O GPT-4.5 lida com problemas complexos de haste de maneira diferente de outros modelos principalmente por meio de seus recursos aprimorados de aprendizagem não supervisionados, que melhoram sua precisão do modelo mundial e pensamento associativo. Embora não se concentre especificamente no raciocínio "cadeia de pensamentos", como alguns outros modelos, como a previsão O1 da Openai, ele foi projetado para enfrentar tarefas complexas, aproveitando suas capacidades de conversação robustas e entendimento diferenciado da intenção humana.
Principais recursos do GPT-4.5
1. Aprendizagem não supervisionada aprimorada: o GPT-4.5 é construído sobre o paradigma de aprendizado não supervisionado, o que aprimora sua capacidade de entender e gerar texto com base em grandes quantidades de dados. Essa abordagem ajuda a melhorar a precisão do modelo e reduzir as taxas de alucinação, tornando -a mais confiável para gerar respostas coerentes e relevantes a consultas complexas [1] [7].
2. Colaboração humana aprimorada: o GPT-4.5 incorpora novas técnicas de alinhamento que permitem entender melhor as necessidades e intenções humanas. Isso resulta em conversas mais naturais e intuitivas, facilitando a colaboração dos usuários com o modelo em tarefas complexas [1] [7].
3. Intuição e criatividade estética: o modelo mostra uma intuição e criatividade estética mais fortes, que podem ser benéficas em tarefas que exigem soluções inovadoras, como design ou escrita criativa. Embora não estejam especificamente adaptados para problemas com STEM, esses recursos podem apoiar indiretamente a solução de problemas, promovendo abordagens criativas [1] [7].
Comparação com outros modelos
-OpenAI O1-PREVISÃO: Este modelo foi projetado especificamente para se destacar em tarefas complexas de raciocínio, como física ou problemas avançados de codificação, empregando uma abordagem de "cadeia de pensamento". Ele divide os problemas em etapas menores, analisa estratégias diferentes e aprende com erros, tornando -o superior em tarefas que exigem profundo raciocínio lógico [4].
-GPT-4: Embora o GPT-4 seja mais capaz do que o GPT-3.5 no manuseio de solicitações complexas devido à sua maior janela de contexto e contagem de parâmetros, ele não se concentra no mesmo nível de raciocínio que a previsão O1. O GPT-4 se destaca em tarefas como criação de conteúdo de forma longa e processamento multimodal [2].
manuseio de problemas complexos de haste
A abordagem do GPT-4.5 para problemas complexos de STEM é mais generalizada e depende de sua ampla base de conhecimento e recursos de conversação aprimorados. Ele pode ajudar em tarefas como explicar conceitos, fornecer exemplos ou gerar trechos de código, mas não emprega especificamente as estratégias de raciocínio profundas vistas em modelos como a previsão de O1. Em vez disso, a força do GPT-4.5 está em sua capacidade de fornecer respostas coerentes e relevantes rapidamente, tornando-a adequada para aplicações em tempo real e trabalho colaborativo [6] [7].
Em resumo, embora o GPT-4.5 não se especialize no mesmo nível de raciocínio complexo que alguns outros modelos, seus recursos robustos de aprendizado e colaboração humana não supervisionados o tornam uma ferramenta versátil para uma ampla gama de tarefas, incluindo discussões relacionadas a STEM e solução de problemas.
Citações:
[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-differences-to-consider
[3] https://assets.ctfassets.net/kftzwdyauwt9/7eadv6oawhhxlaehuyu7db/64e9f7916d3581ba4b5d0f0a6c5098d1/gpt-4-5_system_card_card
[4] https://ttms.com/the-new-era-of-chatgpt-what-makes-o1-preview-different-frrom-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/introducting-gpt-4-5/
[8] https://community.openai.com/t/openai-roadmap-and-characters/1119160