Vi introducerer GPT‑4.5
En research-forhåndsvisning af vores stærkeste GPT‑model. Tilgængelig for Pro-brugere og -udviklere i hele verden.
Vi lancerer en research-forhåndsvisning af GPT‑4.5 – vores hidtil største og bedste model til chat. GPT‑4.5 er et skridt fremad i opskaleringen af før- og eftertræning. Ved at skalere usuperviseret læring forbedrer GPT‑4.5 sin evne til at genkende mønstre, skabe forbindelser og frembringe kreative indsigter uden argumentation.
De første tests viser, at det føles mere naturligt at arbejde med GPT‑4.5. Dens bredere vidensbase, forbedrede evne til at følge brugerens hensigter og større “EQ” (følelsesmæssige intelligens) gør den nyttig til opgaver som at forbedre skrivning, programmering og løsning af praktiske problemer. Vi forventer også, at den vil hallucinere mindre.
Vi deler GPT‑4.5 som en research-forhåndsvisning for bedre at kunne forstå dens styrker og begrænsninger. Vi er stadig i gang med at udforske, hvad den kan, og er spændte på at se, hvordan folk bruger den på måder, vi måske ikke havde forventet.
Vi fremmer AI-kapaciteten ved at skalere to komplementære paradigmer: usuperviseret læring og argumentation. De repræsenterer to intelligensakser.
- Usuperviseret læring øger verdensmodellens nøjagtighed og intuition. Modeller som GPT‑3.5, GPT‑4 og GPT‑4.5 fremmer dette paradigme.
- Skalering af avanceret tænkning lærer på den anden side modeller at tænke og producere en tankekæde, før de reagerer, så de kan tackle komplekse STEM-problemer eller logiske problemer. Modeller som OpenAI o1 og OpenAI o3‑mini fremmer dette paradigme.
GPT‑4.5 er et eksempel på skalering af usuperviseret læring ved at opskalere computerkraft og data sammen med arkitektur- og optimeringsinnovationer. GPT‑4.5 blev trænet på Microsoft Azures AI-supercomputere. Resultatet er en model, der har en bredere viden og en dybere forståelse af verden, hvilket fører til færre hallucinationer og større pålidelighed på tværs af en lang række emner.
Skalering af GPT‑paradigmet
Dybere viden om verden
SimpleQA-nøjagtighed (højere er bedre)
SimpleQA-hallucinationsfrekvens (lavere er bedre)
SimpleQA måler LLM-saglighed (stor sprogmodel) på enkle, men udfordrende vidensspørgsmål.
Efterhånden som vi skalerer vores modeller, og de løser mere komplekse problemer, bliver det stadig vigtigere at give dem en større forståelse for menneskelige behov og hensigter. Til GPT‑4.5 udviklede vi nye, skalerbare teknikker, der gør det muligt at træne større og mere kraftfulde modeller med data, der stammer fra mindre modeller. Disse teknikker forbedrer GPT‑4.5's styrbarhed, forståelse af nuancer og naturlig samtale.
Komparative evalueringer med menneskelige testere
Menneskelig præference måler den procentdel af forespørgsler, hvor testerne foretrak GPT‑4.5 frem for GPT‑4o.
Kombinationen af dyb forståelse af verden og forbedrede samarbejdsevner resulterer i en model, der naturligt integrerer ideer i varme og intuitive samtaler, som passer bedre til menneskeligt samarbejde. GPT‑4.5 har en bedre forståelse af, hvad mennesker mener, og fortolker subtile signaler eller implicitte forventninger med større nuance og “EQ” (følelsesmæssig intelligens). GPT‑4.5 viser også stærkere æstetisk intuition og kreativitet. Den er fremragende til at hjælpe med at skrive og designe.
Use cases
GPT-4.5
GPT‑4.5 udviser større “EQ” (følelsesmæssig intelligens) og ved, hvornår den skal invitere til yderligere samtale, og hvornår den skal give brugeren yderligere information.
GPT‑4.5 tænker ikke, før den svarer, hvilket gør dens styrker særligt forskellige fra ræsonneringsmodeller som OpenAI o1. Sammenlignet med OpenAI o1 og OpenAI o3‑mini er GPT‑4.5 en mere generelt anvendelig og intelligent model. Vi tror, at argumentationsevnen vil være en kernefunktion i fremtidige modeller, og at de to tilgange til skalering – fortræning og argumentation – vil komplimentere hinanden. Efterhånden som modeller som GPT‑4.5 bliver klogere og mere vidende gennem førtræning, vil de fungere som et endnu stærkere fundament for ræsonnerende og værktøjsbrugende agenter.
Hver forøgelse af modellernes kapacitet er også en mulighed for at gøre dem mere sikre. GPT‑4.5 blev trænet med nye teknikker til supervision, der er kombineret med traditionel overvåget finjustering (SFT) og forstærkningslæring fra menneskelig feedback (RLHF), metoder som dem, der blev brugt til GPT‑4o. Vi håber, at denne indsats vil danne grundlag for en endnu bedre tilpasning af fremtidige modeller.
For at stressteste vores forbedringer udførte vi en række sikkerhedstests forud for implementeringen i overensstemmelse med vores beredskabsramme(åbner i et nyt vindue). Vi fandt ud af, at en skalering af GPT‑paradigmet bidrog til kapacitetsforbedringer på tværs af vores evalueringer. Vi offentliggør de detaljerede resultater fra evalueringerne i det medfølgende systemkort.
Fra i dag vil ChatGPT Pro-brugere kunne vælge GPT‑4.5 i modelvælgeren på web, mobil og desktop. Vi begynder at udrulle til Plus- og Team-brugere i næste uge, og derefter til Enterprise- og Edu-brugere i den følgende uge.
GPT‑4.5 har adgang til de seneste opdaterede oplysninger med søgning, den understøtter upload af filer og billeder og kan bruge canvas til at skrive og kode. Dog understøtter GPT‑4.5 i øjeblikket ikke multimodale funktioner som Stemmetilstand, video og skærmdeling i ChatGPT. Vi vil fremover arbejde på at forenkle brugeroplevelsen, så AI “bare fungerer” for dig.
Vi giver også en forhåndsvisning af GPT‑4.5 i Chat Completions API, Assistants API og Batch API til udviklere på alle betalte brugerniveauer(åbner i et nyt vindue). Modellen understøtter nøglefunktioner som funktionskald, strukturerede outputs, streaming og systemmeddelelser. Den understøtter også synsfunktioner gennem billedinput.
Baseret på tidlige test kan udviklere finde GPT‑4.5 særlig nyttig til applikationer, der drager fordel af dens højere følelsesmæssige intelligens og kreativitet – såsom hjælp til skrivning, kommunikation, læring, coaching og brainstorming. Den viser også stærke evner inden for agentisk planlægning og udførelse, herunder flertrins-kodningsworkflows og kompleks opgaveautomatisering.
GPT‑4.5 er en meget stor og beregningsintensiv model, hvilket gør den dyrere end og ikke en erstatning for GPT‑4o. Af den grund vurderer vi, om vi skal fortsætte med at tilbyde den i API'en på lang sigt, mens vi afvejer understøttelse af nuværende funktioner med opbygning af fremtidige modeller. Vi ser frem til at lære mere om dens styrker, muligheder og potentielle anvendelser i den virkelige verden. Hvis GPT‑4.5 leverer unik værdi til din brugssituation, vil din feedback(åbner i et nyt vindue) spille en vigtig rolle i vores beslutning.
Med hver ny skala af computerkraft følger nye muligheder. GPT‑4.5 er en model, der ligger helt i front i forhold til, hvad der er muligt inden for usuperviseret læring. Vi bliver fortsat overraskede over brugernes kreativitet, når de opdager nye evner og uventede use cases. Med GPT‑4.5 inviterer vi dig til at udforske det allernyeste indenfor usuperviseret læring og afdække nye muligheder sammen med os.
Nedenfor viser vi GPT‑4.5's resultater indenfor grundlæggende akademiske benchmarks for at illustrere dens nuværende præstation ved opgaver, der traditionelt forbindes med avanceret tænkning. Selv ved udelukkende at opskalere usuperviseret læring viser GPT‑4.5 meningsfulde forbedringer i forhold til tidligere modeller som GPT‑4o. Alligevel ser vi frem til at få et mere komplet billede af GPT‑4.5's evner gennem denne lancering, da vi er klar over, at akademiske benchmarks ikke altid afspejler anvendeligheden i den virkelige verden.
Resultater af modelevaluering
GPT‑4.5 | GPT‑4o | OpenAI o3‑mini (høj) | |
GPQA (videnskab) | 71.4 % | 53.6 % | 79.7 % |
AIME ‘24 (matematik) | 36.7 % | 9.3 % | 87.3 % |
MMMLU (flersproget) | 85.1 % | 81.5 % | 81.1 % |
MMMU (multimodal) | 74.4 % | 69.1 % | - |
SWE-Lancer Diamond (kodning)* | 32.6 % 186,125 USD | 23.3 % 138,750 USD | 10.8 % 89,625 USD |
SWE-Bench-verificeret (kodning)* | 38.0 % | 30.7 % | 61.0 % |
*De viste tal repræsenterer den bedste interne præstation.
Skrevet af
Grundlæggende bidragydere
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 og Yunxing Dai
Forskning
Centrale bidragydere
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
Bidragydere
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
Skalering
Centrale bidragydere
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
Bidragydere
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
Sikkerhedssystemer
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 og Yunyun Wang
Implementering
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 og Zhi Bie
Ledelse
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 og Tal Broda