La tubería de procesamiento de datos de GPT-4.5 garantiza la calidad de los datos a través de varios pasos rigurosos y técnicas avanzadas. Estos son los métodos clave utilizados para mantener datos de alta calidad:
1. Filtrado riguroso: OpenAI emplea procesos avanzados de filtrado de datos para reducir el procesamiento de información personal al capacitar a sus modelos. Esto ayuda a mitigar los riesgos potenciales asociados con datos confidenciales [1].
2. Diversidad de fuente de datos: GPT-4.5 está pretrontratado y post-entrenado en diversos conjuntos de datos, incluida una combinación de datos disponibles públicamente, datos patentados de asociaciones de datos y conjuntos de datos personalizados desarrollados internamente. Esta diversidad contribuye a las sólidas capacidades de conversación y el conocimiento del mundo del modelo [1].
3. Clasificadores de seguridad y API de moderación: OpenAI utiliza una combinación de su API de moderación y clasificadores de seguridad para evitar el uso de contenido dañino o sensible. Esto incluye materiales explícitos como contenido sexual que involucra menores, asegurando que el modelo esté capacitado en datos seguros y apropiados [1].
4. Técnicas de supervisión: el modelo está entrenado utilizando nuevas técnicas de supervisión combinadas con métodos tradicionales como ajuste fino supervisado (SFT) y el aprendizaje de refuerzo de la retroalimentación humana (RLHF). Estas técnicas ayudan a alinear el modelo con la intención humana y mejorar su comprensión de los matices [1].
5. Evaluaciones de seguridad: se realizan evaluaciones de seguridad extensas antes de implementar el modelo. Estas evaluaciones evalúan la noción, la robustez de jailbreak, las alucinaciones y el sesgo, asegurando que el modelo no plantee riesgos de seguridad significativos en comparación con los modelos existentes [1].
En general, la tubería de procesamiento de datos de GPT-4.5 está diseñada para garantizar datos de alta calidad al aprovechar diversas fuentes de datos, técnicas de filtrado avanzado y rigurosas evaluaciones de seguridad. Este enfoque ayuda a mantener la confiabilidad y efectividad del modelo en varias aplicaciones.
Citas:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://dataproducts.io/data-ingineers-expectation-from-gpt-4/
[3] https://hyscaler.com/insights/gpt-4-5-gubo-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-marender-amrtech-sights-faxyc
[7] https://latenode.com/blog/chatgpt-4-5-review
[8] https://www.datacamp.com/blog/everything-we-know-upout-gpt-5