GPT-4.5, tāpat kā tā priekšgājēji, saskaras ar vairākiem izaicinājumiem individuālo līdzdalībnieku programmatūras inženierijas (IC SWE) uzdevumos. Šīs problēmas ir izšķirošas, jo tās ietekmē modeļa spēju efektīvi veikt programmatūras inženierijas uzdevumus, kas tehnoloģiju nozarē ir arvien nozīmīgāki.
izaicinājumi IC Swe uzdevumos
1. Koda kvalitāte un uzticamība:
- Kļūdas un neefektivitāte: GPT-4.5, lai arī spēj ģenerēt kodu, var radīt kodu ar kļūdām vai neefektivitāti. Tas prasa cilvēku pārraudzību atkļūdot un precīzi pielāgot ģenerēto kodu, īpaši sarežģītās kodu bāzēs [3].
- Ierobežota kontekstuālā izpratne: modelis var cīnīties ar pilnībā izpratni par kodu bāzes kontekstu vai uzdevuma īpašajām prasībām, izraisot mazāk optimālus risinājumus.
2. uzdevumu sarežģītība:
- Algoritmiski izaicinājumi: GPT-4.5 var saskarties ar grūtībām ar vairāk algoritmiski sarežģītu uzdevumu, līdzīgi kā tā priekšgājēji. Piemēram, uzdevumi, kuriem nepieciešami sarežģīti problēmu risināšanas vai specifiskas algoritmiskās metodes, varētu būt izaicinoši [2].
- Integrācija ar esošajām kodu bāzēm: modelim ir jāintegrē jauns kods esošajās sistēmās, neizjaucot funkcionalitāti, kas var būt sarežģīta un prasa dziļu izpratni par programmatūras arhitektūru.
3. Autonomija un pielāgošanās:
- Adaptācija jaunai videi: Lai arī GPT-4.5 var labi darboties kontrolētā vidē, tā var cīnīties, lai pielāgotos jaunai vai dinamiskai videi bez papildu apmācības vai sastatnēm [1].
- Cilvēka sprieduma trūkums: Dažos gadījumos cilvēku spriedums ir būtisks, lai pieņemtu lēmumus par koda kvalitāti, arhitektūru vai labāko praksi, apgabalos, kur AI modeļi šobrīd ir nepilnīgi.
4. Drošība un drošība:
- Ievainojamības identificēšana un izmantošana: lai arī GPT-4.5 ievērojami neveicina ievainojamības izmantošanas iespējas, tas joprojām prasa rūpīgu pārvaldību, lai novērstu nepareizu izmantošanu kiberdrošības kontekstā [1].
- Instrukciju hierarhija un drošības instrukcijas: modelim ir jāievēro drošības instrukcijas un prioritāte sistēmas ziņojumiem, salīdzinot ar lietotāja ieejām, lai novērstu nepareizu vai neparedzētu izturēšanos [1].
5. ekonomiskā un sociālā ietekme:
-Bažas par darba pārvietošanu: Arvien lielāka automatizācijas izmantošana programmatūras inženierijā varētu samazināt pieprasījumu pēc sākuma līmeņa amatiem, kas prasa izmaiņas izglītībā un apmācībā, lai koncentrētos uz augstāka līmeņa prasmēm [3].
Šo izaicinājumu risināšana
Lai pārvarētu šīs problēmas, Openai un citi izstrādātāji koncentrējas uz modeļa noturības, drošības un veiktspējas uzlabošanu. Tas ietver:
- Uzlaboti apmācības dati: apmācības datu paplašināšana un dažādošana, lai aptvertu vairāk scenāriju un uzlabotu modeļa pielāgojamību.
- Drošības un drošības pasākumi: stabilu drošības protokolu ieviešana, lai novērstu ļaunprātīgu izmantošanu un nodrošinātu ētisko standartu ievērošanu.
- Cilvēku pārraudzība un sadarbība: veicinot cilvēku inženieru un AI modeļu sadarbību, lai izmantotu abu stiprās puses, nodrošinot augstas kvalitātes un uzticamu programmatūras izstrādi.
Risinot šos izaicinājumus, GPT-4.5 un nākotnes modeļi var kļūt par efektīvākiem instrumentiem programmatūras inženierijas nozarē.
Atsauces:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/133t312/gpt4_limitations_share_your_experience_of_the_ai/
.
[4] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-heres-how-dood-this-model-is
[5] https://www.infoq.com/news/2025/02/openai-new-gpts/
.
[7] https://www.marketingaiinstitute.com/blog/the-ai-show-episode-137
[8] https://www.robertodiasduarte.com.br/en/openai-enfrenta-desafios-e-sucessos-em-nova-fase-de-mudancas/