GPT-4.5: s förmåga att hantera motstridiga instruktioner är avgörande i flera verkliga applikationer, särskilt när säkerhet, konsistens och tillförlitlighet är avgörande. Här är några scenarier där denna kapacitet är väsentlig:
Kundtjänst och support
I kundservice kan GPT-4,5 användas för att skapa chatbots som följer specifika riktlinjer när du interagerar med kunder. Till exempel kan en chatbot instrueras att ge detaljerade svar på juridiska frågor samtidigt som man följer sekretessavtal. Om en kund försöker lura chatboten till att avslöja känslig information, säkerställer GPT-4,5: s förmåga att prioritera systeminstruktioner framför användarförfrågningar att den upprätthåller konfidentialitet och ger säkra svar [2] [3].Matematikhandledning och utbildning
I utbildningsinställningar kan GPT-4,5 fungera som en matematik. Det är programmerat att inte ge bort svar på matematiska problem, även när användare försöker lura det att göra det. Denna kapacitet säkerställer att eleverna uppmuntras att lösa problem oberoende medan de fortfarande får vägledning och stöd. GPT-4.5: s instruktionshierarki hjälper den att motstå försök att kringgå dessa säkerhetsåtgärder och upprätthålla sin roll som ett användbart utbildningsverktyg utan att kompromissa med dess integritet [1] [5].Kodning och mjukvaruutveckling
GPT-4.5 kan hjälpa till att kodna uppgifter genom att följa specifika kodningsstandarder och riktlinjer. I scenarier där motstridiga instruktioner uppstår, t.ex. när en användare begär ett kodavsnitt som bryter mot säkerhetsprotokoll GPT-4.5: s förmåga att prioritera systeminstruktioner säkerställer att den genererar säker och kompatibel kod. Detta är avgörande för att upprätthålla integriteten och säkerheten för programvaruapplikationer [4] [5].Multimodala interaktioner
I multimodala applikationer, där både text- och bildingångar behandlas, hjälper GPT-4,5: s förmåga att hantera motstridiga instruktioner för att säkerställa att modellen inte engagerar sig i tillåtet innehåll. Detta är särskilt viktigt i applikationer där säkerhet och efterlevnad är kritiska, till exempel i innehållsmåttliga eller utbildningsplattformar [1].Red Teaming and Security Evaluations
GPT-4,5: s robusthet mot motsatta attacker testas genom utvärderingar av röda teaming, vilket innebär att man utmanar modellen med motstridiga instruktioner utformade för att framkalla osäkra svar. Modellens prestanda i dessa utvärderingar belyser dess förmåga att motstå försök att kringgå säkerhetsprotokoll, vilket gör det mer pålitligt i höga insatser [1].Sammantaget förbättrar GPT-4.5: s förmåga att hantera motstridiga instruktioner dess användbarhet i ett brett spektrum av applikationer genom att säkerställa säkerhet, konsistens och tillförlitlighet.
Citeringar:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://ddi-dev.com/blog/it-news/gpt-4-exploring-possibility-for-business-applications/
[3] https://arxiv.org/html/2502.08745v1
]
[5] https://latenode.com/blog/chatgpt-4-5-review
[6] https://thezvi.wordpress.com/2023/12/21/ai-43-functional-discoveries/
[7] https://www.reddit.com/r/openai/comments/18ka4pt/i_am_apparenty_using_gpt
]