GPT-4.5 та GPT-4 стикаються з проблемами при роботі з мовами з низьким рівнем ресурсу, але є деякі відмінності в їх підходах та ефективності.
GPT-4 Продуктивність на мовах з низьким рівнем ресурсу
GPT-4, як і інші великі мовні моделі, показав вражаючі можливості мовами високої ресурси, але боротьба з мовами з низьким рівнем ресурсу. Дослідження показали, що виступ GPT-4 на цих мовах не настільки міцний, як англійською чи іншими добре представленими мовами [1] [3]. Частково це пояснюється обмеженими даними про навчання, доступними для цих мов, що призводить до менш ефективної токенізації та розуміння лінгвістичних нюансів [1]. Крім того, фільтри безпеки GPT-4 були виявлені менш ефективними при роботі з входами, перекладеними на мови з низьким рівнем ресурсу, що полегшує обхід гарантій [5].
GPT-4.5 Поліпшення для мов з низьким рівнем ресурсу
GPT-4.5 має на меті покращити можливості GPT-4, включаючи його поводження з мовами з низьким рівнем ресурсу. Незважаючи на те, що конкретні вдосконалення для мов з низьким рівнем ресурсу не є широко деталізованими, GPT-4.5 відзначається, щоб перевершити GPT-4 у багатомовних оцінках. Наприклад, в оцінках, що використовують тестовий набір MMLU, перекладені на 14 мов, включаючи мови з низьким рівнем ресурсу, такі як Yoruba, GPT-4.5 показав кращу продуктивність порівняно з GPT-4 [9]. Це говорить про те, що GPT-4.5 може призвести до посиленої багатомовної підтримки та потенційно кращого поводження з мовними нюансами мовами з низьким рівнем ресурсу.
Однак вдосконалення GPT-4.5-це більше загальних багатомовних показників, а не конкретних вдосконалень для мов з низьким рівнем ресурсу. Використання людських перекладачів для оцінки багатомовних можливостей свідчить про зосередженість на забезпеченні точних перекладів, що може побічно принести користь мови низьких ресурсів, надаючи більш надійні дані для майбутніх вдосконалень [9].
виклики та майбутні вказівки
Незважаючи на ці вдосконалення, і GPT-4, і GPT-4,5 все ще стикаються з значними проблемами з мовами з низьким рівнем ресурсу. Тонко налаштовані та спеціалізовані методи підказки часто рекомендуються для підвищення продуктивності на цих мовах [7]. Несправність у безпеці та продуктивності між високими ресурсами та мовами з низьким рівнем ресурсу підкреслює необхідність більш інклюзивних даних про навчання та протоколи безпеки, які враховують мовне різноманіття [5].
Підсумовуючи це, хоча GPT-4.5 пропонує певні вдосконалення щодо GPT-4 у багатомовних контекстах, специфічні вдосконалення мов з низьким ресурсом не є детально деталізованими. Подальші дослідження та розробки необхідні для вирішення наполегливих проблем на цих мовах.
Цитати:
[1] https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.920.pdf
[2] https://toppperads.com/gpt-4-5-vs-gpt-5-relase/
[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-differences-to-consider
[5] https://arxiv.org/pdf/2310.02446.pdf
[6] https://teamai.com/blog/large-language-models-llms/erstanding-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