj vključujočih podatkih o usposabljanju in varnostnih protokolih, ki predstavljajo jezikovno raznolikost [5].
Če povzamemo, medtem ko GPT-4.5 ponuja nekaj izboljšav v primerjavi z GPT-4 v večjezičnih kontekstih, posebne izboljšave za jezike z nizkimi viri niso podrobne. Za reševanje obstojnih izzivov v teh jezikih so potrebne nadaljnje raziskave in razvoj.
Navedbe:
[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/proedings/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-language-models-llms/underameng-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