„GPT-4.5“ sudėtingos STEM problemos sprendžia skirtingai nuo kitų modelių, pirmiausia dėl patobulintų neprižiūrimų mokymosi galimybių, kurios pagerina jo pasaulio modelio tikslumą ir asociatyvų mąstymą. Nors jis konkrečiai orientuojasi į „mąstymo grandinės“ samprotavimus, pavyzdžiui, kai kuriuos kitus modelius, tokius kaip „Openai“ O1-Prevenas, jis skirtas spręsti sudėtingas užduotis, pasinaudojant tvirtomis savo pokalbio galimybėmis ir niuansuotu supratimu apie žmogaus ketinimus.
GPT-4.5 pagrindinės savybės
1. Patobulintas neprižiūrimas mokymasis: GPT-4.5 yra paremtas neprižiūrima mokymosi paradigma, kuri padidina jo sugebėjimą suprasti ir generuoti tekstą, remiantis didžiuliu duomenų kiekiu. Šis požiūris padeda pagerinti modelio tikslumą ir sumažinti haliucinacijos greitį, todėl jis yra patikimesnis generuojant nuoseklų ir svarbų atsakymą į sudėtingas užklausas [1] [7].
2. Patobulintas žmonių bendradarbiavimas: GPT-4.5 apima naujus derinimo būdus, leidžiančius geriau suprasti žmogaus poreikius ir ketinimus. Tai lemia natūralesnius ir intuityvesnius pokalbius, todėl vartotojams lengviau bendradarbiauti su sudėtingų užduočių modeliu [1] [7].
3. Estetinė intuicija ir kūrybiškumas: modelis rodo stipresnę estetinę intuiciją ir kūrybiškumą, kuris gali būti naudingas atliekant užduotis, kurioms reikalingi novatoriški sprendimai, tokie kaip dizainas ar kūrybinis rašymas. Nors šios galimybės nėra specialiai pritaikytos STEM problemoms, tačiau šios galimybės gali netiesiogiai palaikyti problemų sprendimą skatinant kūrybinius metodus [1] [7].
palyginimas su kitais modeliais
-„Openai O1-PreView“: Šis modelis yra specialiai sukurtas tobulėti atliekant sudėtingas samprotavimo užduotis, tokias kaip fizika ar pažangios kodavimo problemos, naudojant „sąmoningo grandinės“ metodą. Tai suskaido problemas į mažesnius veiksmus, analizuoja skirtingas strategijas ir mokosi iš klaidų, todėl užduotis, kurioms reikia gilių loginių samprotavimų, yra pranašesnis [4].
-GPT-4: Nors GPT-4 yra pajėgesnis nei GPT-3,5 tvarkant sudėtingas užklausas dėl didesnio konteksto lango ir parametrų skaičiaus, jis nekoncentruoja į tą patį samprotavimo lygį, kaip ir O1-PreView. „GPT-4“ išsiskiria tokiomis užduotimis kaip ilgos formos turinio kūrimas ir multimodalinis apdorojimas [2].
Sudėtingų STEM problemų tvarkymas
GPT-4.5 požiūris į sudėtingas STEM problemas yra labiau apibendrintas ir priklauso nuo plačios žinių bazės ir patobulintų pokalbio galimybių. Tai gali padėti atlikti užduotis, tokias kaip koncepcijų paaiškinimas, pavyzdžių pateikimas ar kodo fragmentų generavimas, tačiau ji konkrečiai nenaudoja giliųjų samprotavimo strategijų, matomų tokiuose modeliuose kaip O1-PreView. Vietoj to, „GPT-4.5“ stiprybė slypi jo sugebėjime greitai pateikti nuoseklius ir susijusius atsakymus, todėl jis yra tinkamas realiojo laiko programoms ir bendradarbiavimo darbui [6] [7].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors GPT-4.5 nesiskiria nuo to paties sudėtingo samprotavimo lygio kaip ir kai kurių kitų modelių, jo tvirtas neprižiūrimas mokymosi ir žmonių bendradarbiavimo galimybės tampa universaliu įrankiu įvairioms užduotims, įskaitant su kamienu susijusias diskusijas ir problemų sprendimą.
Citatos:
[1] https://www.lesswrong.com/posts/fqajgqcpmgehkoee6/openai-releases-gpt-4-5
[2] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/TIP/GPT-35-VS GPT-4 Didžiausi-diferences-to-consider
[3] https://assets.ctFassets.net/kftzwdyauwt9/7eadv6oawhhxlaehuyu7db/64e9f7916d3581ba4b5d0f0a6c5098d1/gpt-4-5_system_card_2272025.pdf
[4] https://ttms.com/the-new-ere-hatgpt- whatmakes-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/openai-roadmap-and- characters/11119160