كيف يضمن خط أنابيب معالجة البيانات GPT-4.5 جودة البيانات

1. التصفية الصارمة: يستخدم Openai عمليات تصفية بيانات متقدمة لتقليل معالجة المعلومات الشخصية عند تدريب النماذج. هذا يساعد في تخفيف المخاطر المحتملة المرتبطة بالبيانات الحساسة [1].

2. تنوع مصدر البيانات: يتم تدريب GPT-4.5 مسبقًا على مجموعات بيانات متنوعة ، بما في ذلك مزيج من البيانات المتاحة للجمهور ، والبيانات الملكية من شراكات البيانات ، ومجموعات البيانات المخصصة التي تم تطويرها في الشركة. يساهم هذا التنوع في القدرات القوية للمحادثة والمعرفة العالمية [1].

3. مصنفات السلامة وآبار واجهة برمجة تطبيقات الاعتدال: يستخدم Openai مزيجًا من API للاعتدال ومصنفات السلامة لمنع استخدام المحتوى الضار أو الحساس. يتضمن ذلك مواد صريحة مثل المحتوى الجنسي الذي يشمل القاصرين ، مما يضمن تدريب النموذج على البيانات الآمنة والمناسبة [1].

4. تقنيات الإشراف: يتم تدريب النموذج باستخدام تقنيات الإشراف الجديدة جنبًا إلى جنب مع الأساليب التقليدية مثل الضبط الخاضع للإشراف (SFT) والتعلم التعزيز من التعليقات البشرية (RLHF). تساعد هذه التقنيات في محاذاة النموذج بقصد الإنسان وتحسين فهمها للفروق [1].

5. تقييم السلامة: يتم إجراء تقييمات واسعة السلامة قبل نشر النموذج. تقيم هذه التقييمات الضرر ، ومتانة السجن ، والهلوسة ، والتحيز ، مما يضمن أن النموذج لا يشكل مخاطر كبيرة للسلامة مقارنة بالنماذج الحالية [1].

بشكل عام ، تم تصميم خط أنابيب معالجة البيانات في GPT-4.5 لضمان بيانات عالية الجودة من خلال الاستفادة من مصادر البيانات المتنوعة ، وتقنيات التصفية المتقدمة ، وتقييمات السلامة الصارمة. يساعد هذا النهج في الحفاظ على موثوقية النموذج وفعاليته عبر التطبيقات المختلفة.

الاستشهادات:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2]
[3] https://hyscaler.com/insights/gpt-4-5-turbo-release/
[4] https://www.snaplogic.com/blog/the-iment-of-gpt-4-on-data-and-app- integration
[5] https://dev.to/maksim_tarasov_c60917a469/gpt-45-turbo-redefining-the-industry-225f
[6] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-45-revolutionizing-ai-amarender-amrtech-insights-faxyc
[7] https://latenode.com/blog/chatgpt-4-5-review
[8] https://www.datacamp.com/blog/everything-we-know-about-gpt-5