Γιατί το GPT-5 μειώνει τις ψευδαισθήσεις σε σύγκριση με το GPT-4

Ορισμός της ψευδαίσθησης σε LLMS

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) μπορούν μερικές φορές να παράγουν ψευδαισθήσεις ** πειστικές, άπταιστες δηλώσεις που είναι πραγματικά λανθασμένες ή μη γειωμένες στα υποκείμενα δεδομένα. Οι ψευδαισθήσεις περιλαμβάνουν κατασκευασμένα γεγονότα, ανακριβείς αποδόσεις και λανθασμένη λογική. Οι βελτιώσεις της GPT-5 στοχεύουν άμεσα σε αυτά τα ζητήματα, καθιστώντας τα μετρήσιμα πιο αξιόπιστα τόσο σε ανοιχτή συλλογιστική όσο και σε πραγματικές ερωτήσεις.

Ποσοτικές συγκρίσεις αναφοράς

Η άμεση σύγκριση του GPT-5 έναντι του GPT-4 αποκαλύπτει τις έντονες μειώσεις των ποσοστών ψευδαίσθησης:
-Σχετικά με τα σημεία αναφοράς των πραγματικών γραμμών όπως το Longfact και το FactScore, η GPT-5 επιδεικνύει ποσοστά ψευδαίσθησης τόσο χαμηλά όσο 0,7%, σε σύγκριση με το 4,5 5,1%της GPT-4.
-Η HealthBench, η οποία αξιολογεί την ιατρική ακρίβεια, δείχνει το ποσοστό ψευδαίσθησης της GPT-5 κάτω από 2%, πολύ χαμηλότερο από το 12%της GPT-4O.
-Ανάλυση σχετικά με τα κοινά ερωτήματα χρηστών (σενάρια πραγματικού κόσμου) βρίσκει το ποσοστό σφάλματος της GPT-5 σε 4,8%, έναντι πάνω από 20% για το GPT-4O.
-Πολλές ανεξάρτητες πηγές επιβεβαιώνουν μια μείωση κατά 45% σε πραγματικά σφάλματα σε σύγκριση με το GPT-4O, υπογραμμίζοντας το άλμα σε εδάφους και αυτο-διόρθωση.

Τέτοια συνεπή κέρδη σε όλους τους τομείς υπογραμμίζουν μια θεμελιώδη μετατόπιση: ο σχεδιασμός και η κατάρτιση της GPT-5 στοχεύουν συστηματικά πηγές προηγούμενης ψευδαίσθησης.

αρχιτεκτονικές καινοτομίες

στοχαστική δρομολόγηση και ενοποίηση εισροών

Το GPT-5 εισάγει μια ενοποιημένη αρχιτεκτονική που δρομολογεί δυναμικά τις προτροπές σε εξειδικευμένα υποσυστήματα εμπειρογνωμόνων ή τα κεφάλια. Αυτό επιτρέπει στοχευμένο συλλογισμό και τον έλεγχο των γεγονότων σε μια πολύ λεπτότερη κοκκοποίηση από τον μονολιθικό σχεδιασμό της GPT-4. Με την έξυπνη διάσπαση σύνθετων αιτήσεων χρήστη μεταξύ των κατάλληλων μονάδων, η GPT-5 μπορεί να επικυρώσει το περιεχόμενο, να συγκεντρώσει πολλαπλές πηγές και να ελαχιστοποιήσει τη διάδοση μη υποστηριζόμενων ή κατασκευασμένων γεγονότων. Αυτό το σύστημα δρομολόγησης υποστηρίζει τον ανώτερο χειρισμό της GPT-5 από λεπτό, σύνθετα ή νέα πραγματικά καθήκοντα.

βελτιωμένη λειτουργία σκέψης

Ένα κρίσιμο χαρακτηριστικό στο GPT-5 είναι η ρητή λειτουργία σκέψης, η οποία καθοδηγεί το μοντέλο να είναι σύμφωνη, να συγκεντρώνει αποδεικτικά στοιχεία και να οργανώνει πληροφορίες πριν παράγει μια εξωτερική απάντηση. Στα σημεία αναφοράς, το ποσοστό ψευδαίσθησης της GPT-5 όταν η σκέψη είναι σταθερά χαμηλότερη από ό, τι σε γρήγορη, μη δομημένη λειτουργία που υποδεικνύει ότι η μοντελοποίηση δομημένων συλλογισμού (σε αντίθεση με την παραγωγή ελεύθερης μορφής) παράγει πιο αξιόπιστες εξόδους. Οι χρήστες και οι ερευνητές παρατηρούν ότι η λειτουργία GPT-5 Â Thinkingâ είναι έξι φορές λιγότερο πιθανό να παραμορφωθεί από τις ταχύτερες ρυθμίσεις της GPT-4O.

Μοντέλο βάθους και παράθυρο περιβάλλοντος

Το GPT-5 επεκτείνει το παράθυρο περιβάλλοντος και το βάθος του μοντέλου, επιτρέποντάς του να αναφέρει περισσότερες πληροφορίες και να διατηρήσει τη συνοχή σε μεγάλες εξόδους. Αυτό σημαίνει ότι κρατάει περισσότερα γεγονότα κατά νου, μειώνοντας την παρασυρόμενη μετατόπιση και καθιστώντας λιγότερο πιθανό να χάσει την πλοκή, η οποία συχνά προκαλεί ψευδαισθήσεις σε προηγούμενα μοντέλα όταν τα μήκη εισόδου προσεγγίζουν ή υπερβαίνουν το όριο παραθύρου τους.

Βελτιωμένα δεδομένα και μεθόδους εκπαίδευσης

Επιλογή και φιλτράρισμα δεδομένων υψηλής ποιότητας

Το OpenAI και οι συνδεδεμένοι ερευνητές έχουν βελτιώσει την επιμέλεια δεδομένων για το GPT-5, τόσο στα στάδια προ-κατάρτισης όσο και στην τελειοποίηση. Αυτό περιλαμβάνει:
- Ο αυστηρότερος αποκλεισμός των αναξιόπιστων πηγών ιστού, των ξεπερασμένων πληροφοριών και των συνθετικών δεδομένων που φέρουν εγγενή σφάλματα ή φανταστικό περιεχόμενο.
- Η ενεργός συμπερίληψη των επιμελημένων συνόλων δεδομένων επικεντρώθηκε σε πραγματικούς κλάδους (επιστήμη, ιατρική, νόμος).
- Πιο επιθετικό φιλτράρισμα για αναφορές, αναφορές και ιχνηλασιμότητα, αποθαρρύνοντας τη μη υποστηριζόμενη γενίκευση.

Αυτή η προσεκτική επιλογή δεδομένων σημαίνει ότι το GPT-5 εκτίθεται σε λιγότερο θόρυβο και λιγότερα παραπλανητικά πρότυπα κατά τη διάρκεια της αρχικής μάθησης, μειώνοντας την αποτύπωση της συμπεριφοράς ψευδαισθήσεων.

Προηγμένη μάθηση ενίσχυσης και ανθρώπινη ανατροφοδότηση (RLHF)

Το GPT-5 αξιοποιεί την ενίσχυση της μάθησης από την ανθρώπινη ανατροφοδότηση (RLHF) σε μεγαλύτερη, πιο κοκκώδη κλίμακα. Οι ανθρώπινοι αξιολογητές δεν κατατάσσουν μόνο τις εκροές για γενική εξυπηρέτηση, αλλά ειδικά ετικέτα και τιμωρούν παραισθητικά γεγονότα, μη υποστηριζόμενες αξιώσεις και υπερβολικά επίπεδα σφάλματα. Σε μεταγενέστερα στάδια, οι εμπειρογνώμονες του τομέα συμβάλλουν στην επισήμανση (ειδικά σε περιοχές υψηλού σταδίου όπως η υγεία ή η επιστήμη), εκθέτοντας το μοντέλο σε αυστηρή διόρθωση, όχι μόνο με ευχάριστη πεζογραφία.

Επιπλέον, η μάθηση ενίσχυσης είναι πλέον πολλαπλών αντικειμένων:
- Πραγματική ορθότητα
- Η σωστή έκφραση της επιστημικής αβεβαιότητας (λέγοντας - δεν ξέρω ")
- Αίτηση πηγής και ανιχνευσιμότητα

Πολλαπλές αναφερόμενες μελέτες σημειώνουν ότι η GPT-5 αρνείται να παραισθήσει σε διφορούμενες καταστάσεις συχνότερα από το GPT-4, αλλά επιλέγοντας αποποιήσεις ευθυνών ή προτροπές για να ελέγξει τις εξωτερικές πηγές.

Συνεχής ενημέρωση και ηλεκτρονική μάθηση

Όπου η GPT-4 ήταν σε μεγάλο βαθμό στατική μόλις εκπαιδευτεί, η GPT-5 ενσωματώνει στοιχεία συνεχούς μάθησης ** Περιοδικές ενημερώσεις από νέες, αξιόπιστες πληροφορίες και ενεργό διόρθωση των γνωστών σφαλμάτων, όπως επισημαίνονται από χρήστες και συνεργάτες δεδομένων. Αυτός ο διαδικτυακός βρόχος μάθησης σημαίνει ότι τα προβληματικά πρότυπα δεν παραμένουν τόσο πολύ, κάνοντας ψευδαισθήσεις σε νεότερα θέματα (γεγονότα μετά την κατάρτιση, νέες τεχνολογίες) πολύ πιο σπάνια.

ισχυρά πρωτόκολλα αξιολόγησης

Διευρυντικά και στρες δοκιμασμένα σημεία αναφοράς

Το OpenAI επένδυσε σε ευρύτερα, βαθύτερα σύνολα αξιολόγησης για το GPT-5, τονίζοντας το με πιο προκλητικές, ξεχωριστές και ανοικτές προτροπές στον τομέα της πραγματικότητας:
- Longfact, FactScore και HealthBench, που καλύπτουν όχι μόνο τα μικρά γεγονότα αλλά και την εκτεταμένη συλλογιστική και τη συντήρηση του περιβάλλοντος.
- Απλή QA ** Â Δοκιμάζοντας το μοντέλο τόσο σε λειτουργίες που συνδέονται με το Web όσο και σε τρόπους εκτός σύνδεσης, εκθέτοντας αδυναμίες σε απομονωμένη εκπαίδευση.
- Ο πραγματικός κόσμος των προτροπών που αντανακλά την κυκλοφορία ChatGPT παραγωγής, όχι μόνο τις ερωτήσεις των ακαδημαϊκών δοκιμών.

Αυτές οι ποικίλες δοκιμές επιτρέπουν στο OpenAI να εντοπίσει τις περιπτώσεις άκρων όπου το GPT-4 θα ήταν επιρρεπές σε κερδοσκοπία ή υπερχρηματοδότηση και βίαια επανεκπαίδευση ή ρύθμιση της GPT-5 για να παρακάμψει αυτές τις τάσεις.

Παρακολούθηση και διόρθωση μετά την εγκατάσταση

Χάρη στην τηλεμετρία παραγωγής και τα σχόλια των χρηστών, η OpenAI είναι σε θέση να εντοπίσει και να αντιμετωπίσει περιστατικά ψευδαισθήσεων λίγο μετά την ανάπτυξη του μοντέλου. Αυτή η ταχεία επανάληψη κλείνει τον βρόχο ανάδρασης μεταξύ της εμπειρίας των χρηστών και της αξιοπιστίας του μοντέλου, εφαρμόζοντας διορθώσεις για κακομεταχείριση ή επίμονα σφάλματα με πρωτοφανή ταχύτητα.

Ασφάλεια, αβεβαιότητα και μηχανισμοί άρνησης

Επιστημική βαθμονόμηση αβεβαιότητας

Ένα χαρακτηριστικό γνώρισμα της ανώτερης αξιοπιστίας της GPT-5 είναι η ικανότητά του να εκφράζει την αβεβαιότητα και να πληροί τις δικές της αξιώσεις. Αντί να δημιουργεί αυτοπεποίθηση αλλά μη υποστηριζόμενες απαντήσεις (παραισθήσεις), η GPT-5 εκπαιδεύεται και συντονίζεται σε:
- Παραδεχτείτε όταν δεν έχει πρόσβαση στις τρέχουσες, επαληθεύσιμες γνώσεις.
- Ενθαρρύνετε τους χρήστες να συμβουλεύονται πρωτογενείς ή έγκυρες πηγές.
- Προσδιορίστε και επισημάνετε διφορούμενες, αμφιλεγόμενες ή αμφισβητούμενες αξιώσεις.

Αυτή η αυτο-βαθμονόμηση ήταν ένα αδύναμο σημείο σε προηγούμενα μοντέλα. Με την οικοδόμηση ρητής μοντελοποίησης αβεβαιότητας τόσο στους στόχους της αρχιτεκτονικής όσο και στην κατάρτιση, η GPT-5 ξεπερνά τους προκατόχους στην ειλικρίνεια για τους δικούς της περιορισμούς.

Αυτοματοποιημένη επαλήθευση γεγονότων

Το GPT-5 ενσωματώνει ένα εσωτερικό στρώμα ελέγχου των γεγονότων, όπου οι εξόδους που παράγονται από το μοντέλο σηματοδοτούνται πιθανώς για επαλήθευση έναντι γνωστών βάσεων δεδομένων ή, όταν είναι διαθέσιμες, πηγές ιστού σε πραγματικό χρόνο. Εάν τα γεγονότα δεν μπορούν να επιβεβαιωθούν, οι εξόδους καταστέλλονται, ξαναγράφηκαν με προειδοποιήσεις ή προτρέπουν τον χρήστη να ελέγξει τους εξωτερικούς πόρους. Αυτός ο αυτοματοποιημένος μηχανισμός περιορίζει απότομα την πιθανότητα μιας δήλωσης παραισθησίας που διέρχεται από την τελική παραγωγή.

Ασφάλεια-Aware Έξοδος Φιλτράρισμα

Όπου η GPT-4 και τα προηγούμενα μοντέλα επέστρεψαν περιστασιακά εύλογες αλλά επικίνδυνες πληροφορίες (π.χ. σε υγεία ή νομικά ερωτήματα), η GPT-5 εφαρμόζει προηγμένο φιλτράρισμα για θέματα υψηλού κινδύνου. Ενισχυμένα στρώματα ασφαλείας διασταυρώνουν τις απαντήσεις υψηλής επίδρασης, καταστέλλουν πιθανές ψευδαισθήσεις και αρνούνται το κερδοσκοπικό περιεχόμενο όταν τα πονταρίσματα των χρηστών είναι υψηλά. Αυτό κάνει το GPT-5 ασφαλέστερο όχι μόνο για γενικές συνομιλίες, αλλά για σοβαρή επαγγελματική χρήση.

Πρακτικά στοιχεία σε όλους τους τομείς

φάρμακο και υγεία

Τα ιατρικά ερωτήματα είναι παραδοσιακά προκλητικά για τα LLMS λόγω της ανάγκης για ακρίβεια. Η GPT-5 βαθμολογεί τουλάχιστον 80% χαμηλότερα ποσοστά ψευδαισθήσεων στο HealthBench, συχνά υπερβαίνει όχι μόνο το GPT-4, αλλά σχεδόν όλα τα ανταγωνιστικά μοντέλα που είναι διαθέσιμα σήμερα. Οι ανεξάρτητοι αναθεωρητές σημειώνουν ότι η GPT-5 είναι ένας ενεργός συνεργάτης σκέψης, επισημαίνοντας ενεργά τις πιθανές ανησυχίες και δίνοντας πιο χρήσιμες απαντήσεις-μια σημαντική βελτίωση σε σχέση με τις μερικές φορές κερδοσκοπικές περιλήψεις του GPT-4.

κωδικοποίηση και τεχνικά καθήκοντα

Το GPT-5 επίσης μειώνει δραστικά την ψευδαίσθηση στον προγραμματισμό, δημιουργώντας λιγότερα κατασκευασμένα API, ανύπαρκτες λειτουργίες και παράλογα αποσπάσματα κώδικα. Τα πρώιμα μοντέλα ήταν διαβόητα για εύλογη ήχους, αλλά και μη λειτουργικό κώδικα. Η GPT-5, αξιοποιώντας την βαθύτερη κατάρτιση και τον έλεγχο των γεγονότων, παράγει πιο ακριβή κώδικα με γνώμονα το περιβάλλον και είναι πιο πιθανό να επισημάνει διφορούμενες απαιτήσεις πριν απαντήσει.

Γενικές γνώσεις και νέα

Όταν ζητείται από πρόσφατα γεγονότα ή ξεχωριστά γεγονότα, η GPT-5 αναφέρει πολλαπλές πηγές, αναφέρει πληροφορίες και συχνότερα προσδιορίζει ασυνέπειες ή ξεπερασμένο περιεχόμενο. Συγκεκριμένα, είναι πιο πιθανό να πούμε ότι δεν γνωρίζω ή να προτείνω πρόσθετη έρευνα σε περιπτώσεις άκρων, αντί να κατασκευάζω.

Περιορισμοί: Δεν είναι πλήρως χωρίς ψευδαίσθηση

Παρά τις προόδους, το GPT-5 δεν είναι ανοσοποιητικό σε ψευδαισθήσεις. Ορισμένα ανεξάρτητα σημεία αναφοράς και ανέκδοτα χρήστη επισημαίνουν τα επίμονα, αν και πιο σπάνια, σφάλματα σε σενάρια άκρων, σύνθετες αλυσίδες συλλογιστικής ή καθήκοντα χωρίς αξιόπιστα δεδομένα εκπαίδευσης. Για τους χρήστες χωρίς πρόσβαση που συνδέεται με το διαδίκτυο ή σε τομείς όπου η αλήθεια είναι εξαιρετικά διφορούμενη, οι λανθασμένες εξόδους εξακολουθούν να εμφανίζονται, αν και σημαντικά λιγότερο συχνά από ό, τι στο GPT-4.

Περίληψη: Βασικοί οδηγοί μείωσης ψευδαισθήσεων

Συμπερασματικά, οι βασικοί παράγοντες που είναι υπεύθυνοι για τη σημαντική μείωση της ψευδαίσθησης της GPT-5 είναι:

-Ενοποιημένη, εξειδικευμένη αρχιτεκτονική: Δυναμικά δρομολογεί ερωτήσεις στα καταλληλότερα υποσυστήματα για διασταυρούμενη εξέταση και συσσωμάτωση γεγονότων.
- Δομημένη λειτουργία «σκέψης»: Δίνει προτεραιότητα σε αργή συλλογιστική βασισμένη σε τεκμήρια πάνω από την ταχεία παραγωγή.
- Πλαίσιο εκτεταμένου μοντέλου: ελαχιστοποιεί την παρασυρόμενα και την απώλεια των βασικών λεπτομερειών.
- αυστηρότερη επιμέλεια δεδομένων και RLHF: φιλτράρει σφιχτά αναξιόπιστες πληροφορίες και τιμωρεί σκληρά τις παραισθησιολογικές ή υπερβολικές απαντήσεις στην κατάρτιση.
-Σοβαρές βρόχοι συγκριτικής αξιολόγησης και ανατροφοδότησης: συνεχώς δοκιμάζει την πραγματικότητα και διορθώνει ταχέως τα εντοπισμένα προβλήματα μετά την εκτόξευση
- Αυτοματοποιημένη βαθμονόμηση επαλήθευσης και αβεβαιότητας: Οι εσωτερικοί έλεγχοι των γεγονότων, οι αποποιήσεις και οι αρνήσεις καθιστούν το μοντέλο ασφαλέστερο και πιο ειλικρινές για τα όριά του.