GPT-4.5에 대한 특정 아키텍처 세부 사항은 검색 결과에 광범위하게 문서화되어 있지 않지만 사용 가능한 정보를 기반으로 GPT-4.5와 GPT-4O의 주요 차이점을 추론 할 수 있습니다.
건축 및 훈련
-GPT-4O는 기본 다중 분비물로 설계되었으므로 단일 신경 네트워크 내에서 텍스트, 비전 및 오디오 입력을 처리합니다. 이 아키텍처를 통해 이미지 처리를 위해 Dall-E와 같은 외부 모델에 의존하는 GPT-4에 비해 멀티 모달 작업을보다 빠르고 효율적으로 처리 할 수 있습니다 [1].
-GPT-4.5는 GPT-4O의 기초를 바탕으로 감독 미세 조정 (SFT) 및 인간 피드백 (RLHF)의 강화 학습과 같은 새로운 훈련 기술을 통합합니다. 이러한 방법은 응답을보다 자연스럽게 느끼고 사용자 의도와 더 잘 맞추어 모델의 성능을 향상시키는 것을 목표로합니다. 또한 GPT-4.5는 확장 가능한 정렬을 사용하여 소규모 모델이 더 큰 모델에 대한 교육 데이터를 생성하여 다음 지침에서 효율성과 뉘앙스를 향상시킵니다 [5].
성능 및 기능
-GPT-4O는 속도와 효율성, 특히 고객 서비스 또는 실시간 데이터 분석과 같은 빠른 응답이 필요한 작업에서 주목됩니다. 초당 103 개의 토큰의 속도로 응답을 생성하므로 속도가 중요한 응용 분야에 적합합니다 [4].
-GPT-4.5는 수학 및 과학과 같은 특정 분야에서 각각 27.4%와 17.8%의 이익을 얻은 GPT-4O보다 상당한 개선을 보여줍니다. 또한 다국어 및 멀티 모드 성능의 적당한 향상을 제공합니다. 이것은 GPT-4.5가 사실적인 추론과 복잡한 과제에 대해 더 신뢰할 수 있음을 시사한다 [5].
멀티 분류 및 멀티 태스킹
-GPT-4O는 핵심 아키텍처 내의 여러 데이터 유형 (텍스트, 이미지, 오디오)을 처리하도록 설계되었으며, 이는 GPT-4에 비해 멀티 모달 작업의 성능을 향상시킵니다 [1].
-GPT-4.5는 GPT-4O 의이 멀티 모드 기능을 상속받을 수 있으며 다양한 데이터 유형을보다 효과적으로 처리하는 데 추가로 개선됩니다. 그러나 GPT-4.5가 GPT-4O 이외의 다중 분류를 향상시키는 방법에 대한 구체적인 세부 사항은 이용 가능한 정보에 명시 적으로 언급되지 않습니다.
요약하면, 두 모델 모두 고급 및 유능한 반면, GPT-4.5는 향상된 교육 방법을 통해 성능을 개선하고 수학 및 과학 추론과 같은 특정 기능을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 반면에 GPT-4O는 속도와 기본 다중 분비물이 뛰어나서 실시간 응용 프로그램 및 다양한 데이터 처리가 필요한 작업에 적합합니다.
인용 :
[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-differences/
[4] https://ttms.com/the-new-of-chatgpt-what-makes-preview-different-from-gpt-4o/
[5] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-heres-good-good-mis-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-comparison-in-world-scenarios/