L'oubli modéré favorise les performances du modèle
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La série GPT5 présente un taux de rappel élevé et peut réaliser une logique très rigoureuse, excellente pour le débogage, et elle détecte rapidement les contradictions dans le contexte, une expérience unique parmi les nombreux modèles actuels. Mais récemment, j’ai découvert dans mon projet de rétro-ingénierie personnel que GPT5 a des capacités de rétro-ingénierie limitées, nettement inférieures au modèle opus. Il répond souvent clairement que c’est impossible, alors qu’en passant à opus, la rétro-ingénierie fonctionnelle est réalisée rapidement. Opus enregistre tout son processus de rétro-ingénierie sous forme d’historique de tentatives opérationnelles ; après plusieurs jours d’utilisation intensive de ma part, le document historique présente de nombreuses contradictions. GPT peut ne pas se fier aveuglément à une instruction obsolète, mais lorsqu’il y a trop d’informations obsolètes, GPT5 a du mal à traiter correctement. Autrement dit, la série GPT5 est limitée dans un projet de mauvaise qualité truffé de failles, alors qu’opus maintient des performances relativement bonnes.
