Die Datenverarbeitungspipeline von GPT-4.5 sorgt für die Datenqualität durch mehrere strenge Schritte und erweiterte Techniken. Hier sind die Schlüsselmethoden zur Aufrechterhaltung hochwertiger Daten:
1. Rigoros Filterung: OpenAI verwendet erweiterte Datenfilterungsprozesse, um die Verarbeitung persönlicher Informationen beim Training ihrer Modelle zu verringern. Dies hilft bei der Minderung potenzieller Risiken, die mit sensiblen Daten verbunden sind [1].
2. Datenquellenvielfalt: GPT-4,5 ist vor Ausbildung und postumiert für verschiedene Datensätze, einschließlich einer Mischung aus öffentlich verfügbaren Daten, proprietären Daten aus Datenpartnerschaften und benutzerdefinierten Datensätzen, die sich im eigenen Verhältnis entwickelten. Diese Vielfalt trägt zu den robusten Konversationsfähigkeiten und dem Weltwissen des Modells bei [1].
3.. Sicherheitsklassifizierer und Moderations -API: OpenAI verwendet eine Kombination aus der API und Sicherheitsklassifikatoren für Moderation, um die Verwendung von schädlichen oder sensiblen Inhalten zu verhindern. Dies schließt explizite Materialien wie sexuelle Inhalte mit Minderjährigen ein, um sicherzustellen, dass das Modell auf sicheren und geeigneten Daten geschult ist [1].
4. Überwachungstechniken: Das Modell wird mit neuen Überwachungstechniken in Kombination mit traditionellen Methoden wie beaufsichtigter Feinabstimmung (SFT) und Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RLHF) trainiert. Diese Techniken tragen dazu bei, das Modell mit menschlicher Absicht auszurichten und ihr Verständnis von Nuance zu verbessern [1].
5. Sicherheitsbewertungen: Vor dem Einsatz des Modells werden umfangreiche Sicherheitsbewertungen durchgeführt. Diese Bewertungen bewerten Schädlichkeit, Robustheit, Halluzinationen und Verzerrungen von Jailbreak, um sicherzustellen, dass das Modell im Vergleich zu vorhandenen Modellen keine signifikanten Sicherheitsrisiken darstellt [1].
Insgesamt soll die Datenverarbeitungspipeline von GPT-4.5 qualitativ hochwertige Daten sicherstellen, indem verschiedene Datenquellen, fortschrittliche Filtertechniken und strenge Sicherheitsbewertungen eingesetzt werden. Dieser Ansatz hilft bei der Aufrechterhaltung der Zuverlässigkeit und Effektivität des Modells über verschiedene Anwendungen hinweg.
Zitate:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://dataproducts.io/data-gineers-exectation-from-gpt-4/
[3] https://hyscaler.com/insights/gpt-4-5-turbo-release/
[4] https://www.snaplogic.com/blog/the-impact-of-1-1-on-data-and-app-integration
[5] https://dev.to/maksim_tarasov_c60917a469/gpt-45-turbo-rededefining-dindustry-225f
[6] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-45-revolution-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