Pipa pemrosesan data GPT-4.5 memastikan kualitas data melalui beberapa langkah ketat dan teknik canggih. Berikut adalah metode utama yang digunakan untuk mempertahankan data berkualitas tinggi:
1. Penyaringan yang ketat: OpenAI menggunakan proses pemfilteran data lanjutan untuk mengurangi pemrosesan informasi pribadi saat melatih model mereka. Ini membantu dalam mengurangi risiko potensial yang terkait dengan data sensitif [1].
2. Keragaman Sumber Data: GPT-4.5 adalah pra-terlatih dan pasca-terlatih pada beragam kumpulan data, termasuk campuran data yang tersedia untuk umum, data hak milik dari kemitraan data, dan kumpulan data khusus yang dikembangkan di rumah. Keragaman ini berkontribusi pada kemampuan percakapan model yang kuat dan pengetahuan dunia [1].
3. Klasifikasi Keselamatan dan API Moderasi: OpenAI menggunakan kombinasi API moderasi dan pengklasifikasi keamanan untuk mencegah penggunaan konten berbahaya atau sensitif. Ini termasuk bahan eksplisit seperti konten seksual yang melibatkan anak di bawah umur, memastikan bahwa model dilatih pada data yang aman dan sesuai [1].
4. Teknik pengawasan: Model ini dilatih menggunakan teknik pengawasan baru yang dikombinasikan dengan metode tradisional seperti fine-tuning (SFT) yang diawasi dan pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (RLHF). Teknik -teknik ini membantu menyelaraskan model dengan niat manusia dan meningkatkan pemahamannya tentang nuansa [1].
5. Evaluasi Keselamatan: Evaluasi keamanan yang luas dilakukan sebelum menggunakan model. Evaluasi ini menilai kerugian, ketahanan jailbreak, halusinasi, dan bias, memastikan bahwa model tidak menimbulkan risiko keamanan yang signifikan dibandingkan dengan model yang ada [1].
Secara keseluruhan, pipa pemrosesan data GPT-4.5 dirancang untuk memastikan data berkualitas tinggi dengan memanfaatkan beragam sumber data, teknik penyaringan lanjutan, dan evaluasi keamanan yang ketat. Pendekatan ini membantu dalam mempertahankan keandalan dan efektivitas model di berbagai aplikasi.
Kutipan:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://dataproducts.io/data-engineers-expection-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-industry-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-know-about-gpt-5