GPT-4.5, được OpenAI giới thiệu vào tháng 2 năm 2025, là phiên bản nâng cấp của mô hình GPT-4.
Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa GPT-4 và GPT-4.5
| Tiêu chí | GPT-4 | GPT-4.5 |
|---|---|---|
| Ngày phát hành | Tháng 3 năm 2023 | Tháng 2 năm 2025 |
| Khả năng xử lý | Văn bản | Văn bản, hình ảnh, âm thanh |
| Tốc độ phản hồi | Trung bình | Nhanh hơn |
| Tỷ lệ “ảo giác” | 61,8% | 37,1% |
| Khả năng sáng tạo và EQ | Tốt | Cao hơn |
| Chi phí | $2.50/triệu tokens | $75/triệu tokens |
Ưu điểm của GPT-4.5:
• Giảm tỷ lệ “ảo giác”: Tỷ lệ cung cấp thông tin sai lệch giảm từ 61,8% xuống còn 37,1%, cải thiện độ chính xác.
• Tương tác tự nhiên hơn: Cải thiện về trí tuệ cảm xúc và khả năng sáng tạo giúp trải nghiệm người dùng gần gũi hơn.
• Khả năng đa phương tiện: Xử lý không chỉ văn bản mà còn cả hình ảnh và âm thanh, mở rộng phạm vi ứng dụng.
Nhược điểm của GPT-4.5:
• Chi phí cao: Chi phí sử dụng tăng đáng kể, từ $2.50 lên $75 cho mỗi triệu tokens, có thể là rào cản cho một số người dùng.
• Yêu cầu tài nguyên lớn: Mô hình lớn và đắt đỏ, đòi hỏi hạ tầng công nghệ mạnh mẽ để vận hành hiệu quả.
Token ở đây được hiểu như thế nào?
Trong lĩnh vực Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), token là các đơn vị nhỏ nhất của văn bản, có thể là từ, cụm từ hoặc ký tự, được sử dụng để phân tích và xử lý ngôn ngữ. Quá trình chia văn bản thành các token này được gọi là tokenization.
Các phương pháp tokenization chính:
• Tokenization dựa trên từ (Word-based Tokenization): Chia văn bản thành các từ riêng lẻ. Phương pháp này phù hợp với ngôn ngữ có khoảng trắng phân tách từ, như tiếng Anh.
• Tokenization dựa trên ký tự (Character-based Tokenization): Chia văn bản thành các ký tự riêng lẻ. Phương pháp này giúp mô hình xử lý từ mới hoặc từ viết sai chính tả, nhưng có thể làm tăng độ dài chuỗi và yêu cầu tài nguyên tính toán lớn hơn.
• Tokenization dựa trên từ con (Subword-based Tokenization): Chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn từ, như tiền tố hoặc hậu tố. Phương pháp này cân bằng giữa hai phương pháp trên, giúp giảm kích thước từ vựng và xử lý hiệu quả từ mới. Các thuật toán phổ biến bao gồm Byte-Pair Encoding (BPE) và WordPiece.
Vai trò của token trong các mô hình ngôn ngữ:
Các mô hình ngôn ngữ, như GPT-4 và GPT-4.5, xử lý văn bản bằng cách chia nhỏ thành các token. Mỗi token được ánh xạ tới một chỉ số duy nhất trong từ vựng của mô hình. Khi mô hình xử lý văn bản, nó tiếp nhận chuỗi các token này và dự đoán token tiếp theo dựa trên ngữ cảnh. Việc tính toán chi phí sử dụng mô hình thường dựa trên số lượng token mà văn bản chứa đựng.
Ví dụ về tokenization:
• Câu gốc: “Học máy đang phát triển rất nhanh.”
• Tokenization dựa trên từ: [“Học”, “máy”, “đang”, “phát”, “triển”, “rất”, “nhanh”, “.”]
• Tokenization dựa trên ký tự: [“H”, “ọ”, “c”, “ “, “m”, “á”, “y”, “ “, “đ”, “a”, “n”, “g”, “ “, “p”, “h”, “á”, “t”, “ “, “t”, “r”, “i”, “ể”, “n”, “ “, “r”, “ấ”, “t”, “ “, “n”, “h”, “a”, “n”, “h”, “.”]
• Tokenization dựa trên từ con: [“Học”, “máy”, “đang”, “phát”, “triển”, “rất”, “nhanh”, “.”] (trong trường hợp này, các từ không được chia nhỏ hơn nữa)
Hiểu rõ khái niệm token và các phương pháp tokenization giúp chúng ta áp dụng hiệu quả các mô hình NLP trong việc xử lý và phân tích văn bản.
Kết luận:
GPT-4.5 mang lại nhiều cải tiến về độ chính xác, khả năng tương tác và xử lý đa phương tiện so với GPT-4. Tuy nhiên, chi phí cao và yêu cầu tài nguyên lớn là những yếu tố cần cân nhắc khi triển khai trong thực tế.
Các bài viết không xem thì tiếc:
- 7 lời khuyên của Sam Altman để thành công
- Làm việc và học tập 1 cách thông minh hơn – năng suất hơn – chill hơn với ChatGPT
- Lưu ý khi porting C/C++ sang Java
- グローバル人材が活躍中ベトナム出身のエンジニアにインタビュー
- Lợi ích của việc livestream trên Facebook, YouTube
- Copy mảng byte trong Java bằng Arrays.copyOfRange()
- Little Endian Unsinged trong Java
- Tổng quan nhất về ứng dụng Android
- Các nguyên tắc thiết kế cho mobile app và desktop app
- Trước khi dùng ngôn ngữ C/C++ người ta dùng ngôn ngữ gì để lập trình nhúng?
- 25 năm internet Việt Nam và ảnh hưởng đến chúng ta
- FRAMEWORK GIÚP BẠN BẮT ĐẦU MỌI THỨ HIỆU QUẢ NHẤT
- CÓ HAY KHÔNG NÊN SỞ HỮU BUSINESS RIÊNG
- Đọc file và ghi file vào bộ nhớ internal Android từ thư mục raw
- ĐÁNH GIÁ CỦA KHÁCH HÀNG RẤT QUAN TRỌNG
