Умеренное забывание способствует производительности модели

Серия GPT5 обладает высокой полнотой охвата, способна реализовать очень строгую логику, незаменима для решения багов, и в то же время может своевременно замечать противоречия в контексте — такой опыт уникален среди множества нынешних моделей. Но недавно в своём личном проекте по реверс-инжинирингу я обнаружил, что возможности GPT5 в реверс-инжиниринге ограничены, явно уступая модели opus. Во многих случаях она прямо отвечает, что это невозможно, тогда как opus…

Серия GPT5 обладает высокой полнотой охвата, способна реализовать очень строгую логику, незаменима для решения багов, и в то же время может своевременно замечать противоречия в контексте — такой опыт уникален среди множества нынешних моделей. Но недавно в своём личном проекте по реверс-инжинирингу я обнаружил, что возможности GPT5 в реверс-инжиниринге ограничены, явно уступая модели opus. Во многих случаях она прямо отвечает, что это невозможно, тогда как при переходе на opus функциональный реверс-инжиниринг реализуется быстро. Opus записывает весь свой процесс реверс-инжиниринга в виде истории попыток операций, и за несколько дней моего интенсивного использования в исторических документах накопилось довольно много противоречий. GPT способен не доверять устаревшему описанию в одном месте, но когда устаревшей информации слишком много, GPT5 с трудом справляется с корректной обработкой. Иными словами, модели серии GPT5 показывают ограниченную эффективность в низкокачественном проекте, полном дыр, тогда как opus по-прежнему способен поддерживать относительно хорошие результаты.

Иллюстрация 1 к записи «Умеренное забывание способствует производительности модели»