Nors konkrečios architektūrinės detalės apie GPT-4.5 nėra plačiai dokumentuota paieškos rezultatuose, remdamiesi turima informacija, galime nustatyti kai kuriuos pagrindinius skirtumus tarp GPT-4.5 ir GPT-4o:
Architektūra ir mokymas
- „GPT-4o“ yra sukurtas su natūraliu multimodalumu, tai reiškia, kad jis apdoroja tekstą, regėjimą ir garso įvestis viename nervų tinkle. Ši architektūra leidžia greičiau ir efektyviau tvarkyti multimodalines užduotis, palyginti su GPT-4, kuri vaizdo apdorojimui priklauso nuo išorinių modelių, tokių kaip DALL-E [1].
-GPT-4.5 remiasi GPT-4O pagrindu, įtraukiant naujus mokymo metodus, tokius kaip prižiūrimas tobulinamas derinimas (SFT) ir armatūros mokymasis iš žmonių atsiliepimų (RLHF). Šiais metodais siekiama pagerinti modelio našumą, nes atsakai jaustis natūralesni ir geriau suderinti su vartotojo ketinimais. Be to, GPT-4.5 naudoja keičiamąjį suderinimą, kai mažesni modeliai generuoja didesnių modelių mokymo duomenis, padidina efektyvumą ir niuansą atliekant šias instrukcijas [5].
Našumas ir galimybės
-„GPT-4o“ yra pažymėtas dėl savo greičio ir efektyvumo, ypač atliekant užduotis, kurioms reikia greitų atsakymų, tokių kaip klientų aptarnavimas ar realaus laiko duomenų analizė. Tai sukuria 103 žetonų per sekundę greitį, todėl jis yra tinkamas naudoti ten, kur greitis yra labai svarbus [4].
-GPT-4.5 rodo reikšmingą pagerėjimą, palyginti su GPT-4o, tokiose konkrečiose srityse kaip matematika ir mokslas, kurių pelnas yra atitinkamai 27,4% ir 17,8%. Tai taip pat siūlo vidutinio sunkumo patobulinimus daugiakalbių ir multimodalinių rezultatų. Tai rodo, kad GPT-4.5 yra patikimesnis faktiniams samprotavimams ir sudėtingoms užduotims [5].
Multimodalumas ir daugiafunkcis
-„GPT-4o“ yra skirtas tvarkyti kelis duomenų tipus (tekstas, vaizdai, garsas) savo pagrindinėje architektūroje, o tai pagerina jo našumą atliekant daugialypės užduotis, palyginti su GPT-4 [1].
-GPT-4.5 greičiausiai paveldi šią multimodalinę galimybes iš GPT-4o, o papildomai patobulinant įvairius duomenų tipus efektyviau. Tačiau konkrečios informacijos apie tai, kaip GPT-4.5 sustiprina multimodalumą už GPT-4O, nėra aiškiai paminėta turima informacija.
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors abu modeliai yra pažengę į priekį ir pajėgi, GPT-4.5 sutelkia dėmesį į tobulinimo tobulinimą naudojant patobulintus mokymo metodus ir tobulinant konkrečias galimybes, tokias kaip matematikos ir mokslo samprotavimai. Kita vertus, „GPT-4o“ puikiai praleidžia greitį ir vietinį multimodalumą, todėl jis tinka realiojo laiko programoms ir užduotims, reikalaujančioms įvairių duomenų apdorojimo.
Citatos:
[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-diferences/
[4] https://ttms.com/the-new-ere-hatgpt- whatmakes-o1-preview-different-from-gpt-4o/
[5] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-heres-how-good-dhis-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-better/746991
]