GPT-4.5 maneja problemas STEM complejos de manera diferente a otros modelos principalmente a través de sus capacidades de aprendizaje no supervisadas mejoradas, que mejoran la precisión del modelo mundial y el pensamiento asociativo. Si bien no se centra específicamente en el razonamiento de "cadena de pensamiento" como otros modelos, como la previa O1 de OpenAI, está diseñado para abordar tareas complejas aprovechando sus sólidas capacidades conversacionales y su comprensión matizada de la intención humana.
Características clave de GPT-4.5
1. Aprendizaje mejorado no supervisado: GPT-4.5 se basa en el paradigma de aprendizaje no supervisado, que mejora su capacidad para comprender y generar texto basado en grandes cantidades de datos. Este enfoque ayuda a mejorar la precisión del modelo y reducir las tasas de alucinación, lo que lo hace más confiable para generar respuestas coherentes y relevantes a consultas complejas [1] [7].
2. Colaboración humana mejorada: GPT-4.5 incorpora nuevas técnicas de alineación que le permiten comprender mejor las necesidades y la intención humanas. Esto da como resultado conversaciones más naturales e intuitivas, lo que facilita a los usuarios colaborar con el modelo en tareas complejas [1] [7].
3. Intuición estética y creatividad: el modelo muestra una intuición estética y creatividad más fuertes, lo que puede ser beneficioso en las tareas que requieren soluciones innovadoras, como el diseño o la escritura creativa. Si bien no se adapta específicamente a problemas STEM, estas capacidades pueden apoyar indirectamente la resolución de problemas fomentando enfoques creativos [1] [7].
Comparación con otros modelos
-OpenAI O1-Preview: este modelo está diseñado específicamente para sobresalir en tareas de razonamiento complejas, como física o problemas de codificación avanzados, empleando un enfoque de "cadena de pensamiento". Desglosa los problemas en pasos más pequeños, analiza diferentes estrategias y aprende de los errores, por lo que es superior en tareas que requieren un razonamiento lógico profundo [4].
-GPT-4: Si bien GPT-4 es más capaz que GPT-3.5 en el manejo de solicitudes complejas debido a su mayor ventana de contexto y recuento de parámetros, no se centra en el mismo nivel de razonamiento que la previa O1. GPT-4 sobresale en tareas como la creación de contenido de forma larga y el procesamiento multimodal [2].
Manejo de problemas de tallo complejo
El enfoque de GPT-4.5 a los problemas STEM complejos es más generalizado y se basa en su amplia base de conocimiento y en las capacidades de conversación mejoradas. Puede ayudar en tareas como explicar conceptos, proporcionar ejemplos o generar fragmentos de código, pero no emplea específicamente las estrategias de razonamiento profundos que se ven en modelos como O1-preview. En cambio, la fuerza de GPT-4.5 radica en su capacidad para proporcionar respuestas coherentes y relevantes rápidamente, por lo que es adecuada para aplicaciones en tiempo real y trabajo colaborativo [6] [7].
En resumen, si bien GPT-4.5 no se especializa en el mismo nivel de razonamiento complejo que otros modelos, sus robustas capacidades de aprendizaje y colaboración humana no supervisada lo convierten en una herramienta versátil para una amplia gama de tareas, incluidas las discusiones relacionadas con el STEM y la resolución de problemas.
Citas:
[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-Diferences-to-consider
[3] https://assets.ctfassets.net/kftzwdyauwt9/7eadv6oawhxlaehuyu7db/64e9f7916d3581ba4b5d0f0a6c5098d1/gpt-4-5_system_card_22272025.pdff
[4] https://ttms.com/the-new-era-of-chatgpt-what-makes-o1-preview-diferent-from-gpt-4o/
[5] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[6] https://blog.prompptlayer.com/everything-we-know-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