GPT-4,5: s databehandlingsrörledning säkerställer datakvalitet genom flera rigorösa steg och avancerade tekniker. Här är de viktigaste metoderna som används för att upprätthålla data av hög kvalitet:
1. Rigorös filtrering: OpenAI använder avancerade datafiltreringsprocesser för att minska behandlingen av personlig information när de tränar sina modeller. Detta hjälper till att mildra potentiella risker förknippade med känsliga data [1].
2. Datakälldiversitet: GPT-4,5 är förutbildad och eftertränad på olika datasätt, inklusive en blandning av offentligt tillgängliga data, egen data från datapartnerskap och anpassade datasätt utvecklade internt. Denna mångfald bidrar till modellens robusta konversationsfunktioner och världskunskap [1].
3. Säkerhetsklassificerare och moderation API: OpenAI använder en kombination av dess moderation API och säkerhetsklassificerare för att förhindra användning av skadligt eller känsligt innehåll. Detta inkluderar uttryckliga material som sexuellt innehåll som involverar minderåriga, vilket säkerställer att modellen är utbildad på säkra och lämpliga data [1].
4. Övervakningstekniker: Modellen tränas med nya övervakningstekniker i kombination med traditionella metoder som övervakad finjustering (SFT) och förstärkningslärande från mänsklig feedback (RLHF). Dessa tekniker hjälper till att anpassa modellen med mänsklig avsikt och förbättra dess förståelse för nyans [1].
5. Säkerhetsutvärderingar: Omfattande säkerhetsutvärderingar genomförs innan modellen distribueras. Dessa utvärderingar bedömer skadlighet, jailbreak robusthet, hallucinationer och förspänning, vilket säkerställer att modellen inte utgör betydande säkerhetsrisker jämfört med befintliga modeller [1].
Sammantaget är GPT-4,5: s databehandlingsrörledning utformad för att säkerställa data av hög kvalitet genom att utnyttja olika datakällor, avancerade filtreringstekniker och rigorösa säkerhetsutvärderingar. Detta tillvägagångssätt hjälper till att upprätthålla modellens tillförlitlighet och effektivitet i olika applikationer.
Citeringar:
[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-reefining-the-industrin-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-now-bout-gpt-5