GPT-4,5 behandelt komplexe STEM-Probleme unterschiedlich als andere Modelle in erster Linie durch die verbesserten unbeaufsichtigten Lernfähigkeiten, die die Genauigkeit des Weltmodells und das assoziative Denken verbessern. Während es sich nicht speziell auf "Ketten-of-Gedanken" -Räule wie einige andere Modelle wie die O1-Präview von OpenAI konzentriert, ist es so konzipiert, dass es komplexe Aufgaben angeht, indem seine robusten Konversationsfähigkeiten und das nuancierte Verständnis der menschlichen Absicht nutzt.
Schlüsselmerkmale von GPT-4.5
1. Verbessertes unbeaufsichtigtes Lernen: GPT-4.5 basiert auf dem unbeaufsichtigten Lernparadigma, das seine Fähigkeit verbessert, auf basierten Datenmengen zu verstehen und zu generieren. Dieser Ansatz hilft bei der Verbesserung der Genauigkeit des Modells und zur Reduzierung der Halluzinationsraten und macht es zuverlässiger, kohärente und relevante Antworten auf komplexe Abfragen zu generieren [1] [7].
2. Verbesserte menschliche Zusammenarbeit: GPT-4,5 enthält neue Ausrichtstechniken, die es ihm ermöglichen, die menschlichen Bedürfnisse und Absichten besser zu verstehen. Dies führt zu natürlicheren und intuitiveren Gesprächen und erleichtert den Benutzern die Zusammenarbeit mit dem Modell bei komplexen Aufgaben [1] [7].
3.. Ästhetische Intuition und Kreativität: Das Modell zeigt eine stärkere ästhetische Intuition und Kreativität, die bei Aufgaben von Vorteil sein kann, die innovative Lösungen wie Design oder kreatives Schreiben erfordern. Diese Fähigkeiten können zwar nicht speziell auf STEM-Probleme zugeschnitten sind, und können indirekt die Problemlösung durch Förderung kreativer Ansätze unterstützen [1] [7].
Vergleich mit anderen Modellen
. Es unterteilt Probleme in kleinere Schritte, analysiert verschiedene Strategien und lernt aus Fehlern, wodurch es bei Aufgaben überlegen ist, die tiefes logisches Denken erfordern [4].
. GPT-4 zeichnet sich in Aufgaben wie Langforminhalteerstellung und multimodaler Verarbeitung aus [2].
Umgang mit komplexen STEM -Problemen
Der Ansatz von GPT-4.5 zu komplexen STEM-Problemen ist genauer und stützt sich auf seine breite Wissensbasis und verbesserte die Konversationsfähigkeiten. Es kann bei Aufgaben wie Erklären von Konzepten, Bereitstellung von Beispielen oder Codesausschnitten behilflich sein. Es wird jedoch nicht speziell die tiefen Argumentationsstrategien in Modellen wie O1-Präview verwendet. Stattdessen liegt die Stärke von GPT-4.5 in seiner Fähigkeit, schnell und relevante Antworten schnell zu liefern, sodass sie für Echtzeit-Anwendungen und kollaborative Arbeit geeignet sind [6] [7].
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich GPT-4,5 nicht auf das gleiche Maß an komplexem Denken wie einige andere Modelle spezialisiert hat, und seine robusten, unbeaufsichtigten Lern- und menschlichen Kollaborationsfunktionen machen es zu einem vielseitigen Werkzeug für eine Vielzahl von Aufgaben, einschließlich der Diskussionen und der Problemlösung.
Zitate:
[1] https://www.lesswrong.com/posts/fqajgqcpmgehkoee6/openai-releases-4-5
[2] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-biggest-differenz-to-consider
[3] https://assets.ctfassets.net/kftzwdyauwt9/7eadv6oawhhxlaehuyu7db/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-know-opais-gpt-4-5-model/
[7] https://openai.com/index/Introducing-gpt-4-5/
[8] https://community.openai.com/t/openai-roadmap-and-characters/1119160