Mens specifikke arkitektoniske detaljer om GPT-4.5 ikke er omfattende dokumenteret i søgeresultaterne, kan vi udlede nogle vigtige forskelle mellem GPT-4.5 og GPT-4O baseret på de tilgængelige oplysninger:
Arkitektur og træning
- GPT-4O er designet med native multimodalitet, hvilket betyder, at den behandler tekst, vision og lydindgange inden for et enkelt neuralt netværk. Denne arkitektur giver mulighed for hurtigere og mere effektiv håndtering af multimodale opgaver sammenlignet med GPT-4, der er afhængig af eksterne modeller som DALL-E til billedbehandling [1].
-GPT-4.5 bygger på grundlaget for GPT-4O, der indeholder nye træningsteknikker, såsom overvåget finjustering (SFT) og forstærkningslæring fra menneskelig feedback (RLHF). Disse metoder sigter mod at forbedre modellens ydelse ved at få svarene til at føle sig mere naturlige og tilpasse dem bedre med brugerens intention. Derudover bruger GPT-4.5 skalerbar justering, hvor mindre modeller genererer træningsdata til større modeller, forbedring af effektiviteten og nuance i følgende instruktioner [5].
Performance og kapaciteter
-GPT-4O bemærkes for sin hastighed og effektivitet, især i opgaver, der kræver hurtige svar, såsom kundeservice eller realtidsdataanalyse. Det genererer svar med en hastighed på 103 symboler pr. Sekund, hvilket gør det velegnet til applikationer, hvor hastigheden er afgørende [4].
-GPT-4.5 viser betydelige forbedringer i forhold til GPT-4O på specifikke områder som matematik og videnskab med gevinster på henholdsvis 27,4% og 17,8%. Det tilbyder også moderate forbedringer i flersproget og multimodal ydeevne. Dette antyder, at GPT-4.5 er mere pålidelig til faktiske ræsonnement og komplekse opgaver [5].
Multimodalitet og multitasking
-GPT-4O er designet til at håndtere flere datatyper (tekst, billeder, lyd) inden for sin kernearkitektur, hvilket forbedrer dens ydelse i multimodale opgaver sammenlignet med GPT-4 [1].
-GPT-4.5 arver sandsynligvis denne multimodale kapacitet fra GPT-4O, med yderligere forbedringer i håndtering af forskellige datatyper mere effektivt. Specifikke detaljer om, hvordan GPT-4.5 forbedrer multimodaliteten ud over GPT-4O, nævnes imidlertid ikke eksplicit i de tilgængelige oplysninger.
Sammenfattende, mens begge modeller er avancerede og dygtige, fokuserer GPT-4.5 på at raffinere ydeevne gennem forbedrede træningsmetoder og forbedre specifikke kapaciteter som matematik- og videnskabsgrupper. GPT-4O udmærker sig på den anden side i hastighed og native multimodalitet, hvilket gør det velegnet til realtidsapplikationer og opgaver, der kræver forskellig databehandling.
Citater:
)
[2] https://www.amitysolutions.com/blog/chatgpt-35-vs-chatgpt-4
[3] https://www.kommunicate.io/blog/chatgpt-4-vs-chatgpt-3-5-key-differences/
)
[5] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-heres-how-good-this-model-is
)
[7] https://community.openai.com/t/GPT-4-VS-DP-4O---s-is-tHe--Better/746991
)