Le pipeline de traitement des données de GPT-4.5 assure la qualité des données grâce à plusieurs étapes rigoureuses et techniques avancées. Voici les méthodes clés utilisées pour maintenir des données de haute qualité:
1. Filtrage rigoureux: OpenAI utilise des processus avancés de filtrage de données pour réduire le traitement des informations personnelles lors de la formation de leurs modèles. Cela aide à atténuer les risques potentiels associés à des données sensibles [1].
2. Diversité des sources de données: GPT-4.5 est pré-formé et post-formé sur divers ensembles de données, y compris un mélange de données accessibles au public, des données propriétaires provenant de partenariats de données et des ensembles de données personnalisés développés en interne. Cette diversité contribue aux capacités de conversation robustes du modèle et aux connaissances mondiales [1].
3. Classificateurs de sécurité et API de modération: OpenAI utilise une combinaison de son API de modération et des classificateurs de sécurité pour empêcher l'utilisation d'un contenu nocif ou sensible. Cela comprend des matériaux explicites tels que le contenu sexuel impliquant des mineurs, en veillant à ce que le modèle soit formé sur des données sûres et appropriées [1].
4. Techniques de supervision: le modèle est formé à l'aide de nouvelles techniques de supervision combinées à des méthodes traditionnelles telles que le réglage fin supervisé (SFT) et l'apprentissage du renforcement de la rétroaction humaine (RLHF). Ces techniques aident à aligner le modèle avec l'intention humaine et à améliorer sa compréhension de la nuance [1].
5. Évaluations de la sécurité: des évaluations approfondies de la sécurité sont effectuées avant de déployer le modèle. Ces évaluations évaluent nocif, la robustesse jailbreak, les hallucinations et les biais, garantissant que le modèle ne présente pas de risques de sécurité significatifs par rapport aux modèles existants [1].
Dans l'ensemble, le pipeline de traitement des données de GPT-4.5 est conçu pour garantir des données de haute qualité en tirant parti de diverses sources de données, des techniques de filtrage avancées et des évaluations de sécurité rigoureuses. Cette approche aide à maintenir la fiabilité et l'efficacité du modèle entre diverses applications.
Citations:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://dataproduct.io/data-ngineers-expectation-from-gpt-4/
[3] https://hyscaler.com/insights/gpt-4-5-turbo-release/
[4] https://www.snaplogic.com/blog/the-impact-of-gpt-4-on-data-and-app-intégration
[5] https://dev.to/maksim_tarasov_c60917a469/gpt-45-turbo-redefining-the-industrie-225f
[6] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-45-revolutioning-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