Sementara detail arsitektur spesifik tentang GPT-4.5 tidak didokumentasikan secara luas dalam hasil pencarian, kami dapat menyimpulkan beberapa perbedaan utama antara GPT-4.5 dan GPT-4O berdasarkan informasi yang tersedia:
Arsitektur dan pelatihan
- GPT-4O dirancang dengan multimodality asli, yang berarti memproses teks, visi, dan input audio dalam satu jaringan saraf tunggal. Arsitektur ini memungkinkan penanganan tugas multimodal yang lebih cepat dan lebih efisien dibandingkan dengan GPT-4, yang bergantung pada model eksternal seperti Dall-E untuk pemrosesan gambar [1].
-GPT-4.5 Dibangun di atas dasar GPT-4O, menggabungkan teknik pelatihan baru seperti fine-tuning (SFT) yang diawasi dan pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (RLHF). Metode -metode ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja model dengan membuat respons terasa lebih alami dan menyelaraskannya dengan lebih baik dengan niat pengguna. Selain itu, GPT-4.5 menggunakan penyelarasan yang dapat diskalakan, di mana model yang lebih kecil menghasilkan data pelatihan untuk model yang lebih besar, meningkatkan efisiensi dan nuansa dalam instruksi berikut [5].
Kinerja dan Kemampuan
-GPT-4O terkenal karena kecepatan dan efisiensinya, terutama dalam tugas yang membutuhkan respons cepat, seperti layanan pelanggan atau analisis data real-time. Ini menghasilkan respons pada tingkat 103 token per detik, membuatnya cocok untuk aplikasi di mana kecepatan sangat penting [4].
-GPT-4.5 menunjukkan peningkatan yang signifikan dibandingkan GPT-4O di bidang-bidang tertentu seperti matematika dan sains, dengan keuntungan masing-masing 27,4% dan 17,8%. Ini juga menawarkan peningkatan moderat dalam kinerja multibahasa dan multimodal. Ini menunjukkan bahwa GPT-4.5 lebih dapat diandalkan untuk penalaran faktual dan tugas-tugas kompleks [5].
multimodality dan multitasking
-GPT-4O dirancang untuk menangani beberapa tipe data (teks, gambar, audio) dalam arsitektur intinya, yang meningkatkan kinerjanya dalam tugas multimodal dibandingkan dengan GPT-4 [1].
-GPT-4.5 kemungkinan mewarisi kemampuan multimodal ini dari GPT-4O, dengan peningkatan tambahan dalam menangani beragam tipe data secara lebih efektif. Namun, detail spesifik tentang bagaimana GPT-4.5 meningkatkan multimodality di luar GPT-4O tidak secara eksplisit disebutkan dalam informasi yang tersedia.
Singkatnya, sementara kedua model tersebut maju dan mampu, GPT-4.5 berfokus pada pemurnian kinerja melalui metode pelatihan yang ditingkatkan dan meningkatkan kemampuan spesifik seperti penalaran matematika dan sains. GPT-4O, di sisi lain, unggul dalam kecepatan dan multimodality asli, membuatnya cocok untuk aplikasi waktu nyata dan tugas yang membutuhkan beragam pemrosesan data.
Kutipan:
[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-catgpt-4
[3] https://www.kommunicate.io/blog/chatgpt-4-vs-catgpt-3-5-key-differences/
[4] https://ttms.com/the-new-era-of-datgpt-what-makes-o1-peview-diferent-from-gpt-4o/
[5] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-heere-heres-how-good-this-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-real-world-scenarios/