Míg a GPT-4.5 konkrét építészeti részleteit nem széles körben dokumentálják a keresési eredményekben, a rendelkezésre álló információk alapján néhány kulcsfontosságú különbséget következtethetünk a GPT-4.5 és a GPT-4O között:
Építészet és képzés
- A GPT-4O-t natív multimodalitással tervezték, vagyis az egyetlen neurális hálózaton belüli szöveget, látást és audio bemenetet dolgozik fel. Ez az architektúra lehetővé teszi a multimodális feladatok gyorsabb és hatékonyabb kezelését a GPT-4-hez képest, amely olyan külső modellekre támaszkodik, mint a DALL-E a képfeldolgozáshoz [1].
-A GPT-4.5 a GPT-4O alapjára épül, új edzési technikákat tartalmaz, például felügyelt finomhangolást (SFT) és megerősítési tanulást az emberi visszacsatolásból (RLHF). Ezeknek a módszereknek a célja a modell teljesítményének javítása azáltal, hogy a válaszok természetesen érezzék magukat, és jobban összehangolják őket a felhasználói szándékhoz. Ezenkívül a GPT-4.5 skálázható igazítást használ, ahol a kisebb modellek képzési adatokat generálnak nagyobb modellekhez, javítva a hatékonyságot és az árnyalatot a következő utasításokban [5].
Teljesítmény és képességek
-A GPT-4O sebességét és hatékonyságát figyelembe veszik, különösen a gyors válaszokat igénylő feladatokban, például az ügyfélszolgálat vagy a valós idejű adatok elemzésében. Másodpercenként 103 token sebességgel generál válaszokat, így alkalmassá teszi azokat az alkalmazásokra, ahol a sebesség döntő jelentőségű [4].
-A GPT-4.5 szignifikáns javulást mutat a GPT-4O-hoz képest olyan területeken, mint a matematika és a tudomány, 27,4%, illetve 17,8%. Ezenkívül mérsékelt fejlesztéseket kínál a többnyelvű és multimodális teljesítményben. Ez azt sugallja, hogy a GPT-4.5 megbízhatóbb a tényszerű érvelés és az összetett feladatok szempontjából [5].
Multimodalitás és multitasking
-A GPT-4O-t úgy tervezték, hogy több adattípust (szöveg, képek, audio) kezeljen az alapvető architektúráján belül, ami javítja teljesítményét a multimodális feladatokban, mint a GPT-4 [1].
-A GPT-4.5 valószínűleg örököli ezt a multimodális képességet a GPT-4O-tól, további javulásokkal a különféle adattípusok hatékonyabb kezelésében. A rendelkezésre álló információkban azonban nem említik kifejezetten a GPT-4O-n túlmenően a multimodalitást.
Összefoglalva: bár mindkét modell fejlett és képes, a GPT-4.5 a teljesítmény finomítására összpontosít a továbbfejlesztett képzési módszerek révén, és javítja az olyan konkrét képességeket, mint a matematika és a tudományos érvelés. A GPT-4O viszont kiemelkedik a sebességgel és a natív multimodalitással, így valós idejű alkalmazásokhoz és feladatokhoz, amelyek különféle adatfeldolgozást igényelnek.
Idézetek:
[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.kommunication.io/blog/chatgpt-4-vs-chatgpt-3-5-key-differences/
[4] https://ttms.com/the-ne----------chatgpt-what-makes-o1-prhewiew-diverent-th-gpt-4o/
[5] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-how-how-good-this-model-is
[6] https://www.linkedin.com/pulse/5-key-differences-between-gpt-4-gpt-4o-eekenedilichukwu-goodness-zfj1f
[7] https://community.openai.com/t/gpt-4-vs-gpt-4o-wich-is-the-better/746991
[8] https://neoteric.eu/blog/gpt-4o-vs-gpt-4-vs-gpt-3-5-comparison-in-real-world-scenarios/