GPT-4.5 zpracovává složité problémy STEM odlišně od ostatních modelů především prostřednictvím zvýšených bez dozorovaných schopností učení, které zlepšují přesnost svého světového modelu a asociativního myšlení. I když se konkrétně nezaměřuje na „řetězové“ odůvodnění jako některé jiné modely, jako je OpenAI's O1-Preview, je navržen tak, aby řešil složité úkoly využitím jeho robustních konverzačních schopností a nuance porozuměním lidského záměru.
Klíčové funkce GPT-4.5
1. Vylepšené učení bez dozoru: GPT-4.5 je postaveno na paradigmatu učení bez dozoru, což zvyšuje jeho schopnost porozumět a generovat text na základě obrovského množství dat. Tento přístup pomáhá při zlepšování přesnosti modelu a snižování míry halucinace, což je spolehlivější pro generování koherentních a relevantních odpovědí na komplexní dotazy [1] [7].
2. Vylepšená spolupráce člověka: GPT-4.5 zahrnuje nové techniky vyrovnání, které mu umožňují lépe porozumět lidským potřebám a záměru. To má za následek přirozenější a intuitivnější konverzace, což uživatelům usnadňuje spolupráci s modelem na složitých úkolech [1] [7].
3. estetická intuice a kreativita: Model ukazuje silnější estetickou intuici a kreativitu, což může být prospěšné v úkolech, které vyžadují inovativní řešení, jako je design nebo kreativní psaní. Ačkoli to není konkrétně přizpůsobené pro problémy s kmenem, tyto schopnosti mohou nepřímo podporovat řešení problémů podporou tvůrčích přístupů [1] [7].
Porovnání s jinými modely
-OpenAI O1-Preview: Tento model je speciálně navržen tak, aby vynikal při složitých uvažovacích úkolech, jako jsou fyziky nebo pokročilé problémy s kódováním, pomocí přístupu „řetězového řetězce“. Rozkládá se problémy na menší kroky, analyzuje různé strategie a učí se z chyb, takže je lepší v úkolech vyžadujících hluboké logické uvažování [4].
-GPT-4: Zatímco GPT-4 je schopnější než GPT-3,5 při zpracování komplexních požadavků kvůli svému většímu kontextu a počtu parametrů, nezaměřuje se na stejnou úroveň uvažování jako O1-preview. GPT-4 vyniká v úkolech, jako je vytváření obsahu s dlouhým formou a multimodální zpracování [2].
Manipulace s komplexními problémy s kmenem
Přístup GPT-4.5 ke složitým problémům STEM je zobecněn a spoléhá se na svou širokou znalostní základnu a na zlepšení konverzačních schopností. Může pomáhat při úkolech, jako je vysvětlení konceptů, poskytování příkladů nebo generování úryvků kódu, ale konkrétně nevyužívá strategie hlubokého uvažování, které jsou vidět v modelech, jako je O1-Preview. Místo toho síla GPT-4.5 spočívá v jeho schopnosti poskytovat koherentní a relevantní reakce rychle, takže je vhodná pro aplikace v reálném čase a spolupráci [6] [7].
Stručně řečeno, zatímco GPT-4.5 se ne specializuje na stejnou úroveň komplexního uvažování jako některé jiné modely, jeho robustní schopnosti učení a spolupráce člověka z něj činí všestranný nástroj pro širokou škálu úkolů, včetně diskusí souvisejících s STEM a řešení problémů.
Citace:
[1] https://www.lesswrong.com/posts/fqajgqcpmgehkoee6/openai-releases-gpt-4-5
[2] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-biggest-difference-to-Consider
[3] https://assets.ctfassets.net/kftzwdyauwt9/7eadv6oawhhxlaeHuyu7db/64e9f7916d3581ba4b5d0f0a6c5098d1/gpt-4-4-5_System_Card_2272025.pdf
[4] https://ttms.com/the-new-era-of-chatgpt-Wh-Makes-O1-preview-different-from-gpt-4o/
[5] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[6] https://blog.promptlayer.com/everything-ing-openais-gpt-4-5-model/
[7] https://openai.com/index/introducing-gpt-4-5/
[8] https://community.openai.com/t/openai-roadmap-and-aracters/1119160