GPT-4.5s databehandlingsrørledning sikrer datakvalitet gennem flere strenge trin og avancerede teknikker. Her er de vigtigste metoder, der bruges til at opretholde data af høj kvalitet:
1. streng filtrering: Openai anvender avancerede datafiltreringsprocesser for at reducere behandlingen af personlige oplysninger, når de træner deres modeller. Dette hjælper med at afbøde potentielle risici forbundet med følsomme data [1].
2. Datakilde Diversitet: GPT-4.5 er foruddannet og efteruddannet på forskellige datasæt, herunder en blanding af offentligt tilgængelige data, proprietære data fra datapartnerskaber og brugerdefinerede datasæt udviklet internt. Denne mangfoldighed bidrager til modellens robuste samtaleevne og verdensviden [1].
3. Sikkerhedsklassificeringsmaskiner og moderation API: Openai bruger en kombination af sin moderations -API og sikkerhedsklassifikatorer til at forhindre brug af skadeligt eller følsomt indhold. Dette inkluderer eksplicitte materialer såsom seksuelt indhold, der involverer mindreårige, hvilket sikrer, at modellen er trænet i sikre og passende data [1].
4. Tilsynsteknikker: Modellen trænes ved hjælp af nye tilsynsteknikker kombineret med traditionelle metoder som overvåget finjustering (SFT) og forstærkningslæring fra menneskelig feedback (RLHF). Disse teknikker hjælper med at tilpasse modellen med menneskelig intention og forbedre dens forståelse af nuance [1].
5. Sikkerhedsevalueringer: Omfattende sikkerhedsevalueringer udføres, før modellen implementeres. Disse evalueringer vurderer skadelighed, jailbreak robusthed, hallucinationer og bias, hvilket sikrer, at modellen ikke udgør signifikante sikkerhedsrisici sammenlignet med eksisterende modeller [1].
Generelt er GPT-4.5s databehandlingsrørledning designet til at sikre data af høj kvalitet ved at udnytte forskellige datakilder, avancerede filtreringsteknikker og strenge sikkerhedsevalueringer. Denne tilgang hjælper med at opretholde modellens pålidelighed og effektivitet på tværs af forskellige applikationer.
Citater:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
)
[3] https://hyscaler.com/insights/gpt-4-5-turbo-release/
[4] https://www.snoplogic.com/blog/the-impact-of-gpt-4-on-data-and-app-integration
[5] https://dev.to/maksim_tarasov_c60917a469/gpt-45-turbo-kreddefinerende-industri-225f
)
[7] https://latenode.com/blog/chatgpt-4-5-review
[8] https://www.datacamp.com/blog/everything-we-know-about-gpt-5