Si bien los detalles arquitectónicos específicos sobre GPT-4.5 no están ampliamente documentados en los resultados de búsqueda, podemos inferir algunas diferencias clave entre GPT-4.5 y GPT-4O en función de la información disponible:
Arquitectura y entrenamiento
- GPT-4O está diseñado con multimodalidad nativa, lo que significa que procesa las entradas de texto, visión y audio dentro de una sola red neuronal. Esta arquitectura permite un manejo más rápido y eficiente de las tareas multimodales en comparación con GPT-4, que se basa en modelos externos como Dall-E para el procesamiento de imágenes [1].
-GPT-4.5 se basa en la base de GPT-4O, que incorpora nuevas técnicas de capacitación, como ajuste fino supervisado (SFT) y el aprendizaje de refuerzo de la retroalimentación humana (RLHF). Estos métodos tienen como objetivo mejorar el rendimiento del modelo haciendo que las respuestas se sientan más naturales y las alineen mejor con la intención del usuario. Además, GPT-4.5 utiliza una alineación escalable, donde los modelos más pequeños generan datos de entrenamiento para modelos más grandes, mejorando la eficiencia y los matices en las siguientes instrucciones [5].
rendimiento y capacidades
-GPT-4O se destaca por su velocidad y eficiencia, particularmente en tareas que requieren respuestas rápidas, como el servicio al cliente o el análisis de datos en tiempo real. Genera respuestas a una velocidad de 103 tokens por segundo, por lo que es adecuada para aplicaciones donde la velocidad es crucial [4].
-GPT-4.5 muestra mejoras significativas sobre GPT-4O en áreas específicas como las matemáticas y la ciencia, con ganancias de 27.4% y 17.8%, respectivamente. También ofrece mejoras moderadas en el rendimiento multilingüe y multimodal. Esto sugiere que GPT-4.5 es más confiable para el razonamiento objetivo y las tareas complejas [5].
multimodalidad y multitarea
-GPT-4O está diseñado para manejar múltiples tipos de datos (texto, imágenes, audio) dentro de su arquitectura central, lo que mejora su rendimiento en tareas multimodales en comparación con GPT-4 [1].
-GPT-4.5 probablemente hereda esta capacidad multimodal de GPT-4O, con mejoras adicionales en el manejo de diversos tipos de datos de manera más efectiva. Sin embargo, los detalles específicos sobre cómo GPT-4.5 mejora la multimodalidad más allá de GPT-4O no se mencionan explícitamente en la información disponible.
En resumen, si bien ambos modelos son avanzados y capaces, GPT-4.5 se centra en refinar el rendimiento a través de métodos de entrenamiento mejorados y mejorar las capacidades específicas como el razonamiento de matemáticas y ciencias. GPT-4O, por otro lado, sobresale en la velocidad y la multimodalidad nativa, lo que lo hace adecuado para aplicaciones y tareas en tiempo real que requieren un procesamiento de datos diverso.
Citas:
[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-era-of-chatgpt-what-makes-o1-preview-diferent-from-gpt-4o/
[5] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-heres-dow-mood-this-model-is
[6] https://www.linkedin.com/pulse/5-key-differences-beteen-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-real-world-scenarios/