Mentre i dettagli architettonici specifici su GPT-4.5 non sono ampiamente documentati nei risultati di ricerca, possiamo dedurre alcune differenze chiave tra GPT-4.5 e GPT-4O in base alle informazioni disponibili:
architettura e formazione
- GPT-4O è progettato con multimodalità nativa, il che significa che elabora il testo, la visione e gli input audio all'interno di una singola rete neurale. Questa architettura consente una gestione più rapida ed efficiente delle attività multimodali rispetto a GPT-4, che si basa su modelli esterni come Dall-E per l'elaborazione delle immagini [1].
-GPT-4.5 si basa sulla fondazione di GPT-4O, incorporando nuove tecniche di formazione come la messa a punto supervisionata (SFT) e l'apprendimento del rinforzo dal feedback umano (RLHF). Questi metodi mirano a migliorare le prestazioni del modello facendo sentire le risposte più naturali e allineandole meglio con l'intento dell'utente. Inoltre, GPT-4.5 utilizza un allineamento scalabile, in cui modelli più piccoli generano dati di formazione per modelli più grandi, migliorando l'efficienza e la sfumatura nelle seguenti istruzioni [5].
prestazioni e capacità
-GPT-4O è noto per la sua velocità ed efficienza, in particolare nelle attività che richiedono risposte rapide, come il servizio clienti o l'analisi dei dati in tempo reale. Genera le risposte ad una velocità di 103 token al secondo, rendendolo adatto per applicazioni in cui la velocità è cruciale [4].
-GPT-4.5 mostra miglioramenti significativi rispetto a GPT-4O in aree specifiche come la matematica e la scienza, con guadagni del 27,4% e del 17,8%, rispettivamente. Offre anche miglioramenti moderati nelle prestazioni multilingue e multimodali. Ciò suggerisce che GPT-4.5 è più affidabile per il ragionamento fattuale e le attività complesse [5].
multimodalità e multitasking
-GPT-4O è progettato per gestire più tipi di dati (testo, immagini, audio) all'interno della sua architettura principale, che migliora le sue prestazioni in compiti multimodali rispetto a GPT-4 [1].
-GPT-4.5 probabilmente eredita questa capacità multimodale da GPT-4O, con ulteriori miglioramenti nella gestione dei diversi tipi di dati in modo più efficace. Tuttavia, i dettagli specifici su come GPT-4.5 migliora la multimodalità oltre GPT-4O non sono esplicitamente menzionati nelle informazioni disponibili.
In sintesi, mentre entrambi i modelli sono avanzati e capaci, GPT-4.5 si concentra sulla raffinazione delle prestazioni attraverso metodi di formazione migliorati e sul miglioramento di capacità specifiche come il ragionamento matematico e scientifico. GPT-4O, d'altra parte, eccelle nella velocità e nella multimodalità nativa, rendendolo adatto per applicazioni e attività in tempo reale che richiedono un'elaborazione di dati diversi.
Citazioni:
[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
[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-rekenilichukwu-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/