Ο αγωγός επεξεργασίας δεδομένων της GPT-4.5 εξασφαλίζει την ποιότητα των δεδομένων μέσω αρκετών αυστηρών βημάτων και προηγμένων τεχνικών. Εδώ είναι οι βασικές μέθοδοι που χρησιμοποιούνται για τη διατήρηση δεδομένων υψηλής ποιότητας:
1. Σχετικό φιλτράρισμα: Το OpenAI χρησιμοποιεί προηγμένες διαδικασίες φιλτραρίσματος δεδομένων για να μειώσει την επεξεργασία προσωπικών πληροφοριών κατά την εκπαίδευση των μοντέλων τους. Αυτό βοηθά στην άμβλυνση των πιθανών κινδύνων που σχετίζονται με ευαίσθητα δεδομένα [1].
2. Διαφορετικότητα πηγής δεδομένων: Το GPT-4.5 είναι προ-εκπαιδευμένο και μετά την εκπαιδευμένη σε διάφορα σύνολα δεδομένων, συμπεριλαμβανομένου ενός συνδυασμού διαθέσιμων δεδομένων, ιδιόκτητων δεδομένων από εταιρικές σχέσεις δεδομένων και προσαρμοσμένων συνόλων δεδομένων που αναπτύχθηκαν στο σπίτι. Αυτή η ποικιλομορφία συμβάλλει στις ισχυρές δυνατότητες συνομιλίας του μοντέλου και στις παγκόσμιες γνώσεις [1].
3. Οι ταξινομητές ασφαλείας και το API μετριοπάθειας: Το OpenAI χρησιμοποιεί ένα συνδυασμό API μετριοπάθειας και ταξινομητών ασφαλείας για να αποτρέψει τη χρήση επιβλαβούς ή ευαίσθητου περιεχομένου. Αυτό περιλαμβάνει ρητά υλικά όπως το σεξουαλικό περιεχόμενο που περιλαμβάνει ανηλίκους, εξασφαλίζοντας ότι το μοντέλο εκπαιδεύεται σε ασφαλή και κατάλληλα δεδομένα [1].
4. Τεχνικές εποπτείας: Το μοντέλο εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας νέες τεχνικές εποπτείας σε συνδυασμό με παραδοσιακές μεθόδους όπως η εποπτευόμενη τελειοποίηση (SFT) και η μάθηση ενίσχυσης από την ανθρώπινη ανατροφοδότηση (RLHF). Αυτές οι τεχνικές βοηθούν στην ευθυγράμμιση του μοντέλου με την ανθρώπινη πρόθεση και στη βελτίωση της κατανόησης της απόχρωσης [1].
5. Αξιολογήσεις ασφαλείας: Οι εκτεταμένες αξιολογήσεις ασφαλείας διεξάγονται πριν από την ανάπτυξη του μοντέλου. Αυτές οι αξιολογήσεις αξιολογούν την επιβράδυνση, την ευρωστία jailbreak, τις ψευδαισθήσεις και την προκατάληψη, εξασφαλίζοντας ότι το μοντέλο δεν δημιουργεί σημαντικούς κινδύνους ασφαλείας σε σύγκριση με τα υπάρχοντα μοντέλα [1].
Συνολικά, ο αγωγός επεξεργασίας δεδομένων της GPT-4.5 έχει σχεδιαστεί για να εξασφαλίζει δεδομένα υψηλής ποιότητας αξιοποιώντας διαφορετικές πηγές δεδομένων, προηγμένες τεχνικές φιλτραρίσματος και αυστηρές αξιολογήσεις ασφαλείας. Αυτή η προσέγγιση βοηθά στη διατήρηση της αξιοπιστίας και της αποτελεσματικότητας του μοντέλου σε διάφορες εφαρμογές.
Αναφορές:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://dataproducts.io/data-engineers-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-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