Umiarkowane zapominanie sprzyja wydajności modelu
Categories:
Seria GPT5 charakteryzuje się wysoką skutecznością odzyskiwania informacji i może realizować bardzo rygorystyczną logikę, co jest wyjątkowe w rozwiązywaniu błędów. Jednocześnie potrafi na bieżąco wykrywać sprzeczności w kontekście — doświadczenie to jest unikalne wśród wielu obecnych modeli. Ale niedawno w moim prywatnym projekcie inżynierii wstecznej odkryłem, że możliwości GPT5 w inżynierii wstecznej są ograniczone i wyraźnie gorsze niż modelu opus. W wielu przypadkach zwięźle odpowiada, że się nie da, podczas gdy po przejściu na opus funkcjonalna inżynieria wsteczna jest szybko realizowana. Opus rejestruje cały swój proces inżynierii wstecznej jako historię prób operacyjnych, a przy moim wielodniowym, intensywnym użytkowaniu dokumentacja historyczna zawierała dość liczne sprzeczności. GPT potrafi nie ufać jednorazowemu nieaktualnemu opisowi, ale gdy nieaktualnych informacji jest dużo, GPT5 ma trudności z prawidłowym przetwarzaniem. Oznacza to, że modele z serii GPT5 mają ograniczone możliwości w niskiej jakości projekcie pełnym luk, podczas gdy opus nadal utrzymuje stosunkowo dobrą wydajność.
