ไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูลของ GPT-4.5 ทำให้มั่นใจได้ว่าคุณภาพข้อมูลผ่านขั้นตอนที่เข้มงวดและเทคนิคขั้นสูง นี่คือวิธีการสำคัญที่ใช้ในการรักษาข้อมูลคุณภาพสูง:
1. การกรองอย่างเข้มงวด: OpenAI ใช้กระบวนการกรองข้อมูลขั้นสูงเพื่อลดการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลเมื่อฝึกอบรมแบบจำลองของพวกเขา สิ่งนี้ช่วยในการบรรเทาความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน [1]
2. ความหลากหลายของแหล่งข้อมูล: GPT-4.5 ได้รับการฝึกอบรมมาก่อนและผ่านการฝึกอบรมมาก่อนในชุดข้อมูลที่หลากหลายรวมถึงการผสมผสานของข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์จากการเป็นหุ้นส่วนข้อมูลและชุดข้อมูลที่กำหนดเองที่พัฒนาขึ้นภายใน บริษัท ความหลากหลายนี้ก่อให้เกิดความสามารถในการสนทนาที่แข็งแกร่งของโมเดลและความรู้ระดับโลก [1]
3. ตัวแยกประเภทความปลอดภัยและการกลั่นกรอง API: OpenAI ใช้การผสมผสานของ API และตัวแยกประเภทความปลอดภัยเพื่อป้องกันการใช้เนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือละเอียดอ่อน ซึ่งรวมถึงวัสดุที่ชัดเจนเช่นเนื้อหาทางเพศที่เกี่ยวข้องกับผู้เยาว์เพื่อให้มั่นใจว่าแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่ปลอดภัยและเหมาะสม [1]
4. เทคนิคการกำกับดูแล: รูปแบบได้รับการฝึกฝนโดยใช้เทคนิคการกำกับดูแลใหม่รวมกับวิธีการดั้งเดิมเช่นการปรับแต่งการปรับแต่ง (SFT) และการเรียนรู้การเสริมแรงจากข้อเสนอแนะของมนุษย์ (RLHF) เทคนิคเหล่านี้ช่วยในการจัดรูปแบบให้สอดคล้องกับความตั้งใจของมนุษย์และปรับปรุงความเข้าใจเกี่ยวกับความแตกต่างกันนิดหน่อย [1]
5. การประเมินความปลอดภัย: การประเมินความปลอดภัยอย่างกว้างขวางจะดำเนินการก่อนที่จะปรับใช้แบบจำลอง การประเมินเหล่านี้ประเมินความเป็นอันตรายความทนทานต่อการแหกคุก, ภาพหลอนและอคติเพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองไม่ได้ก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับแบบจำลองที่มีอยู่ [1]
โดยรวมแล้วไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูลของ GPT-4.5 ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลคุณภาพสูงโดยใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลที่หลากหลายเทคนิคการกรองขั้นสูงและการประเมินความปลอดภัยที่เข้มงวด วิธีการนี้ช่วยในการรักษาความน่าเชื่อถือและประสิทธิผลของโมเดลในแอพพลิเคชั่นต่างๆ
การอ้างอิง:
[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-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/eveything-we-know-about-gpt-5