GPT-4.5 håndterer komplekse STEM-problemer annerledes enn andre modeller først og fremst gjennom sine forbedrede ikke-overvåkede læringsevner, som forbedrer verdens modellens nøyaktighet og assosiativ tenking. Selv om det ikke spesifikt fokuserer på "tankerende" resonnement som noen andre modeller, for eksempel Openais O1-Preview, er den designet for å takle komplekse oppgaver ved å utnytte dens robuste samtaleegenskaper og nyansert forståelse av menneskelig intensjon.
Nøkkelfunksjoner i GPT-4.5
1. Forbedret ikke-overvåket læring: GPT-4.5 er bygget på det uovervåkte læringsparadigmet, som forbedrer dens evne til å forstå og generere tekst basert på enorme datamengder. Denne tilnærmingen hjelper til med å forbedre modellens nøyaktighet og redusere hallusinasjonsgraden, noe som gjør den mer pålitelig for å generere sammenhengende og relevante svar på komplekse spørsmål [1] [7].
2. Forbedret menneskelig samarbeid: GPT-4.5 inkluderer nye justeringsteknikker som lar det bedre forstå menneskelige behov og intensjoner. Dette resulterer i mer naturlige og intuitive samtaler, noe som gjør det lettere for brukere å samarbeide med modellen om komplekse oppgaver [1] [7].
3. Estetisk intuisjon og kreativitet: Modellen viser sterkere estetisk intuisjon og kreativitet, noe som kan være fordelaktig i oppgaver som krever innovative løsninger, for eksempel design eller kreativ skriving. Selv om de ikke er spesielt skreddersydd for STEM-problemer, kan disse mulighetene indirekte støtte problemløsing ved å fremme kreative tilnærminger [1] [7].
Sammenligning med andre modeller
-Openai O1-Preview: Denne modellen er spesielt designet for å utmerke seg ved komplekse resonneringsoppgaver, for eksempel fysikk eller avanserte kodingsproblemer, ved å bruke en "tanker" -tilnærming ". Det bryter ned problemer i mindre trinn, analyserer forskjellige strategier og lærer av feil, noe som gjør det overlegen i oppgaver som krever dyp logisk resonnement [4].
-GPT-4: Mens GPT-4 er mer dyktig enn GPT-3.5 i håndtering av komplekse forespørsler på grunn av det større kontekstvinduet og parameterantallet, fokuserer det ikke på samme resonnement som O1-Preview. GPT-4 utmerker seg i oppgaver som langformatoppretting og multimodal prosessering [2].
Håndtering av komplekse STEM -problemer
GPT-4.5s tilnærming til komplekse STEM-problemer er mer generalisert og er avhengig av dets brede kunnskapsgrunnlag og forbedrede samtaleegenskaper. Det kan hjelpe deg med oppgaver som å forklare konsepter, gi eksempler eller generere kodebiter, men det bruker ikke spesifikt de dype resonnementstrategiene som er sett i modeller som O1-Preview. I stedet ligger GPT-4.5s styrke i dens evne til å gi sammenhengende og relevante svar raskt, noe som gjør det egnet for sanntidsapplikasjoner og samarbeidsarbeid [6] [7].
Oppsummert, mens GPT-4.5 ikke spesialiserer seg på samme nivå av kompleks resonnement som noen andre modeller, gjør dets robuste uten tilsyn læring og menneskelig samarbeidsevner til et allsidig verktøy for et bredt spekter av oppgaver, inkludert STEM-relaterte diskusjoner og problemløsing.
Sitasjoner:
[1] https://www.lesswrong.com/posts/fqajgqcpmgehkoee6/openai-releases-gpt-4-5
[2] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-fest-differences-to-concred
[3] https://assets.ctfassets.net/kftzwdyauwt9/7eadv6oawhhxlaehuyu7db/64e9f7916d3581ba4b5d0f0a6c5098d1/gpt-4-5_system_card_card_card_card_card_card_card_card_card_card_card_card_card_card_card_card_card_card_card_sy_card_card_sy_card_card_sy_card_sy_sy_card_sy_sy_card_card_sy_card_card_sy_card_card_sy_card_sy_sy_card_sy_sy_card_sy_sy_card_card_sy_card_sy_sy_cards
[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-openais-gpt-4-5-model/
[7] https://openai.com/index/introducing-gpt-4-5/
[8] https://community.openai.com/t/opena-roadmap-and-characters/1119160