Bien que les détails architecturaux spécifiques sur GPT-4.5 ne soient pas largement documentés dans les résultats de la recherche, nous pouvons déduire certaines différences clés entre GPT-4.5 et GPT-4O en fonction des informations disponibles:
Architecture et formation
- GPT-4O est conçu avec la multimodalité native, ce qui signifie qu'il traite le texte, la vision et les entrées audio dans un seul réseau neuronal. Cette architecture permet une manipulation plus rapide et plus efficace des tâches multimodales par rapport au GPT-4, qui repose sur des modèles externes comme Dall-E pour le traitement d'image [1].
- GPT-4.5 s'appuie sur les bases de GPT-4O, incorporant de nouvelles techniques de formation telles que le réglage fin supervisé (SFT) et l'apprentissage du renforcement de la rétroaction humaine (RLHF). Ces méthodes visent à améliorer les performances du modèle en rendant les réponses plus naturelles et en les alignant mieux avec l'intention des utilisateurs. De plus, GPT-4.5 utilise un alignement évolutif, où les modèles plus petits génèrent des données d'entraînement pour des modèles plus grands, améliorant l'efficacité et les nuances dans les instructions suivantes [5].
Performances et capacités
- GPT-4O est noté pour sa vitesse et son efficacité, en particulier dans les tâches nécessitant des réponses rapides, telles que le service client ou l'analyse des données en temps réel. Il génère des réponses à un rythme de 103 jetons par seconde, ce qui le rend adapté aux applications où la vitesse est cruciale [4].
- GPT-4.5 montre des améliorations significatives par rapport au GPT-4O dans des domaines spécifiques comme les mathématiques et les sciences, avec des gains de 27,4% et 17,8%, respectivement. Il offre également des améliorations modérées dans les performances multilingues et multimodales. Cela suggère que GPT-4.5 est plus fiable pour le raisonnement factuel et les tâches complexes [5].
Multimodalité et multitâche
- GPT-4O est conçu pour gérer plusieurs types de données (texte, images, audio) dans son architecture de base, ce qui améliore ses performances dans les tâches multimodales par rapport à GPT-4 [1].
- GPT-4.5 hérite probablement de cette capacité multimodale de GPT-4O, avec des améliorations supplémentaires dans la gestion des divers types de données. Cependant, des détails spécifiques sur la façon dont GPT-4.5 améliore la multimodalité au-delà de GPT-4O ne sont pas explicitement mentionnés dans les informations disponibles.
En résumé, bien que les deux modèles soient avancés et capables, GPT-4.5 se concentre sur le raffinage des performances grâce à des méthodes de formation améliorées et à l'amélioration des capacités spécifiques comme le raisonnement mathématique et scientifique. GPT-4O, en revanche, excelle dans la vitesse et la multimodalité native, ce qui le rend adapté aux applications et tâches en temps réel nécessitant un traitement diversifié de données.
Citations:
[1] https://www.techtarget.com/searchsenterpriseai/feature/gpt-4ovs-gpt-4-how-o-yy-compare
[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/
[4] https://ttms.com/the-new-era-of-chatgpt-what-makes-o1-preview-different-from-gpt-4o/
[5] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-heres-how-good-this-model-is
[6] https://www.linkedin.com/pulse/5-key-differences-between-gpt-4-gpt-4o-ekenedilichukwu-goodness-zfj1f
[7] https://community.openai.com/t/gpt-4-vs-gpt-4o-which-is-the-better/746991
[8] https://neoteric.eu/blog/gpt-4o-vs-gpt-4-vs-gpt-3-5-Compison-in-real-world-scenarios/