GPT-4.5和GPT-4在处理低资源语言时都面临挑战，但是它们的方法和性能存在一些差异。
GPT-4低资源语言的性能
与其他大型语言模型一样，GPT-4在高资源语言中表现出令人印象深刻的功能，但与低资源语言斗争。研究表明，GPT-4在这些语言中的表现不像英语或其他代表性良好的语言[1] [3]那样强大。这部分是由于这些语言可用的培训数据有限，这会导致对语言细微差别的有效令牌和理解[1]。此外，在处理转化为低资源语言的输入时，已经发现GPT-4的安全过滤器效果较差，从而更容易绕过保障措施[5]。
GPT-4.5低资源语言的改进
GPT-4.5旨在提高GPT-4的功能，包括其低资源语言的处理。尽管对低资源语言的具体改进并未得到广泛的详细详细介绍，但在多语言评估中，GPT-4.5在多语言评估中表现优于GPT-4。例如，在使用MMLU测试集的评估中，与GPT-4相比，GPT-4.5(包括Yoruba等低资源语言)的性能更好[9]。这表明GPT-4.5可能会增强多语言支持，并有可能更好地处理低资源语言的语言细微差别。
但是，GPT-4.5的改进更多是关于总体多语言性能，而不是低资源语言的特定增强功能。人类翻译人员评估多语言功能的使用表明，专注于确保准确的翻译，这可以通过提供更可靠的数据以进行未来改进来间接受益于低资源语言[9]。
###挑战和未来方向
尽管有这些改进，但GPT-4和GPT-4.5均以低资源语言仍然面临重大挑战。通常建议使用微调和专业提示技术来增强这些语言的性能[7]。高资源和低资源语言之间的安全性和性能差异凸显了需要更多包容性培训数据和安全协议的需求[5]。
总而言之，尽管GPT-4.5在多语言上下文中提供了比GPT-4的一些改进，但对低资源语言的特定增强并未得到广泛详细介绍。对于解决这些语言的持续挑战是必要的进一步研究和发展。
引用：
[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/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-langue-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_a_programmers/
[9] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf