„GPT-4.5“ duomenų apdorojimo dujotiekis užtikrina duomenų kokybę atliekant keletą griežtų žingsnių ir pažangių metodų. Čia yra pagrindiniai metodai, naudojami aukštos kokybės duomenims palaikyti:
1. Griežtas filtravimas: „Openai“ naudoja išplėstinius duomenų filtravimo procesus, kad sumažintų asmeninės informacijos apdorojimą mokant savo modelius. Tai padeda sušvelninti galimą riziką, susijusią su neskelbtinais duomenimis [1].
2. Duomenų šaltinio įvairovė: GPT-4.5 yra iš anksto paruoštas ir po apmokytas įvairiuose duomenų rinkiniuose, įskaitant viešai prieinamų duomenų derinį, patentuotų duomenų partnerystės duomenis ir individualius duomenų rinkinius, sukurtus namuose. Ši įvairovė prisideda prie tvirtų modelio pokalbio galimybių ir pasaulio žinių [1].
3. Saugos klasifikatoriai ir moderavimo API: „Openai“ naudoja savo moderavimo API ir saugos klasifikatorių derinį, kad būtų išvengta kenksmingo ar jautraus turinio naudojimo. Tai apima aiškią medžiagą, tokią kaip seksualinis turinys, apimantis nepilnamečius, ir užtikrinant, kad modelis būtų mokomas saugių ir tinkamų duomenų [1].
4. Priežiūros metodai: Modelis mokomas naudojant naujus priežiūros metodus kartu su tradiciniais metodais, tokiais kaip prižiūrimas tobulinamas derinimas (SFT) ir stiprinimo mokymasis iš žmonių atsiliepimų (RLHF). Šie metodai padeda suderinti modelį su žmogaus ketinimais ir pagerinti jo supratimą apie niuansą [1].
5. Saugos vertinimai: Prieš diegiant modelį atliekami išsami saugos vertinimai. Šie vertinimai įvertina kenksmingumą, „Jailbreak“ tvirtumą, haliucinacijas ir šališkumą, užtikrinant, kad modelis nesukelia didelės saugos rizikos, palyginti su esamais modeliais [1].
Apskritai, „GPT-4.5“ duomenų apdorojimo vamzdynas yra skirtas užtikrinti aukštos kokybės duomenis, panaudojant įvairius duomenų šaltinius, patobulintus filtravimo metodus ir griežtus saugos vertinimus. Šis požiūris padeda išlaikyti modelio patikimumą ir efektyvumą įvairiose programose.
Citatos:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
]
[3] https://hyscaler.com/insights/gpt-4-5urbo-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-urbo-redefining-the-industry-225f
[6] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-45-revolutioning-ai-amarender-amrtech-slights-faxyc
[7] https://latenode.com/blog/chatgpt-4-5-review
[8] https://www.datacamp.com/blog/everything-we-know-about-gpt-5