La pipeline di elaborazione dei dati di GPT-4.5 garantisce la qualità dei dati attraverso diverse fasi rigorose e tecniche avanzate. Ecco i metodi chiave utilizzati per mantenere dati di alta qualità:
1. Filtraggio rigoroso: Openi impiega processi avanzati di filtraggio dei dati per ridurre l'elaborazione delle informazioni personali durante la formazione dei loro modelli. Questo aiuta a mitigare i potenziali rischi associati a dati sensibili [1].
2. Diversità dell'origine dati: GPT-4.5 è pre-addestrata e post-addestrata su diversi set di dati, tra cui un mix di dati disponibili pubblicamente, dati proprietari da partenariati di dati e set di dati personalizzati sviluppati internamente. Questa diversità contribuisce alle solide capacità di conversazione del modello e alle conoscenze mondiali [1].
3. Classificatori di sicurezza e API di moderazione: Openi utilizza una combinazione della sua API di moderazione e dei classificatori di sicurezza per prevenire l'uso di contenuti dannosi o sensibili. Ciò include materiali espliciti come i contenuti sessuali che coinvolgono minori, garantendo che il modello sia addestrato su dati sicuri e appropriati [1].
4. Tecniche di supervisione: il modello è addestrato utilizzando nuove tecniche di supervisione combinate con metodi tradizionali come la messa a punto supervisionato (SFT) e l'apprendimento del rinforzo dal feedback umano (RLHF). Queste tecniche aiutano ad allineare il modello con l'intento umano e a migliorare la sua comprensione della sfumatura [1].
5. Valutazioni della sicurezza: vengono condotte estese valutazioni di sicurezza prima di distribuire il modello. Queste valutazioni valutano la danneggiamento, la robustezza del jailbreak, le allucinazioni e il pregiudizio, garantendo che il modello non ponga rischi di sicurezza significativi rispetto ai modelli esistenti [1].
Nel complesso, la pipeline di elaborazione dei dati di GPT-4.5 è progettata per garantire dati di alta qualità sfruttando diverse fonti di dati, tecniche di filtraggio avanzate e rigorose valutazioni della sicurezza. Questo approccio aiuta a mantenere l'affidabilità e l'efficacia del modello tra varie applicazioni.
Citazioni:
[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-tubo-release/
[4] https://www.snaplogic.com/blog/the-impact-of-gpt-4-on-data-and-app-integration
[5] https://dev.to/maksim_tarasov_c60917a469/gpt-45-tuurbo-redefining-the-industry-225f
[6] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-45-revolutions-ai- amareder-amrtech-insights-faxyc
[7] https://latenode.com/blog/chatgpt-4-5-review
[8] https://www.datacamp.com/blog/everything-we-know-about-gpt-5