GPT-4.5의 데이터 처리 파이프 라인은 몇 가지 엄격한 단계와 고급 기술을 통해 데이터 품질을 보장합니다. 고품질 데이터를 유지하는 데 사용되는 주요 방법은 다음과 같습니다.
1. 엄격한 필터링 : OpenAI는 고급 데이터 필터링 프로세스를 사용하여 모델을 훈련시 개인 정보의 처리를 줄입니다. 이것은 민감한 데이터와 관련된 잠재적 위험을 완화하는 데 도움이됩니다 [1].
2. 데이터 소스 다양성 : GPT-4.5는 공개적으로 이용 가능한 데이터, 데이터 파트너십의 독점 데이터 및 사내에서 개발 된 사용자 정의 데이터 세트를 포함하여 다양한 데이터 세트에서 미리 훈련 및 교육을받습니다. 이러한 다양성은 모델의 강력한 대화 기능과 세계 지식에 기여합니다 [1].
3. 안전 분류기 및 중재 API : OpenAI는 중재 API와 안전 분류기의 조합을 사용하여 유해하거나 민감한 콘텐츠의 사용을 방지합니다. 여기에는 미성년자와 관련된 성적인 내용과 같은 명백한 자료가 포함되어 있으며, 모델이 안전하고 적절한 데이터에 대해 교육을 받도록합니다 [1].
4. 감독 기술 :이 모델은 감독 된 미세 조정 (SFT) 및 인간 피드백 (RLHF)과 같은 전통적인 방법과 결합 된 새로운 감독 기술을 사용하여 교육을받습니다. 이러한 기술은 모델을 인간 의도와 정렬하고 뉘앙스에 대한 이해를 향상시키는 데 도움이됩니다 [1].
5. 안전 평가 : 모델을 배포하기 전에 광범위한 안전 평가가 수행됩니다. 이러한 평가는 유해, 탈옥 견고성, 환각 및 편견을 평가하여 모델이 기존 모델에 비해 상당한 안전 위험을 초래하지 않도록합니다 [1].
전반적으로 GPT-4.5의 데이터 처리 파이프 라인은 다양한 데이터 소스, 고급 필터링 기술 및 엄격한 안전 평가를 활용하여 고품질 데이터를 보장하도록 설계되었습니다. 이 접근법은 다양한 응용 분야에서 모델의 신뢰성과 효과를 유지하는 데 도움이됩니다.
인용 :
[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-revolutizing-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