Đường ống xử lý dữ liệu của GPT-4.5 đảm bảo chất lượng dữ liệu thông qua một số bước nghiêm ngặt và các kỹ thuật nâng cao. Dưới đây là các phương pháp chính được sử dụng để duy trì dữ liệu chất lượng cao:
1. Lọc nghiêm ngặt: OpenAI sử dụng các quy trình lọc dữ liệu nâng cao để giảm xử lý thông tin cá nhân khi đào tạo các mô hình của họ. Điều này giúp giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến dữ liệu nhạy cảm [1].
2. Sự đa dạng nguồn dữ liệu: GPT-4.5 được đào tạo trước và được đào tạo sau trên các bộ dữ liệu khác nhau, bao gồm hỗn hợp dữ liệu có sẵn công khai, dữ liệu độc quyền từ quan hệ đối tác dữ liệu và bộ dữ liệu tùy chỉnh được phát triển trong nhà. Sự đa dạng này đóng góp cho khả năng đàm thoại mạnh mẽ của mô hình và kiến thức thế giới [1].
3. Các phân loại an toàn và API kiểm duyệt: OpenAI sử dụng kết hợp API kiểm duyệt và các phân loại an toàn để ngăn chặn việc sử dụng nội dung có hại hoặc nhạy cảm. Điều này bao gồm các tài liệu rõ ràng như nội dung tình dục liên quan đến trẻ vị thành niên, đảm bảo rằng mô hình được đào tạo về dữ liệu an toàn và phù hợp [1].
4. Kỹ thuật giám sát: Mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng các kỹ thuật giám sát mới kết hợp với các phương pháp truyền thống như tinh chỉnh được giám sát (SFT) và học củng cố từ phản hồi của con người (RLHF). Những kỹ thuật này giúp sắp xếp mô hình với ý định của con người và cải thiện sự hiểu biết của nó về sắc thái [1].
5. Đánh giá an toàn: Đánh giá an toàn rộng rãi được thực hiện trước khi triển khai mô hình. Những đánh giá này đánh giá tính chất gây hại, sự mạnh mẽ của jailbreak, ảo giác và thiên vị, đảm bảo rằng mô hình không gây ra rủi ro an toàn đáng kể so với các mô hình hiện có [1].
Nhìn chung, đường ống xử lý dữ liệu của GPT-4.5 được thiết kế để đảm bảo dữ liệu chất lượng cao bằng cách tận dụng các nguồn dữ liệu đa dạng, kỹ thuật lọc nâng cao và đánh giá an toàn nghiêm ngặt. Cách tiếp cận này giúp duy trì độ tin cậy và hiệu quả của mô hình trên các ứng dụng khác nhau.
Trích dẫn:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https:
[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