GPT-4.5, giống như những người tiền nhiệm của nó, phải đối mặt với một số thách thức trong các nhiệm vụ công nghệ phần mềm đóng góp cá nhân (IC SWE). Những thách thức này rất quan trọng vì chúng tác động đến khả năng thực hiện hiệu quả các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm một cách hiệu quả, điều này ngày càng quan trọng trong ngành công nghệ.
Những thách thức trong các nhiệm vụ của ic sw
1. Chất lượng mã và độ tin cậy:
- Lỗi và không hiệu quả: GPT-4.5, trong khi có khả năng tạo mã, có thể tạo ra mã với lỗi hoặc sự thiếu hiệu quả. Điều này đòi hỏi sự giám sát của con người phải gỡ lỗi và điều chỉnh mã được tạo ra, đặc biệt là trong các cơ sở mã phức tạp [3].
- Hiểu theo ngữ cảnh hạn chế: Mô hình có thể đấu tranh với việc hiểu đầy đủ bối cảnh của cơ sở mã hoặc các yêu cầu cụ thể của một nhiệm vụ, dẫn đến các giải pháp ít tối ưu hơn.
2. Sự phức tạp của các nhiệm vụ:
- Các thách thức thuật toán: GPT-4,5 có thể gặp khó khăn với các nhiệm vụ phức tạp hơn về mặt thuật toán, tương tự như người tiền nhiệm của nó. Ví dụ, các nhiệm vụ yêu cầu giải quyết vấn đề phức tạp hoặc các kỹ thuật thuật toán cụ thể có thể là thách thức [2].
- Tích hợp với các cơ sở mã hiện có: Mô hình cần tích hợp hiệu quả mã mới vào các hệ thống hiện có mà không làm gián đoạn chức năng, có thể phức tạp và đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về kiến trúc phần mềm.
3. Tự chủ và khả năng thích ứng:
- Thích ứng với môi trường mới: Trong khi GPT-4.5 có thể hoạt động tốt trong môi trường được kiểm soát, nó có thể đấu tranh để thích nghi với môi trường mới hoặc động mà không cần đào tạo hoặc giàn giáo bổ sung [1].
- Thiếu phán đoán của con người: Trong một số trường hợp, sự phán đoán của con người là rất quan trọng để đưa ra quyết định về chất lượng mã, kiến trúc hoặc thực tiễn tốt nhất, các lĩnh vực mà các mô hình AI hiện đang thiếu.
4. An toàn và an ninh:
- Nhận dạng và khai thác lỗ hổng: Mặc dù GPT-4.5 không thúc đẩy đáng kể khả năng khai thác lỗ hổng, nhưng vẫn yêu cầu quản lý cẩn thận để ngăn chặn việc lạm dụng trong bối cảnh an ninh mạng [1].
- Hướng dẫn phân cấp và hướng dẫn an toàn: Mô hình phải tuân thủ các hướng dẫn an toàn và ưu tiên các thông điệp hệ thống qua đầu vào của người dùng để ngăn chặn lạm dụng hoặc hành vi ngoài ý muốn [1].
5. Tác động kinh tế và xã hội:
-Mối quan tâm về dịch chuyển công việc: Việc sử dụng tự động hóa trong kỹ thuật phần mềm ngày càng tăng có thể dẫn đến giảm nhu cầu cho các vị trí cấp nhập cảnh, đòi hỏi phải có sự thay đổi trong giáo dục và đào tạo để tập trung vào các kỹ năng cấp cao hơn [3].
giải quyết những thách thức này
Để vượt qua những thách thức này, Openai và các nhà phát triển khác đang tập trung vào việc cải thiện sự mạnh mẽ, an toàn và hiệu suất của mô hình. Điều này bao gồm:
- Dữ liệu đào tạo nâng cao: Mở rộng và đa dạng hóa dữ liệu đào tạo để bao gồm nhiều kịch bản hơn và cải thiện khả năng thích ứng của mô hình.
- Các biện pháp an toàn và bảo mật: Thực hiện các giao thức an toàn mạnh mẽ để ngăn chặn lạm dụng và đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức.
- Giám sát và hợp tác của con người: Khuyến khích sự hợp tác giữa các kỹ sư người và các mô hình AI để tận dụng thế mạnh của cả hai, đảm bảo phát triển phần mềm chất lượng cao và đáng tin cậy.
Bằng cách giải quyết những thách thức này, các mô hình GPT-4.5 và tương lai có thể trở thành công cụ hiệu quả hơn trong ngành công nghiệp phần mềm.
Trích dẫn:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://www.reddit.com/R
.
[4] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-heres-how-good-this-model-is
[5] https://www.infoq.com/news/2025/02/openai-new-gpts/
[6] https://www.cnbc.com/2025/02/27/openai-launching-gpt-4point5-general-purpose-large-language-model.html
[7] https://www.marketingaiinstitute.com/blog/the-ai-show-episode-137
.