För närvarande finns det ingen specifik information tillgänglig om GPT-4.5 i de medföljande sökresultaten. Vi kan emellertid diskutera skillnaderna mellan GPT-4O och dess föregångare, vilket kan hjälpa till att förstå potentiella förbättringar i framtida modeller som GPT-4,5.
Nyckelprestanda för GPT-4O jämfört med föregångare
1. Noggrannhet och precision: GPT-4O visar högre noggrannhet och precision jämfört med GPT-4, GPT-3.5 och GPT-3. Till exempel uppnår GPT-4O en noggrannhetsgrad på 89%i förståelse av komplexa frågor, jämfört med GPT-4: s 84%, GPT-3,5: s 80%och GPT-3: s 75%[1].
2. Perplexity: GPT-4O har en lägre förvirringsresultat på 8,2, vilket indikerar bättre språkmönsterförståelse och koherens jämfört med GPT-4 (10.3), GPT-3.5 (12.1) och GPT-3 (14.5) [1].
3. Kontextretention: GPT-4O upprätthåller 92%noggrannhet i sammanhangsbehållning under flera konversationsvarv, överträffande GPT-4 (88%), GPT-3,5 (83%) och GPT-3 (78%) [1].
4. Responstid: GPT-4O svarar i allmänhet snabbare än sina föregångare, med en genomsnittlig responstid på 0,9 sekunder, jämfört med GPT-4: s 1,1 sekunder, GPT-3,5: s 1,3 sekunder och GPT-3: s 1,5 sekunder [1]. De senaste testerna tyder dock på att GPT-4 kan vara snabbare i vissa scenarier [2].
5. Multimodala funktioner: GPT-4O stöder ett bredare utbud av multimodala ingångar och utgångar, inklusive text, bild, ljud och video, medan GPT-4 har mer begränsade multimodala funktioner [4].
6. Effektivitet och kostnad: GPT-4O är utformad för att vara mer beräkningseffektiv och kostnadseffektiv, med snabbare genereringshastigheter och lägre kostnader jämfört med GPT-4 [4].
7. Robusthet och stabilitet: GPT-4O uppvisar större robusthet och stabilitet, hanterar bullriga ingångar mer effektivt och ger konsekventa svar [1].
Potentiella skillnader i framtida modeller
Om en modell som GPT-4,5 skulle utvecklas, kan den ytterligare förfina dessa mätvärden genom att förbättra noggrannheten, minska responstiderna, förbättra multimodala kapacitet och öka robustheten mot motståndar. Dessutom kan det fokusera på att ta itu med specifika uppgiftsbegränsningar, såsom komplexa datauttag eller verbala resonemangsuppgifter där GPT-4O fortfarande visar utrymme för förbättring [3].
Sammanfattningsvis, medan specifika detaljer om GPT-4,5 inte är tillgängliga, kommer framtida modeller sannolikt att bygga vidare på de framsteg som ses i GPT-4O, med fokus på effektivitet, multimodalt stöd och uppgiftsspecifika prestandaförbättringar.
Citeringar:
[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/
]
[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-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-cenarios/
[7] https://www.reddit.com/r/chatgpt/comments/1crca4l/direct_speed_comparison_between_gpt4_and_gpt4o/
]