Nagu ka eelkäijad, kasutab GPT-4.5 täiustatud andmete filtreerimisprotsesse, et minimeerida isikliku teabe töötlemist oma koolitusfaasis. See lähenemisviis on osa OpenAi pühendumisest andmete kvaliteedi säilitamisele ja tundliku teabe käitlemisega seotud võimalike riskide leevendamisele.
Andmete filtreerimisprotsessid
- Täiustatud filtreerimistehnikad: OpenAi kasutab keerukaid filtreerimismeetodeid isikuandmete kokkupuute vähendamiseks. See hõlmab tundliku teabe tuvastamist ja eemaldamist koolituse jaoks kasutatavatest andmekogumitest.- Andmekvaliteedi hooldus: filtreerimisprotsess tagab, et treenimiseks kasutatavad andmed on kõrgekvaliteedilised, mis aitab ära hoida mudeli õppimisharjumusi, mis põhinevad isiklikul või tundlikul teabel.
ohutuse ja mõõdukusmeetmed
- Moderatsiooni API ja ohutusklassifikaatorid: lisaks andmete filtreerimisele kasutab GPT-4.5 OpenAi modereerimist API ja ohutusklassifikaatoreid. Need tööriistad on loodud selleks, et mudel ei tekiks kahjuliku või tundliku sisu, sealhulgas selgesõnaliste materjalide genereerimist või nendega tegelemist.- Ohutuse hindamine: mudel läbib ranget ohutuse hindamist, et hinnata selle võimet käsitleda keelatud sisu, näiteks vihkavaid või ebaseaduslikke nõuandeid. Need hinnangud aitavad tagada, et GPT-4.5 võib kahjulikest taotlustest tõhusalt keelduda.
koolituse andmete koostis
-Mitmekesised andmekogumid: GPT-4.5 koolitatakse avalikult kättesaadavate andmete, partnerluste omanduses olevate andmete ja ettevõttesiseselt välja töötatud kohandatud andmekogumite segu. See mitmekesine andmestiku kompositsioon aitab kaasa mudeli tugevatele vestlusvõimalustele ja maailma teadmistele, sõltumata suuresti isiklikule teabele.Üldiselt rõhutab GPT-4.5 lähenemisviis isikliku teabe käsitlemisele privaatsust ja ohutust, vastates OpenAi laiematele jõupingutustele vastutustundlike AI-mudelite väljatöötamiseks.
Tsitaadid:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://www.chatbase.co/blog/gpt-5
]
[4] https://platform.openai.com/docs/models
]
]
]
]