Obecnie w dostarczonych wynikach wyszukiwania nie ma żadnych szczegółowych informacji na temat GPT-4.5. Możemy jednak omówić różnice między GPT-4O a jego poprzednikami, co może pomóc w zrozumieniu potencjalnej poprawy w przyszłych modelach, takich jak GPT-4.5.
Kluczowe wskaźniki wydajności dla GPT-4O w porównaniu z poprzednikami
1. Dokładność i precyzja: GPT-4O wykazuje wyższą dokładność i precyzję w porównaniu z GPT-4, GPT-3.5 i GPT-3. Na przykład GPT-4O osiąga wskaźnik dokładności 89%w zrozumieniu złożonych zapytań, w porównaniu z 84%GPT-4, 80%GPT-3,5 i 75%GPT-3 [1].
2. Kłopot: GPT-4O ma niższy wynik zakłopotania 8.2, co wskazuje na lepsze zrozumienie wzorca języka i spójność w porównaniu z GPT-4 (10.3), GPT-3,5 (12.1) i GPT-3 (14,5) [1].
3. Zatrzymanie kontekstu: GPT-4O utrzymuje 92%dokładność w retencji kontekstu w wielu zakrętach konwersacyjnych, przewyższając GPT-4 (88%), GPT-3,5 (83%) i GPT-3 (78%) [1].
4. Czas odpowiedzi: GPT-4O ogólnie reaguje szybciej niż jego poprzednicy, ze średnim czasem odpowiedzi 0,9 sekundy, w porównaniu z 1,1 sekundami GPT-4, 1,3 sekundy GPT-3,5 i 1,5 sekundy GPT-3 [1]. Jednak ostatnie testy sugerują, że GPT-4 może być szybszy w niektórych scenariuszach [2].
5. Możliwości multimodalne: GPT-4O obsługuje szerszy zakres multimodalnych wejść i wyjść, w tym tekst, obraz, audio i wideo, podczas gdy GPT-4 ma bardziej ograniczone funkcje multimodalne [4].
6. Wydajność i koszt: GPT-4O jest zaprojektowany tak, aby był bardziej wydajny obliczeniowo i opłacalny, przy szybszych prędkościach generacji i niższych kosztach w porównaniu z GPT-4 [4].
7. Solidność i stabilność: GPT-4O wykazuje większą odporność i stabilność, bardziej skutecznie obsługując hałaśliwe dane wejściowe i zapewniają spójne odpowiedzi [1].
potencjalne różnice w przyszłych modelach
Jeśli miał zostać opracowany model taki jak GPT-4.5, może dodatkowo udoskonalić te wskaźniki poprzez zwiększenie dokładności, skracanie czasów reakcji, poprawę możliwości multimodalnych i zwiększanie odporności na wkłady przeciwne. Ponadto może koncentrować się na zajęciu się konkretnymi ograniczeniami zadań, takimi jak złożona ekstrakcja danych lub werbalne zadania rozumowania, w których GPT-4O nadal wykazuje miejsce na poprawę [3].
Podsumowując, podczas gdy szczegółowe szczegóły dotyczące GPT-4.5 nie są dostępne, przyszłe modele prawdopodobnie opierają się na postępach widocznych w GPT-4O, koncentrując się na wydajności, wsparciu multimodalnym i poprawie wydajności specyficznej dla zadania.
Cytaty:
[1] https://www.tradingview.com/news/cointelegraph:04d84498a094b:0-what-is-gpt-4o-and-how-is-it-different-from-gpt-3-gpt-3-5-and-gpt-4/
[2] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/feature/gpt-4o-vs-gpt-4-how-do-hey-compre
[3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-gpt-4o-vs-gpt-4-turbo
[4] https://blog.promptlayer.com/understanding-gpt-4o-vs-gpt-4-a-comparative-guide/
[5] https://community.openai.com/t/gpt-4-vs-gppt-4o-hich-is-the-better/746991
[6] https://neoteric.eu/blog/gpt-4o-vs-gpt-4-vs-gpt-3-5-comparison-inal-world-scenarios/
[7] https://www.reddit.com/r/chatgpt/comments/1crca4l/direct_speed_comparison_between_gpt4_and_gpt4o/
[8] https://ttms.com/chatgpt-4o-as-a-content-creation-tool-how-does-it-differ-from-version-4-0/