Хоча конкретні архітектурні деталі щодо GPT-4.5 не є широко задокументованими в результатах пошуку, ми можемо зробити висновок про деякі ключові відмінності між GPT-4.5 та GPT-4O на основі наявної інформації:
Архітектура та навчання
- GPT-4O розроблений з рідною мультимодальністю, тобто він обробляє текст, зору та аудіо входи в одній нейронній мережі. Ця архітектура дозволяє швидше та ефективніше керувати мультимодальними завданнями порівняно з GPT-4, який покладається на зовнішні моделі, такі як DALL-E для обробки зображень [1].
-GPT-4.5 ґрунтується на основі GPT-4O, що включає нові методи навчання, такі як нагляд за тонкою настройкою (SFT) та підкріпленням з зворотного зв'язку з людьми (RLHF). Ці методи мають на меті покращити продуктивність моделі, змусивши відповіді відчувати себе більш природними та краще узгоджувати їх з наміром користувача. Крім того, GPT-4.5 використовує масштабоване вирівнювання, де менші моделі генерують дані навчальних даних для більших моделей, підвищуючи ефективність та нюанс у виконанні інструкцій [5].
Продуктивність та можливості
-GPT-4O відзначається своєю швидкістю та ефективністю, особливо у завданнях, що потребують швидких відповідей, таких як обслуговування клієнтів або аналіз даних у режимі реального часу. Він генерує відповіді зі швидкістю 103 жетонів в секунду, що робить його придатним для застосувань, де швидкість має вирішальне значення [4].
-GPT-4,5 показує значні вдосконалення порівняно з GPT-4O у конкретних сферах, таких як математика та наука, з прибутками 27,4% та 17,8% відповідно. Він також пропонує помірні вдосконалення багатомовних та багатомодальних показників. Це говорить про те, що GPT-4.5 є більш надійним для фактичних міркувань та складних завдань [5].
мультимодальність та багатозадачність
-GPT-4O призначений для обробки декількох типів даних (текст, зображення, аудіо) в його основній архітектурі, що підвищує його продуктивність у мультимодальних завданнях порівняно з GPT-4 [1].
-GPT-4.5, ймовірно, успадковує цю багатомодальну здатність від GPT-4O, з додатковими вдосконаленнями в обробці різноманітних типів даних ефективніше. Однак конкретні деталі про те, як GPT-4.5 підвищує мультимодальність за межі GPT-4O, прямо не згадується у наявній інформації.
Підводячи підсумок, хоча обидві моделі є вдосконаленими та здатними, GPT-4.5 фокусується на вдосконаленні продуктивності за допомогою покращених методів навчання та вдосконалення конкретних можливостей, таких як математика та міркування науки. З іншого боку, GPT-4O перевершує швидкість та нативну мультимодальність, що робить його придатним для застосувань у режимі реального часу та завдань, що потребують різноманітної обробки даних.
Цитати:
[1] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/feature/gpt-4o-vs-gpt-4-how-do-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-ers-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-betweend-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/