O pipeline de processamento de dados do GPT-4.5 garante a qualidade dos dados através de várias etapas rigorosas e técnicas avançadas. Aqui estão os principais métodos usados para manter dados de alta qualidade:
1. Filtragem rigorosa: o OpenAI emprega processos avançados de filtragem de dados para reduzir o processamento de informações pessoais ao treinar seus modelos. Isso ajuda a mitigar riscos potenciais associados a dados sensíveis [1].
2. Diversidade da fonte de dados: o GPT-4.5 é pré-treinado e pós-treinado em diversos conjuntos de dados, incluindo uma mistura de dados publicamente disponíveis, dados proprietários de parcerias de dados e conjuntos de dados personalizados desenvolvidos internamente. Essa diversidade contribui para as robustas capacidades de conversação do modelo e o conhecimento mundial [1].
3. Classificadores de segurança e API de moderação: o OpenAI usa uma combinação de sua API de moderação e classificadores de segurança para impedir o uso de conteúdo prejudicial ou sensível. Isso inclui materiais explícitos, como conteúdo sexual envolvendo menores, garantindo que o modelo seja treinado em dados seguros e apropriados [1].
4. Técnicas de supervisão: o modelo é treinado usando novas técnicas de supervisão combinadas com métodos tradicionais como ajuste fino supervisionado (SFT) e aprendizado de reforço com o feedback humano (RLHF). Essas técnicas ajudam a alinhar o modelo com a intenção humana e melhorar sua compreensão das nuances [1].
5. Avaliações de segurança: Avaliações extensas de segurança são realizadas antes de implantar o modelo. Essas avaliações avaliam a prejudicação, a robustez do jailbreak, as alucinações e o viés, garantindo que o modelo não represente riscos de segurança significativos em comparação com os modelos existentes [1].
No geral, o pipeline de processamento de dados do GPT-4.5 foi projetado para garantir dados de alta qualidade, aproveitando diversas fontes de dados, técnicas avançadas de filtragem e avaliações de segurança rigorosas. Essa abordagem ajuda a manter a confiabilidade e a eficácia do modelo em várias aplicações.
Citações:
[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-integração
[5] https://dev.to/maksim_tarasov_c60917a469/gpt-45-turbo-redefining-the-industry-125f
[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