GPT-4.5 gère différemment les problèmes de tige complexes des autres modèles principalement grâce à ses capacités d'apprentissage non supervisées améliorées, qui améliorent sa précision du modèle mondial et sa pensée associative. Bien qu'il ne se concentre pas spécifiquement sur le raisonnement de "chaîne de pensées" comme certains autres modèles, tels que O1-Preview d'OpenAI, il est conçu pour lutter contre les tâches complexes en tirant parti de ses capacités conversationnelles robustes et de sa compréhension nuancée de l'intention humaine.
Caractéristiques clés de GPT-4.5
1. Apprentissage non supervisé amélioré: GPT-4.5 est construit sur le paradigme d'apprentissage non supervisé, qui améliore sa capacité à comprendre et à générer du texte basé sur de grandes quantités de données. Cette approche aide à améliorer la précision du modèle et à réduire les taux d'hallucination, ce qui le rend plus fiable pour générer des réponses cohérentes et pertinentes aux requêtes complexes [1] [7].
2. Amélioration de la collaboration humaine: GPT-4.5 intègre de nouvelles techniques d'alignement qui lui permettent de mieux comprendre les besoins humains et l'intention. Il en résulte des conversations plus naturelles et intuitives, ce qui permet aux utilisateurs de collaborer plus facilement avec le modèle sur des tâches complexes [1] [7].
3. Bien qu'ils ne soient pas spécifiquement adaptés aux problèmes STEM, ces capacités peuvent indirectement soutenir la résolution de problèmes en favorisant les approches créatives [1] [7].
Comparaison avec d'autres modèles
- Openai O1-Preview: Ce modèle est spécifiquement conçu pour exceller dans des tâches de raisonnement complexes, telles que la physique ou les problèmes de codage avancé, en utilisant une approche de "chaîne de pensée". Il décompose les problèmes en étapes plus petites, analyse différentes stratégies et apprend des erreurs, ce qui le rend supérieur dans les tâches nécessitant un raisonnement logique profond [4].
- GPT-4: Bien que le GPT-4 soit plus capable que GPT-3.5 dans la gestion des demandes complexes en raison de sa fenêtre de contexte et de son nombre de paramètres plus grand, il ne se concentre pas sur le même niveau de raisonnement que le O1-Preview. GPT-4 excelle dans les tâches comme la création de contenu long et le traitement multimodal [2].
Gestion des problèmes de tige complexes
L'approche de GPT-4.5 en matière de problèmes STEM complexes est plus généralisée et repose sur sa large base de connaissances et ses capacités conversationnelles améliorées. Il peut aider à des tâches telles que l'explication des concepts, la fourniture d'exemples ou la génération d'extraits de code, mais il n'utilise pas spécifiquement les stratégies de raisonnement profondes observées dans des modèles comme O1-Preview. Au lieu de cela, la force de GPT-4.5 réside dans sa capacité à fournir rapidement des réponses cohérentes et pertinentes, ce qui le rend adapté aux applications en temps réel et aux travaux collaboratifs [6] [7].
En résumé, bien que GPT-4.5 ne se spécialise pas dans le même niveau de raisonnement complexe que certains autres modèles, son apprentissage non supervisé et ses capacités de collaboration humaine robustes en font un outil polyvalent pour un large éventail de tâches, y compris des discussions liées à la tige et une résolution de problèmes.
Citations:
[1] https://www.lesswrong.com/posts/fqajgqcpmgehkoee6/openai-releases-gpt-4-5
[2] https://www.techtarget.com/searchsenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-biggest-differences-to-consider
[3] https://assets.ctfassets.net/kftzwdyauwt9/7EADV6OAWHHXLAEHYU7DB/64E9F7916D3581BA4B5D0F0A6C5098D1/GPT-4-5_SYSTEM_CARD_2272025.PDF
[4] https://ttms.com/the-new-era-of-chatgpt-what-makes-o1-preview-different-from-gpt-4o/
[5] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[6] https://blog.promptlayer.com/everything-we-nkn-openais-gpt-4-5-model/
[7] https://openai.com/index/introducing-gpt-4-5/
[8] https://community.openai.com/t/openai-roadmap-and-characters/1119160