Während spezifische architektonische Details zu GPT-4,5 in den Suchergebnissen nicht umfassend dokumentiert sind, können wir auf der Grundlage der verfügbaren Informationen einige wichtige Unterschiede zwischen GPT-4.5 und GPT-4O abschließen:
Architektur und Training
- GPT-4O ist mit nativem Multimodalität entwickelt, dh es verarbeitet Text-, Vision- und Audioeingänge innerhalb eines einzelnen neuronalen Netzwerks. Diese Architektur ermöglicht eine schnellere und effizientere Handhabung multimodaler Aufgaben im Vergleich zu GPT-4, das auf externen Modellen wie Dall-E für die Bildverarbeitung beruht [1].
-GPT-4,5 baut auf der Fundament von GPT-4O auf und enthält neue Trainingstechniken wie beaufsichtigte Feinabstimmung (SFT) und Verstärkungslernen aus dem menschlichen Feedback (RLHF). Diese Methoden zielen darauf ab, die Leistung des Modells zu verbessern, indem die Antworten natürlicher anfühlen und sie mit der Benutzerabsicht besser ausrichten. Darüber hinaus verwendet GPT-4,5 eine skalierbare Ausrichtung, wobei kleinere Modelle Trainingsdaten für größere Modelle generieren, wodurch die Effizienz und Nuancen in den folgenden Anweisungen verbessert werden [5].
Leistung und Fähigkeiten
-GPT-4O ist für seine Geschwindigkeit und Effizienz bekannt, insbesondere bei Aufgaben, die schnelle Antworten erfordern, z. B. Kundendienst oder Echtzeitdatenanalysen. Es erzeugt Antworten mit einer Geschwindigkeit von 103 Token pro Sekunde, wodurch es für Anwendungen geeignet ist, bei denen die Geschwindigkeit entscheidend ist [4].
-GPT-4,5 zeigt signifikante Verbesserungen gegenüber GPT-4O in bestimmten Bereichen wie Mathematik und Naturwissenschaften mit Gewinnen von 27,4% bzw. 17,8%. Es bietet auch mäßige Verbesserungen der mehrsprachigen und multimodalen Leistung. Dies deutet darauf hin, dass GPT-4,5 für sachliche Denken und komplexe Aufgaben zuverlässiger ist [5].
Multimodalität und Multitasking
-GPT-4O ist so konzipiert, dass mehrere Datentypen (Text, Bilder, Audio) in seiner Kernarchitektur verarbeitet werden, was seine Leistung bei multimodalen Aufgaben im Vergleich zu GPT-4 verbessert [1].
-GPT-4,5 erbt wahrscheinlich diese multimodale Fähigkeit von GPT-4O mit zusätzlichen Verbesserungen bei der Umstellung verschiedener Datentypen effektiver. Spezifische Details darüber, wie GPT-4.5 die Multimodalität über GPT-4O hinaus verbessert, werden jedoch in den verfügbaren Informationen nicht explizit erwähnt.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass beide Modelle fortschrittlich und fähig sind, sich GPT-4,5 auf die Verfeinerung der Leistung durch verbesserte Trainingsmethoden und die Verbesserung spezifischer Funktionen wie Mathematik und naturwissenschaftlicher Argumentation konzentrieren. GPT-4O dagegen zeichnet sich in Geschwindigkeit und nativer Multimodalität aus, wodurch es für Echtzeitanwendungen und Aufgaben geeignet ist, die eine unterschiedliche Datenverarbeitung erfordern.
Zitate:
[1] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/feature/gpt-4o-vs-gpt-4-how-do-they-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-diffeces/
[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-ishere-how-how-good-this-model-is
[6] https://www.linkedin.com/pulse/5-key-diffeces-between-gpt-4-gpt-4o-esekedilichukwu-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-comparison-in-real-world-scenarios/