Actualmente, no hay información específica disponible sobre GPT-4.5 en los resultados de búsqueda proporcionados. Sin embargo, podemos discutir las diferencias entre GPT-4O y sus predecesores, lo que podría ayudar a comprender potenciales mejoras en futuros modelos como GPT-4.5.
Métricas de rendimiento clave para GPT-4O en comparación con los predecesores
1. Precisión y precisión: GPT-4O demuestra mayor precisión y precisión en comparación con GPT-4, GPT-3.5 y GPT-3. Por ejemplo, GPT-4O logra una tasa de precisión del 89%en la comprensión de consultas complejas, en comparación con el 84%de GPT-4, el 80%de GPT-3.5 y el 75%de GPT-3 [1].
2. Perplejidad: GPT-4O tiene un puntaje de perplejidad más bajo de 8.2, lo que indica una mejor comprensión y coherencia del patrón de lenguaje en comparación con GPT-4 (10.3), GPT-3.5 (12.1) y GPT-3 (14.5) [1].
3. Retención del contexto: GPT-4O mantiene una precisión del 92%en la retención de contexto en múltiples giros conversacionales, superando a GPT-4 (88%), GPT-3.5 (83%) y GPT-3 (78%) [1].
4. Tiempo de respuesta: GPT-4O generalmente responde más rápido que sus predecesores, con un tiempo de respuesta promedio de 0.9 segundos, en comparación con los 1.1 segundos de GPT-4, 1.3 segundos de GPT-3.5 y 1.5 segundos de GPT-3 [1]. Sin embargo, las pruebas recientes sugieren que GPT-4 podría ser más rápido en algunos escenarios [2].
5. Capacidades multimodales: GPT-4O admite una gama más amplia de entradas y salidas multimodales, incluidos texto, imagen, audio y video, mientras que GPT-4 tiene características multimodales más limitadas [4].
6. Eficiencia y costo: GPT-4O está diseñado para ser más eficiente computacionalmente y rentable, con velocidades de generación más rápidas y costos más bajos en comparación con GPT-4 [4].
7. Robustez y estabilidad: GPT-4O exhibe una mayor robustez y estabilidad, manejando entradas ruidosas de manera más efectiva y proporcionando respuestas consistentes [1].
Diferencias potenciales en modelos futuros
Si se desarrollara un modelo como GPT-4.5, podría refinar aún más estas métricas mejorando la precisión, reduciendo los tiempos de respuesta, mejorando las capacidades multimodales y aumentando la robustez contra las entradas adversas. Además, podría centrarse en abordar limitaciones de tareas específicas, como la extracción de datos complejas o las tareas de razonamiento verbal donde GPT-4O todavía muestra margen de mejora [3].
En resumen, si bien los detalles específicos sobre GPT-4.5 no están disponibles, es probable que los modelos futuros se basen en los avances observados en GPT-4O, centrándose en la eficiencia, el soporte multimodal y las mejoras de rendimiento específicas de las tareas.
Citas:
[1] https://www.tradingview.com/news/cointelegraph:04d84498a094b:0-what-is-gpt-4o-and-how-is-it-diferent--gpt-3-gpt-3-5-and-gpt-4/
[2] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/feature/gpt-4o-vs-gpt-4-how-do-they-compare
[3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-gpt-4o-vs-gpt-4-turbo
[4] https://blog.prompptlayer.com/understanding-gpt-4o-vs-gpt-4-a-comparative-gide/
[5] https://community.openai.com/t/gpt-4-vs-gpt-4o-which-is-the-better/746991
[6] https://neoteric.eu/blog/gpt-4o-vs-gpt-4-vs-gpt-3-5-comparison-in-real-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-dow-does-it-diferfer-version-4-0/