GPT-4.5 ve GPT-4, düşük kaynaklı dillerle uğraşırken zorluklarla karşı karşıyadır, ancak yaklaşımlarında ve performanslarında bazı farklılıklar vardır.
GPT-4 Düşük kaynaklı dillerde performans
GPT-4, diğer büyük dil modelleri gibi, yüksek kaynaklı dillerde etkileyici yetenekler göstermiştir, ancak düşük kaynaklı dillerle mücadele eder. Çalışmalar, GPT-4'ün bu dillerdeki performansının İngilizce veya diğer iyi temsil edilen dillerde olduğu kadar sağlam olmadığını göstermiştir [1] [3]. Bunun nedeni kısmen bu diller için mevcut olan sınırlı eğitim verilerinden kaynaklanmaktadır, bu da dilsel nüansların daha az etkili tokenizasyonu ve anlaşılması ile sonuçlanır [1]. Ek olarak, GPT-4'ün güvenlik filtrelerinin, düşük kaynaklı dillere çevrilen girdilerle uğraşırken daha az etkili olduğu bulunmuştur, bu da önlemleri atlamayı kolaylaştırır [5].
GPT-4.5 Düşük kaynaklı diller için iyileştirmeler
GPT-4.5, düşük kaynaklı dillerin işlenmesi de dahil olmak üzere GPT-4'ün yeteneklerini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Düşük kaynaklı diller için spesifik iyileştirmeler kapsamlı bir şekilde ayrıntılı olmasa da, GPT-4.5'in çok dilli değerlendirmelerde GPT-4'ten daha iyi performans gösterdiği kaydedilmektedir. Örneğin, Yoruba gibi düşük kaynaklı diller de dahil olmak üzere 14 dile çevrilen MMLU test seti kullanan değerlendirmelerde GPT-4.5, GPT-4'e kıyasla daha iyi performans göstermiştir [9]. Bu, GPT-4.5'in, düşük kaynaklı dillerde dilsel nüansların çok dilli desteğini ve potansiyel olarak daha iyi bir şekilde ele alınabileceğini düşündürmektedir.
Bununla birlikte, GPT-4.5'teki gelişmeler, düşük kaynaklı diller için spesifik geliştirmelerden ziyade genel çok dilli performansla ilgilidir. Çok dilli yetenekleri değerlendirmek için insan çevirmenlerin kullanımı, gelecekteki iyileştirmeler için daha güvenilir veriler sağlayarak düşük kaynaklı dillere dolaylı olarak fayda sağlayabilecek doğru çevirilerin sağlanmasına odaklanmaktadır [9].
Zorluklar ve Gelecek Talimatlar
Bu gelişmelere rağmen, hem GPT-4 hem de GPT-4.5 hala düşük kaynaklı dillerle önemli zorluklarla karşılaşır. Bu dillerde performansı artırmak için genellikle ince ayar ve özel yönlendirme teknikleri önerilmektedir [7]. Yüksek kaynak ve düşük kaynaklı diller arasındaki güvenlik ve performanstaki eşitsizlik, dilsel çeşitliliği açıklayan daha kapsayıcı eğitim verileri ve güvenlik protokollerine olan ihtiyacı vurgulamaktadır [5].
Özetle, GPT-4.5 çok dilli bağlamlarda GPT-4'e göre bazı iyileştirmeler sunarken, düşük kaynaklı diller için spesifik geliştirmeler kapsamlı bir şekilde ayrıntılı değildir. Bu dillerdeki kalıcı zorlukları ele almak için daha fazla araştırma ve geliştirme gerekmektedir.
Alıntılar:
[1] https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.920.pdf
[2] https://top foursads.com/gpt-4-5-vs-gpt-5-reelease/
[3] https://www.asianlp.sg/conferences/ialp2024/prolecings/papers/ialp2024_p027.pdf
[4] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-bigest-defferences-to-conder
[5] https://arxiv.org/pdf/2310.02446.pdf
[6] https://teamai.com/blog/large-language-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