GPT-4.5のデータ処理パイプラインは、いくつかの厳密なステップと高度な手法を通じてデータの品質を保証します。高品質のデータを維持するために使用される重要な方法は次のとおりです。
1。厳密なフィルタリング：Openaiは、モデルをトレーニングするときに個人情報の処理を削減するために、高度なデータフィルタリングプロセスを採用しています。これは、機密データに関連する潜在的なリスクを軽減するのに役立ちます[1]。
2。データソースの多様性：GPT-4.5は、公開されているデータ、データパートナーシップからの独自のデータ、および社内で開発されたカスタムデータセットの組み合わせなど、多様なデータセットで事前に訓練され、ポストトレーニングを受けています。この多様性は、モデルの堅牢な会話能力と世界の知識に貢献しています[1]。
3.安全分類器と緩和API：Openaiは、節度APIと安全分類器の組み合わせを使用して、有害または敏感なコンテンツの使用を防ぎます。これには、未成年者が関与する性的コンテンツなどの明示的な資料が含まれ、モデルが安全で適切なデータでトレーニングされるようにします[1]。
4。監督技術：モデルは、監視された微調整(SFT)や人間のフィードバック(RLHF)からの補強学習などの従来の方法と組み合わせた新しい監督手法を使用してトレーニングされます。これらの手法は、モデルを人間の意図に合わせて、ニュアンスの理解を向上させるのに役立ちます[1]。
5.安全評価：モデルを展開する前に、広範な安全評価が実施されます。これらの評価は、有害性、脱獄の堅牢性、幻覚、およびバイアスを評価し、モデルが既存のモデルと比較して重大な安全リスクをもたらさないことを保証します[1]。
全体として、GPT-4.5のデータ処理パイプラインは、多様なデータソース、高度なフィルタリング技術、厳密な安全評価を活用することにより、高品質のデータを確保するように設計されています。このアプローチは、さまざまなアプリケーション全体でモデルの信頼性と有効性を維持するのに役立ちます。
引用：
[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-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