GPT-4.5 datu apstrādes cauruļvads nodrošina datu kvalitāti, izmantojot vairākus stingrus soļus un uzlabotas metodes. Šeit ir galvenās metodes, ko izmanto augstas kvalitātes datu uzturēšanai:
1. Stingra filtrēšana: Openai izmanto uzlabotus datu filtrēšanas procesus, lai samazinātu personiskās informācijas apstrādi, apmācot viņu modeļus. Tas palīdz mazināt iespējamos riskus, kas saistīti ar sensitīviem datiem [1].
2. Datu avota daudzveidība: GPT-4.5 ir iepriekš apmācīts un pēc apmācības dažādās datu kopās, ieskaitot publiski pieejamu datu sajaukumu, patentētus datus no datu partnerībām un pielāgotas datu kopas, kas izstrādātas iekšēji. Šī dažādība veicina modeļa spēcīgās sarunvalodas spējas un zināšanas par pasauli [1].
3. Drošības klasifikatori un mērenības API: Openai izmanto savu mērenības API un drošības klasifikatoru kombināciju, lai novērstu kaitīgu vai jutīgu saturu. Tas ietver skaidrus materiālus, piemēram, seksuālu saturu, kas saistīts ar nepilngadīgajiem, nodrošinot, ka modelis tiek apmācīts ar drošiem un atbilstošiem datiem [1].
4. Uzraudzības paņēmieni: modelis tiek apmācīts, izmantojot jaunas uzraudzības metodes, kas apvienotas ar tradicionālajām metodēm, piemēram, uzraudzītu precizēšanu (SFT) un pastiprināšanas mācīšanos no cilvēku atgriezeniskās saites (RLHF). Šīs metodes palīdz pielāgot modeli ar cilvēka nodomu un uzlabot tā izpratni par niansi [1].
5. Drošības novērtējumi: pirms modeļa izvietošanas tiek veikti plaši drošības novērtējumi. Šie novērtējumi novērtē kaitīgumu, jailbreak robustumu, halucinācijas un neobjektivitāti, nodrošinot, ka modelis nerada ievērojamus drošības riskus salīdzinājumā ar esošajiem modeļiem [1].
Kopumā GPT-4.5 datu apstrādes cauruļvads ir paredzēts, lai nodrošinātu augstas kvalitātes datus, izmantojot dažādus datu avotus, uzlabotus filtrēšanas paņēmienus un stingrus drošības novērtējumus. Šī pieeja palīdz saglabāt modeļa uzticamību un efektivitāti dažādās lietojumprogrammās.
Atsauces:
[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-eurbo-rease/
[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.]
[7] https://latenode.com/blog/chatgpt-4-5-review
[8] https://www.datacamp.com/blog/everything-we-know-about-gpt-5