Cevovod za obdelavo podatkov GPT-4.5 zagotavlja kakovost podatkov z več strogimi koraki in naprednimi tehnikami. Tu so ključne metode, ki se uporabljajo za vzdrževanje kakovostnih podatkov:
1. strogo filtriranje: OpenAI uporablja napredne procese filtriranja podatkov, da zmanjša obdelavo osebnih podatkov pri usposabljanju svojih modelov. To pomaga pri zmanjševanju potencialnih tveganj, povezanih z občutljivimi podatki [1].
2. Raznolikost virov podatkov: GPT-4.5 je predhodno usposobljena in naknadno usposobljena na različnih naborih podatkov, vključno z mešanico javno dostopnih podatkov, lastniškimi podatki iz podatkovnih partnerstev in nabori podatkov po meri, razviti v hiši. Ta raznolikost prispeva k močnemu modelu, ki so močne pogovorne sposobnosti in svetovni znanje [1].
3. Klasifikatorji varnosti in zmerni API: OpenAI uporablja kombinacijo zmernega API -ja in varnostnih klasifikatorjev, da prepreči uporabo škodljive ali občutljive vsebine. To vključuje izrecne materiale, kot so spolna vsebina, ki vključujejo mladoletnike, ki zagotavljajo, da je model usposobljen za varne in ustrezne podatke [1].
4. Tehnike nadzora: Model je usposobljen z novimi nadzornimi tehnikami v kombinaciji s tradicionalnimi metodami, kot so nadzorovano natančno nastavitev (SFT) in učenje okrepitve iz človeških povratnih informacij (RLHF). Te tehnike pomagajo pri usklajevanju modela s človeškim namenom in izboljšanju njegovega razumevanja nianse [1].
5. Varnostne ocene: Pred uvedbo modela se izvedejo obsežne varnostne ocene. Te ocene ocenjujejo škodljivost, robustnost iz zapora, halucinacije in pristranskost, kar zagotavlja, da model ne predstavlja pomembnih varnostnih tveganj v primerjavi z obstoječimi modeli [1].
Na splošno je cevovod za obdelavo podatkov GPT-4.5 zasnovan tako, da zagotavlja kakovostne podatke z uporabo različnih virov podatkov, naprednih tehnik filtriranja in strogimi varnostnimi ocenami. Ta pristop pomaga pri ohranjanju zanesljivosti in učinkovitosti modela v različnih aplikacijah.
Navedbe:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://dataproducts.io/data-engineers-ecperation-from-gpt-4/
[3] https://hyscaler.com/insights/gpt-4-5-turbo-release/
[4] https://www.snaplogic.com/blog/the-pact-of-gpt-4-on-tata-in-app -integracija
[5] https://dev.to/maksim_tarasov_c60917a469/gpt-45-turbo-redefining-the-Industry-225f
[6] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-45-revolution-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