GPT-4.5に関する特定のアーキテクチャの詳細は、検索結果に広範囲に文書化されていませんが、利用可能な情報に基づいてGPT-4.5とGPT-4oの間にいくつかの重要な違いを推測できます。
##アーキテクチャとトレーニング
-GPT-4Oは、ネイティブのマルチモダリティで設計されています。つまり、単一のニューラルネットワーク内でテキスト、ビジョン、オーディオ入力を処理します。このアーキテクチャにより、画像処理のためにDALL-Eのような外部モデルに依存するGPT-4と比較して、マルチモーダルタスクのより高速で効率的な取り扱いが可能になります[1]。
-GPT-4.5は、GPT-4Oの基礎に基づいて構築され、監視された微調整(SFT)や人間のフィードバック(RLHF)からの補強学習などの新しいトレーニング技術を組み込みます。これらの方法は、応答をより自然に感じさせ、ユーザーの意図でより良く整合することにより、モデルのパフォーマンスを改善することを目的としています。さらに、GPT-4.5はスケーラブルなアライメントを使用します。ここでは、小さいモデルがより大きなモデルのトレーニングデータを生成し、次の指示で効率とニュアンスを向上させます[5]。
##パフォーマンスと機能
-GPT-4oは、特に顧客サービスやリアルタイムデータ分析などの迅速な応答が必要なタスクで、その速度と効率について注目されています。 1秒あたり103トークンのレートで応答を生成し、速度が重要なアプリケーションに適しています[4]。
-GPT-4.5は、数学や科学などの特定の分野でGPT-4oよりも大幅に改善されており、それぞれ27.4％と17.8％の増加があります。また、多言語とマルチモーダルのパフォーマンスの中程度の強化も提供します。これは、GPT-4.5が事実上の推論と複雑なタスクに対してより信頼性が高いことを示唆しています[5]。
##マルチモダリティとマルチタスク
-GPT-4Oは、コアアーキテクチャ内で複数のデータ型(テキスト、画像、オーディオ)を処理するように設計されており、GPT-4と比較してマルチモーダルタスクでのパフォーマンスを向上させます[1]。
-GPT-4.5は、GPT-4oからこのマルチモーダル機能を継承している可能性が高く、多様なデータ型の処理がより効果的に改善されています。ただし、GPT-4.5がGPT-4oを超えたマルチモダリティをどのように強化するかについての具体的な詳細は、利用可能な情報で明示的に言及されていません。
要約すると、両方のモデルは高度で有能ですが、GPT-4.5は、強化されたトレーニング方法と数学や科学の推論などの特定の機能を改善することにより、パフォーマンスを改良することに焦点を当てています。一方、GPT-4oは速度とネイティブのマルチモダリティに優れており、リアルタイムのアプリケーションや多様なデータ処理を必要とするタスクに適しています。
引用：
[1] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/feature/gpt-4o-vs-gpt-4-how-do-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-heres-how-good-this-model-is
[6] https://www.linkedin.com/pulse/5-key-differences-betweenge-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-cpt-4-vs-gpt-3-5-comparison-in-real-world-scenarios/