Medtem ko posebne arhitekturne podrobnosti o GPT-4.5 niso obsežno dokumentirane v rezultatih iskanja, lahko sklepamo o nekaterih ključnih razlikah med GPT-4.5 in GPT-4O na podlagi razpoložljivih informacij:
Arhitektura in usposabljanje
- GPT-4O je zasnovan z izvorno multimodalnostjo, kar pomeni, da v enem nevronskem omrežju obdeluje besedilo, vizijo in zvočne vhode. Ta arhitektura omogoča hitrejše in učinkovitejše ravnanje z multimodalnimi nalogami v primerjavi z GPT-4, ki se za obdelavo slik opira na zunanje modele, kot je DALL-E [1].
-GPT-4.5 temelji na ustanovitvi GPT-4O, ki vključuje nove tehnike usposabljanja, kot so nadzorovano natančno nastavitev (SFT) in učenje okrepitve iz človeških povratnih informacij (RLHF). Te metode so namenjene izboljšanju učinkovitosti modela, saj se odzivi počutijo bolj naravno in jih bolje uskladijo z namenom uporabnikov. Poleg tega GPT-4.5 uporablja razširljivo poravnavo, kjer manjši modeli ustvarjajo podatke o vadbi za večje modele, izboljšanje učinkovitosti in niansa v naslednjih navodilih [5].
Učinkovitost in zmogljivosti
-GPT-4O je znan po svoji hitrosti in učinkovitosti, zlasti pri nalogah, ki zahtevajo hitre odzive, kot sta storitev za stranke ali analiza podatkov v realnem času. Ustvari odzive s hitrostjo 103 žetonov na sekundo, zaradi česar je primeren za aplikacije, kjer je hitrost ključna [4].
-GPT-4.5 kaže znatne izboljšave v primerjavi z GPT-4O na določenih področjih, kot sta matematika in znanost, z dobički 27,4% oziroma 17,8%. Ponuja tudi zmerne izboljšave v večjezičnih in multimodalnih zmogljivostih. To kaže, da je GPT-4.5 bolj zanesljiv za dejansko sklepanje in zapletene naloge [5].
Multimodalnost in večopravilnost
-GPT-4O je zasnovan za ravnanje z več vrstami podatkov (besedilo, slike, zvok) znotraj svoje osnovne arhitekture, kar izboljšuje njegovo delovanje pri multimodalnih nalogah v primerjavi z GPT-4 [1].
-GPT-4.5 verjetno to multimodalno sposobnost podeduje iz GPT-4O, z dodatnimi izboljšavami pri ravnanju z raznolikimi vrstami podatkov. Vendar posebne podrobnosti o tem, kako GPT-4.5 izboljšuje multimodalnost zunaj GPT-4O, v razpoložljivih informacijah niso izrecno omenjene.
Če povzamemo, čeprav sta oba modela napredna in sposobna, se GPT-4.5 osredotoča na izpopolnjevanje uspešnosti z izboljšanimi metodami treninga in izboljšanje specifičnih zmogljivosti, kot sta matematika in znanost. GPT-4O se po drugi strani odlikuje v hitrosti in domači multimodalnost, zaradi česar je primeren za aplikacije in naloge v realnem času, ki zahtevajo raznoliko obdelavo podatkov.
Navedbe:
[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.komunicate.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-here-heres-how-good-this-model -is
[6] https://www.linkedin.com/pulse/5-key-differences-between-gpt-4-gpt-4o-Ekenedilichu-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-Coparison-in-real-world-scenarios/