Трубопровод обработки данных GPT-4.5 обеспечивает качество данных с помощью нескольких строгих шагов и передовых методов. Вот ключевые методы, используемые для поддержания высококачественных данных:
1. Строгая фильтрация: OpenAI использует расширенные процессы фильтрации данных, чтобы уменьшить обработку личной информации при обучении их моделей. Это помогает в снижении потенциальных рисков, связанных с конфиденциальными данными [1].
2. Разнообразие источников данных: GPT-4.5 предварительно обучен и пост обучена на различных наборах данных, включая сочетание общедоступных данных, проприетарных данных из партнерских отношений и пользовательских наборов данных, разработанных на месте. Это разнообразие способствует надежным разговорным возможностям модели и мировым знаниям [1].
3. Классификаторы безопасности и API модерации: OpenAI использует комбинацию своих API модерации и классификаторов безопасности для предотвращения использования вредного или чувствительного контента. Это включает в себя явные материалы, такие как сексуальное содержание с участием несовершеннолетних, гарантируя, что модель обучена безопасным и соответствующим данным [1].
4. Методы надзора: модель обучается с использованием новых методов надзора в сочетании с традиционными методами, такими как контролируемая точная настройка (SFT) и подкрепление, обучение от обратной связи человека (RLHF). Эти методы помогают в соответствии с моделью с намерениями человека и улучшению ее понимания нюансов [1].
5. Оценки безопасности: перед развертыванием модели проводится обширные оценки безопасности. Эти оценки оценивают вредность, устойчивость к джейлбрейку, галлюцинации и предвзятость, гарантируя, что модель не представляет значительных рисков безопасности по сравнению с существующими моделями [1].
В целом, трубопровод обработки данных GPT-4.5 предназначен для обеспечения высококачественных данных путем использования различных источников данных, передовых методов фильтрации и строгих оценок безопасности. Этот подход помогает поддерживать надежность и эффективность модели в различных приложениях.
Цитаты:
[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-индустрия-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-conce-about-gpt-5