A GPT-4.5 adatfeldolgozó csővezetéke számos szigorú lépéssel és fejlett technikákkal biztosítja az adatok minőségét. Itt vannak a kiváló minőségű adatok fenntartásához használt legfontosabb módszerek:
1. Szigorú szűrés: Az OpenAI fejlett adatszűrési folyamatokat alkalmaz a személyes adatok feldolgozásának csökkentése érdekében, amikor modelleiket képzik. Ez elősegíti az érzékeny adatokkal kapcsolatos lehetséges kockázatok enyhítését [1].
2. Adatforrás-sokféleség: A GPT-4.5 előzetesen kiképzett és poszt-képzésű különféle adatkészleteken, ideértve a nyilvánosan elérhető adatok keverékét, az adatok partnerségének védett adatait és a házon belül kifejlesztett egyedi adatkészleteket. Ez a sokféleség hozzájárul a modell robusztus beszélgetési képességeihez és a világ tudásához [1].
3. Biztonsági osztályozók és moderációs API: Az OpenAI moderációs API -k és biztonsági osztályozók kombinációját használja a káros vagy érzékeny tartalom használatának megakadályozására. Ez magában foglalja az explicit anyagokat, például a kiskorúak szexuális tartalmát, biztosítva, hogy a modell biztonságos és megfelelő adatokkal legyen képezve [1].
4. Felügyeleti technikák: A modellt új felügyeleti technikákkal, a hagyományos módszerekkel, például a felügyelt finomhangolással (SFT) és az emberi visszacsatolásból származó megerősítés tanulásával kombinálva képzik. Ezek a technikák elősegítik a modell összehangolását az emberi szándékhoz és javítják az árnyalat megértését [1].
5. Biztonsági értékelések: A modell telepítése előtt kiterjedt biztonsági értékeléseket végeznek. Ezek az értékelések felmérik a káros hatást, a börtönbreak robusztusságot, hallucinációkat és elfogultságot, biztosítva, hogy a modell ne jelentsen jelentős biztonsági kockázatot a meglévő modellekhez képest [1].
Összességében a GPT-4.5 adatfeldolgozó csővezetékét úgy tervezték, hogy biztosítsa a magas színvonalú adatok biztosításait, különféle adatforrások, fejlett szűrési technikák és szigorú biztonsági értékelések kihasználásával. Ez a megközelítés elősegíti a modell megbízhatóságának és hatékonyságának fenntartását a különféle alkalmazásokban.
Idézetek:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://dataproducts.io/data-engineers-expectation-th-gpt-4/
[3] https://hyscaler.com/insights/gpt-4-5-turbo-reelease/
[4] https://www.snaplogic.com/blog/the-imact-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-aamarender-amrtech-sights-faxyc
[7] https://latenode.com/blog/chatgpt-4-5-review
[8] https://www.datacamp.com/blog/everything-we-know-bout-gpt-5