Introducing GPT‑4.5
A research preview of our strongest GPT model. Available to Pro users and developers worldwide.
Publiquem una vista prèvia de recerca de GPT‑4.5, el nostre model més gran i millor per a xat fins ara. GPT‑4.5 és un pas endavant en l'escalat del preentrenament i el postentrenament. En escalar l'aprenentatge no supervisat, GPT‑4.5 millora la seva capacitat per reconèixer patrons, establir connexions i generar idees creatives sense raonament.
Les primeres proves mostren que interactuar amb GPT‑4.5 resulta més natural. La seva base de coneixement més àmplia, la seva millor capacitat per seguir la intenció de l'usuari i el seu «EQ» més alt el fan útil per a tasques com millorar l'escriptura, programar i resoldre problemes pràctics. També esperem que al·lucini menys.
Compartim GPT‑4.5 com una vista prèvia de recerca per entendre millor els seus punts forts i les seves limitacions. Encara estem explorant de què és capaç i tenim moltes ganes de veure com la gent l'utilitza de maneres que potser no havíem previst.
Avancem les capacitats de la IA escalant dos paradigmes complementaris: l'aprenentatge no supervisat i el raonament. Aquests representen dos eixos de la intel·ligència.
- L'aprenentatge no supervisat augmenta la precisió del model del món i la intuïció. Models com GPT‑3.5, GPT‑4 i GPT‑4.5 fan avançar aquest paradigma.
- Escalar el raonament, en canvi, ensenya els models a pensar i produir una cadena de pensament abans de respondre, cosa que els permet abordar problemes complexos de STEM o de lògica. Models com OpenAI o1 i OpenAI o3‑mini fan avançar aquest paradigma.
GPT‑4.5 és un exemple d'escalar l'aprenentatge no supervisat augmentant el càlcul i les dades, juntament amb innovacions d'arquitectura i optimització. GPT‑4.5 es va entrenar als superordinadors Microsoft Azure AI. El resultat és un model amb coneixement més ampli i una comprensió més profunda del món, cosa que comporta menys al·lucinacions i més fiabilitat en una àmplia gamma de temes.
Escalar el paradigma GPT
Coneixement del món més profund
Precisió de SimpleQA (com més alta, millor)
Taxa d'al·lucinació de SimpleQA (com més baixa, millor)
SimpleQA mesura la factualitat dels LLM (models grans de llenguatge) en preguntes de coneixement directes però exigents.
A mesura que escalem els nostres models i resolen problemes més complexos, esdevé cada cop més important ensenyar-los una comprensió més gran de les necessitats i la intenció humanes. Per a GPT‑4.5, vam desenvolupar tècniques noves i escalables que permeten entrenar models més grans i potents amb dades derivades de models més petits. Aquestes tècniques milloren la controlabilitat de GPT‑4.5, la comprensió del matís i la conversa natural.
Avaluacions comparatives amb provadors humans
La preferència humana mesura el percentatge de consultes en què els provadors van preferir GPT‑4.5 a GPT‑4o.
La combinació d'una comprensió profunda del món amb una col·laboració millorada dona com a resultat un model que integra idees de manera natural en converses càlides i intuïtives, més alineades amb la col·laboració humana. GPT‑4.5 entén millor què volen dir les persones i interpreta senyals subtils o expectatives implícites amb més matís i «EQ». GPT‑4.5 també mostra una intuïció estètica i una creativitat més fortes. Destaca a l'hora d'ajudar amb l'escriptura i el disseny.
Casos d'ús
GPT-4.5
GPT‑4.5 mostra un «EQ» més alt i sap quan convé convidar a continuar la conversa en lloc de proporcionar a l'usuari informació extensa.
GPT‑4.5 no pensa abans de respondre, fet que fa que els seus punts forts siguin especialment diferents dels models de raonament com OpenAI o1. En comparació amb OpenAI o1 i OpenAI o3‑mini, GPT‑4.5 és un model d'ús més general i innatament més intel·ligent. Creiem que el raonament serà una capacitat central dels models futurs, i que els dos enfocaments d'escalat —preentrenament i raonament— es complementaran. A mesura que models com GPT‑4.5 esdevinguin més intel·ligents i més coneixedors gràcies al preentrenament, serviran de base encara més sòlida per als agents de raonament i d'ús d'eines.
Cada augment en les capacitats del model també és una oportunitat per fer els models més segurs. GPT‑4.5 s'ha entrenat amb tècniques noves de supervisió que es combinen amb mètodes tradicionals com l'afinament supervisat (SFT) i l'aprenentatge per reforç a partir de la retroacció humana (RLHF), com els utilitzats per a GPT‑4o. Esperem que aquest treball serveixi de base per alinear models futurs encara més capaços.
Per posar a prova les nostres millores, vam dur a terme una bateria de proves de seguretat abans del desplegament, d'acord amb el nostre Entorn de treball de preparació(s'obre en una finestra nova). Vam constatar que escalar el paradigma GPT va contribuir a millorar les capacitats en totes les nostres avaluacions. Publiquem els resultats detallats d'aquestes avaluacions a la fitxa del model adjunta.
A partir d'avui, els usuaris de ChatGPT Pro podran seleccionar GPT‑4.5 al selector de models al web, al mòbil i a l'escriptori. La setmana vinent començarem a desplegar-lo als usuaris Plus i Team, i la setmana següent als usuaris Enterprise i Edu.
GPT‑4.5 té accés a la informació actualitzada més recent amb la cerca, admet la pujada de fitxers i imatges, i pot utilitzar canvas per treballar en escriptura i codi. Tanmateix, GPT‑4.5 actualment no admet funcions multimodals com el mode de veu, el vídeo i la compartició de pantalla a ChatGPT. En el futur, treballarem per simplificar l'experiència d'usuari perquè la IA «simplement funcioni» per a tu.
També oferim una vista prèvia de GPT‑4.5 a l'API de complecions de xat, l'Assistants API i la Batch API per a desenvolupadors de tots els nivells d'ús de pagament(s'obre en una finestra nova). El model admet funcions clau com la crida a funcions, els resultats estructurats, l'streaming i els missatges de sistema. També admet capacitats de visió mitjançant entrades d'imatge.
Segons les primeres proves, els desenvolupadors poden trobar GPT‑4.5 especialment útil per a aplicacions que es beneficien de la seva major intel·ligència emocional i creativitat, com ara ajuda amb l'escriptura, comunicació, aprenentatge, acompanyament i pluja d'idees. També mostra grans capacitats en planificació i execució agèntiques, inclosos fluxos de treball de programació de diversos passos i l'automatització de tasques complexes.
GPT‑4.5 és un model molt gran i intensiu en càlcul, cosa que fa que sigui més car que GPT‑4o i no un substitut d'aquest. Per això, estem avaluant si el continuarem oferint a l'API a llarg termini mentre equilibrem el suport a les capacitats actuals amb la construcció de models futurs. Esperem saber-ne més sobre els seus punts forts, capacitats i aplicacions potencials en entorns reals. Si GPT‑4.5 aporta un valor únic al vostre cas d'ús, els vostres comentaris(s'obre en una finestra nova) tindran un paper important a l'hora d'orientar la nostra decisió.
Amb cada nou ordre de magnitud de càlcul arriben capacitats noves. GPT‑4.5 és un model d'avantguarda del que és possible en l'aprenentatge no supervisat. Continuem sorprenent-nos per la creativitat de la comunitat a l'hora de descobrir noves habilitats i casos d'ús inesperats. Amb GPT‑4.5, us convidem a explorar la frontera de l'aprenentatge no supervisat i a descobrir noves capacitats amb nosaltres.
A continuació, oferim els resultats de GPT‑4.5 en benchmarks acadèmics estàndard per il·lustrar el seu rendiment actual en tasques tradicionalment associades amb el raonament. Fins i tot simplement escalant l'aprenentatge no supervisat, GPT‑4.5 mostra millores significatives respecte de models anteriors com GPT‑4o. Tot i així, esperem obtenir una imatge més completa de les capacitats de GPT‑4.5 amb aquest llançament, perquè reconeixem que els benchmarks acadèmics no sempre reflecteixen la utilitat en el món real.
Puntuacions d'avaluació del model
GPT‑4.5 | GPT‑4o | OpenAI o3‑mini (alt) | |
GPQA (ciència) | 71.4% | 53.6% | 79.7% |
AIME ‘24 (matemàtiques) | 36.7% | 9.3% | 87.3% |
MMMLU (multilingüe) | 85.1% | 81.5% | 81.1% |
MMMU (multimodal) | 74.4% | 69.1% | - |
SWE-Lancer Diamond (programació)* | 32.6% $186,125 | 23.3% $138,750 | 10.8% $89,625 |
SWE-Bench Verified (programació)* | 38.0% | 30.7% | 61.0% |
*Les xifres mostrades representen el millor rendiment intern.
Autors
Contribuïdors fonamentals
Adam Goucher, Alex Paino, Ali Kamali, Amin Tootoonchian, Andrew Tulloch, Ben Sokolowsky, Clemens Winter, Colin Wei, Daniel Kappler, Daniel Levy, Felipe Petroski Such, Geoff Salmon, Ian O’Connell, Jason Teplitz, Kai Chen, Nik Tezak, Prafulla Dhariwal, Rapha Gontijo Lopes, Sam Schoenholz, Youlong Cheng, Yujia Jin i Yunxing Dai
Recerca
Contribuïdors principals
Aiden Low, Alec Radford, Alex Carney, Alex Nichol, Alexis Conneau, Ananya Kumar, Ben Wang, Charlotte Cole , Elizabeth Yang, Gabriel Goh, Hadi Salman, Haitang Hu, Heewoo Jun, Ian Sohl, Ishaan Gulrajani, Jacob Coxon, James Betker, Jamie Kiros, Jessica Landon, Kyle Luther, Lia Guy, Lukas Kondraciuk, Lyric Doshi, Mikhail Pavlov, Qiming Yuan, Reimar Leike, Rowan Zellers, Sean Metzger, Shengjia Zhao, Spencer Papay, Tao Wang
Contribuïdors
Adam Lerer, Adrien Ecoffet, Aidan McLaughlin, Alexander Prokofiev, Alexandra Barr, Allan Jabri, Andrew Gibiansky, Andrew Schmidt, Casey Chu, Chak Li, Chelsea Voss, Chris Hallacy, Chris Koch, Christine McLeavey, David Mely, Dimitris Tsipras, Eric Sigler, Erin Kavanaugh, Farzad Khorasani, Huiwen Chang, Ilya Kostrikov, Ishaan Singal, Ji Lin, Jiahui Yu, Jing Yu Zhang, John Rizzo, Jong Wook Kim, Joyce Lee, Juntang Zhuang, Leo Liu, Li Jing, Long Ouyang, Louis Feuvrier, Mo Bavarian, Nick Stathas, Nitish Keskar, Oleg Murk, Preston Bowman, Scottie Yan, SQ Mah, Tao Xu, Taylor Gordon, Valerie Qi, Wenda Zhou, Yu Zhang
Escalat
Contribuïdors principals
Alex Chow, Alex Renzin, Aleksandra Spyra, Avi Nayak, Ben Leimberger, Christopher Hesse, Duc Phong Nguyen, Dinghua Li, Eric Peterson, Francis Zhang, Gene Oden, Kai Fricke, Kai Hayashi, Larry Lv, Leqi Zou, Lin Yang, Madeleine Thompson, Michael Petrov, Miguel Castro, Natalia Gimelshein, Phil Tillet, Reza Zamani, Ryan Cheu Stanley Hsieh, Steve Lee, Stewart Hall, Thomas Raoux, Tianhao Zheng, Vishal Kuo, Yongjik Kim, Yuchen Zhang, Zhuoran Liu
Contribuïdors
Alvin Wan, Andrew Cann, Andrew Codispoti, Antoine Pelisse, Anuj Kalia, Aaron Hurst, Avital Oliver, Brad Barnes, Brian Hsu, Chen Ding, Chen Shen, Cheng Chang, Christian Gibson, Christopher Berner, Duncan Findlay, Fan Wang, Fangyuan Li, Gianluca Borello, Heather Schmidt, Henrique Ponde de Oliveira Pinto, Ikai Lan, Jiayi Weng, James Crooks, Jos Kraaijeveld, Junru Shao, Kenny Hsu, Kenny Nguyen, Kevin King, Leah Burkhardt, Leo Chen, Linden Li, Lu Zhang, Mahmoud Eariby, Marat Dukhan, Mateusz Litwin, Miki Habryn, Natan LaFontaine, Pavel Belov, Peng Su, Prasad Chakka, Rachel Lim, Rajkumar Samuel, Renaud Gaubert, Rory Carmichael, Sarah Dong, Shantanu Jain, Shuaiqi Xia, Stephen Logsdon, Todd Underwood, Tony Zhao, Weixing Zhang, Will Sheu, Weiyi Zheng, Yinghai Lu, Yunqiao Zhang
Sistemes de seguretat
Andrea Vallone, Andy Applebaum, Cameron Raymond, Chong Zhang, Dan Mossing, Elizabeth Proehl, Eric Wallace, Evan Mays, Grace Zhao, Ian Kivlichan, Irina Kofman, Joel Parish, Kevin Liu, Keren Gu-Lemberg, Kristen Ying, Lama Ahmad, Lilian Weng, Leon Maksin, Leyton Ho, Meghan Shah, Michael Lampe, Michele Wang, Miles Wang, Olivia Watkins, Phillip Guo, Samuel Miserendino, Sam Toizer, Sandhini Agarwal, Tejal Patwardhan, Tom Dupré la Tour, Tong Mu, Tyna Eloundou i Yunyun Wang
Desplegament
Adam Brandon, Adam Perelman, Adele Li, Akshay Nathan, Alan Hayes, Alfred Xue, Alison Ben, Alec Gorge, Alex Guziel, Alex Iftimie, Ally Bennett, Andrew Chen, Andy Wang, Andy Wood, Angad Singh, Anoop Kotha, Antonia Woodford, Anuj Saharan, Ashley Tyra, Atty Eleti, Ben Schneider, Bessie Ji, Beth Hoover, Bill Chen, Blake Samic, Britney Smith, Brian Yu, Caleb Wang, Cary Bassin, Cary Hudson, Charlie Jatt, Chengdu Huang, Chris Beaumont, Christina Huang, Cristina Scheau, Dana Palmie, Daniel Levine, Daryl Neubieser, Dave Cummings, David Sasaki, Dibya Bhattacharjee, Dylan Hunn, Edwin Arbus, Elaine Ya Le, Enis Sert, Eric Kramer, Fred von Lohmann, Freddie Sulit, Gaby Janatpour, Garrett McGrath, Garrett Ollinger, Gary Yang, Hao Sheng, Harold Hotelling, Janardhanan Vembunarayanan, Jeff Harris, Jeffrey Sabin Matsumoto, Jennifer Robinson, Jessica Liang, Jessica Shieh, Jiacheng Yang, Joel Morris, Joseph Florencio, Josh Kaplan, Kan Wu, Karan Sharma, Karen Li, Katie Pypes, Kendal Simon, Kendra Rimbach, Kevin Park, Kevin Rao, Laurance Fauconnet, Lauren Workman, Leher Pathak, Liang Wu, Liang Xiong, Lien Mamitsuka, Lindsay McCallum, Lukas Gross, Manoli Liodakis, Matt Nichols, Michelle Fradin, Minal Khan, Mingxuan Wang, Nacho Soto, Natalie Staudacher, Nikunj Handa, Niko Felix, Ning Liu, Olivier Godement, Oona Gleeson, Philip Pronin, Raymond Li, Reah Miyara, Robert Xiong, Rohan Nuttall, R.J. Marsan, Sara Culver, Scott Ethersmith, Sean Fitzgerald, Shamez Hemani, Sherwin Wu, Shiao Lee, Shuyang Cheng, Siyuan Fu, Spug Golden, Steve Coffey, Steven Heidel, Sundeep Tirumalareddy, Tabarak Khan, Thomas Degry, Thomas Dimson, Tom Stasi, Tomo Hiratsuka, Trevor Creech, Uzair Navid Iftikhar, Victoria Chernova, Victoria Spiegel, Wanning Jiang, Wenlei Xie, Yaming Lin, Yara Khakbaz, Yilei Qian, Yilong Qin, Yo Shavit i Zhi Bie
Direcció executiva
Aidan Clark, Bob McGrew, David Farhi, Greg Brockman, Hannah Wong, Jakub Pachocki, Johannes Heidecke, Joanne Jang, Kate Rouch, Kevin Weil, Lauren Itow, Liam Fedus, Mark Chen, Mia Glaese, Mira Murati, Nick Ryder, Sam Altman, Srinivas Narayanan i Tal Broda