GPT-4.5'in veri işleme boru hattı, çeşitli titiz adımlar ve gelişmiş tekniklerle veri kalitesini sağlar. Yüksek kaliteli verileri korumak için kullanılan temel yöntemler:
1. Titiz Filtreleme: Openai, modellerini eğitirken kişisel bilgilerin işlenmesini azaltmak için gelişmiş veri filtreleme işlemleri kullanır. Bu, hassas verilerle ilişkili potansiyel risklerin azaltılmasına yardımcı olur [1].
2. Veri kaynağı çeşitliliği: GPT-4.5, kamuya açık verilerin bir karışımı, veri ortaklıklarından tescilli veriler ve şirket içinde geliştirilen özel veri kümeleri dahil olmak üzere çeşitli veri kümelerinde önceden eğitilmiş ve eğitimlidir. Bu çeşitlilik, modelin sağlam konuşma yeteneklerine ve dünya bilgisine katkıda bulunmaktadır [1].
3. Güvenlik sınıflandırıcıları ve ılımlılık API: Openai, zararlı veya hassas içeriğin kullanımını önlemek için ılımlılık API ve güvenlik sınıflandırıcılarının bir kombinasyonunu kullanır. Bu, küçükleri içeren cinsel içerik gibi açık materyalleri içerir, modelin güvenli ve uygun veriler üzerinde eğitilmesini sağlar [1].
4. Denetim teknikleri: Model, denetimli ince ayar (SFT) ve insan geri bildiriminden (RLHF) takviye öğrenimi gibi geleneksel yöntemlerle birlikte yeni denetim teknikleri kullanılarak eğitilmiştir. Bu teknikler, modeli insan niyetiyle hizalamaya ve nüans anlayışını geliştirmeye yardımcı olur [1].
5. Güvenlik Değerlendirmeleri: Modelin konuşlandırılmasından önce kapsamlı güvenlik değerlendirmeleri yapılır. Bu değerlendirmeler zararlılık, jailbreak sağlamlığı, halüsinasyonları ve önyargıyı değerlendirerek modelin mevcut modellere kıyasla önemli güvenlik riskleri oluşturmamasını sağlar [1].
Genel olarak, GPT-4.5'in veri işleme boru hattı, çeşitli veri kaynaklarından, gelişmiş filtreleme tekniklerini ve titiz güvenlik değerlendirmelerini kullanarak yüksek kaliteli veriler sağlamak için tasarlanmıştır. Bu yaklaşım, modelin çeşitli uygulamalarda güvenilirliğini ve etkinliğini korumaya yardımcı olur.
Alıntılar:
[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-rease/
[4] https://www.snaplogic.com/blog/the-mact-of-gpt-4-ondata-and-app-b
[5] https://dev.to/maksim_tarasov_c60917a469/gpt-45
[6] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-45-revolution-i-amarender-amrtech-insights-faxyc
[7] https://latenode.com/blog/chatgpt-4-5-5
[8] https://www.datacamp.com/blog/Everthing-we-now-about-ut-gpt-5