Conducta de prelucrare a datelor GPT-4.5 asigură calitatea datelor prin mai multe etape riguroase și tehnici avansate. Iată metodele cheie utilizate pentru menținerea datelor de înaltă calitate:
1. Filtrare riguroasă: OpenAI folosește procese avansate de filtrare a datelor pentru a reduce procesarea informațiilor personale atunci când se antrenează modelele lor. Acest lucru ajută la atenuarea riscurilor potențiale asociate cu datele sensibile [1].
2. Diversitatea sursei de date: GPT-4.5 este instruit în prealabil și post-instruit pe seturi de date diverse, inclusiv un mix de date disponibile public, date proprii din parteneriate de date și seturi de date personalizate dezvoltate în casă. Această diversitate contribuie la capacitățile de conversație robuste ale modelului și la cunoștințele mondiale [1].
3. Clasificatori de siguranță și API de moderație: OpenAI folosește o combinație de API de moderație și clasificatoare de siguranță pentru a preveni utilizarea conținutului dăunător sau sensibil. Aceasta include materiale explicite, cum ar fi conținutul sexual care implică minori, asigurându -se că modelul este instruit pe date sigure și adecvate [1].
4. Tehnici de supraveghere: Modelul este instruit folosind noi tehnici de supraveghere combinate cu metode tradiționale precum reglarea fină supravegheată (SFT) și învățarea de întărire din feedback-ul uman (RLHF). Aceste tehnici ajută la alinierea modelului cu intenția umană și la îmbunătățirea înțelegerii sale despre nuanță [1].
5. Evaluări de siguranță: evaluări extinse de siguranță sunt efectuate înainte de implementarea modelului. Aceste evaluări evaluează dăunători, robustețea jailbreak, halucinații și prejudecăți, asigurându -se că modelul nu prezintă riscuri semnificative de siguranță în comparație cu modelele existente [1].
În general, conducta de prelucrare a datelor GPT-4.5 este concepută pentru a asigura date de înaltă calitate, utilizând diverse surse de date, tehnici avansate de filtrare și evaluări riguroase de siguranță. Această abordare ajută la menținerea fiabilității și eficacității modelului în diverse aplicații.
Citări:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://dataproducts.io/data-eninginers-espection-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-urbo-redefining-the-industry-225f
[6] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-45-revolutioning-AI-amarender-amrtech-insights-laxyc
[7] https://latenode.com/blog/chatgpt-4-5-review
[8] https://www.datacamp.com/blog/everything-we-know-about-gpt-5