Presentamos GPT‑4.5
Una vista previa de investigación de nuestro modelo de GPT más potente. Disponible para usuarios de la versión Pro y desarrolladores de todo el mundo.
Presentamos una vista previa de investigación de GPT‑4.5, nuestro modelo de chat más grande y mejor hasta la fecha. GPT‑4.5 es un paso adelante en la mejora del entrenamiento previo y posterior. Al ampliar el aprendizaje no supervisado, GPT‑4.5 mejora su capacidad para reconocer patrones, establecer conexiones y generar ideas creativas sin razonar.
Las primeras pruebas muestran que la interacción con GPT‑4.5 es más natural. Su base de conocimientos más amplia, su mayor capacidad para seguir la intención del usuario y su “inteligencia emocional” más avanzada la hacen útil para tareas como mejorar la escritura, programar y resolver problemas prácticos. También esperamos que alucine menos.
Compartimos GPT‑4.5 como una vista previa de investigación para comprender mejor sus fortalezas y limitaciones. Aún estamos explorando sus posibilidades y nos entusiasma ver cómo los usuarios lo usan de formas que no esperábamos.
Desarrollamos las funcionalidades de la IA ampliando dos paradigmas complementarios: el aprendizaje no supervisado y el razonamiento. Representan dos ejes de la inteligencia.
- El aprendizaje no supervisado aumenta la precisión y la intuición de los modelos mundiales. Los modelos como GPT‑3.5, GPT‑4 y GPT‑4.5 desarrollan este paradigma.
- Por otro lado, el razonamiento por escalado enseña a los modelos a pensar y a producir una cadena de pensamiento antes de responder, lo que les permite abordar problemas complejos dentro de las áreas de Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas (STEM) o de lógica. Los modelos como OpenAI o1 y OpenAI o3‑mini desarrollan este paradigma.
GPT‑4.5 es un ejemplo de escalado del aprendizaje no supervisado mediante el aumento de la capacidad de proceso y los datos, junto con innovaciones de arquitectura y optimización. GPT‑4.5 se entrenó con supercomputadoras de IA de Microsoft Azure. El resultado es un modelo que tiene un conocimiento más amplio y una comprensión más profunda del mundo, lo que lleva a una reducción de las alucinaciones y una mayor confiabilidad en una amplia gama de temas.
Escalado del paradigma de GPT
Mayor conocimiento del mundo
Precisión de SimpleQA (cuanto más alta, mejor)
Tasa de alucinaciones de SimpleQA (cuanto más baja, mejor)
SimpleQA mide la capacidad de los hechos de los LLM (modelos de lenguaje grandes) en preguntas de conocimiento sencillas pero difíciles.
A medida que ampliamos la capacidad de nuestros modelos y estos resuelven problemas más complejos, resulta cada vez más importante enseñarles a comprender mejor las necesidades y las intenciones humanas. En el caso de GPT‑4.5, desarrollamos técnicas nuevas y escalables que permiten entrenar modelos más grandes y potentes con datos derivados de modelos más pequeños. Estas técnicas mejoran la capacidad de dirección, la comprensión de los matices y la conversación natural de GPT‑4.5.
Evaluaciones comparativas con evaluadores humanos
La preferencia humana mide el porcentaje de consultas en las que los evaluadores prefirieron GPT‑4.5 en lugar de GPT‑4o.
La combinación de una comprensión profunda del mundo con una mayor colaboración genera un modelo que integra las ideas de forma natural en conversaciones amables e intuitivas que están más en sintonía con la colaboración humana. GPT‑4.5 comprende mejor lo que quieren decir los humanos e interpreta las señales sutiles o las expectativas implícitas con mayor matiz e “inteligencia emocional”. GPT‑4.5 también muestra una mayor intuición estética y creatividad. Se destaca en la redacción y el diseño.
Casos de uso
GPT-4.5
GPT‑4.5 muestra una mayor “inteligencia emocional” y sabe cuándo invitar a seguir conversando y cuándo proporcionar al usuario información exhaustiva.
GPT‑4.5 no piensa antes de responder, lo que hace que sus fortalezas sean particularmente diferentes de las de los modelos de razonamiento como OpenAI o1. En comparación con OpenAI o1 y OpenAI o3‑mini, GPT‑4.5 es un modelo de uso más general e innatamente más inteligente. Creemos que el razonamiento será una funcionalidad básica de los futuros modelos y que los dos enfoques del escalado —el entrenamiento previo y el razonamiento— se complementarán mutuamente. A medida que los modelos como GPT‑4.5 se vuelvan más inteligentes y tengan más conocimientos gracias al entrenamiento previo, servirán de base aún más sólida para el razonamiento y los agentes que usen las herramientas.
Cada aumento de las funcionalidades de los modelos es también una oportunidad para que sean más seguros. GPT‑4.5 se entrenó con nuevas técnicas de supervisión que se combinan con los métodos tradicionales de ajuste fino supervisado (SFT) y aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF), como los utilizados para GPT‑4o. Esperamos que este trabajo sirva de base para alinear modelos futuros aún más capaces.
Para poner a prueba nuestras mejoras, realizamos una serie de pruebas de seguridad antes de la implementación de acuerdo con nuestro Marco de preparación(se abre en una nueva ventana). Comprobamos que la escalabilidad del paradigma de GPT contribuía a mejorar la funcionalidad en todas nuestras evaluaciones. Publicamos los resultados detallados de estas evaluaciones en la tarjeta del sistema (se abre en una nueva ventana)adjunta.
A partir de hoy, los usuarios de ChatGPT Pro podrán seleccionar GPT‑4.5 en el selector de modelos en la web, el dispositivo móvil y el escritorio. La próxima semana comenzaremos con los usuarios Plus y Team, y la semana siguiente con los usuarios Enterprise y Edu.
GPT‑4.5 tiene acceso a la última información actualizada con la búsqueda, es compatible con la carga de archivos e imágenes, y puede utilizar el lienzo para trabajar en la escritura y el código. Sin embargo, GPT‑4.5 no es compatible actualmente con funciones multimodales como el modo de voz, el video y la pantalla compartida en ChatGPT. En el futuro, trabajaremos para simplificar la experiencia del usuario para que la IA “simplemente funcione” para ti.
También ofrecemos una vista previa de GPT‑4.5 en la API de finalizaciones de chat, la API de asistentes y la API de lotes a los desarrolladores de todos los niveles de uso de pago(se abre en una nueva ventana). El modelo es compatible con funciones clave como la llamada de funciones, las salidas estructuradas, la transmisión en directo y los mensajes del sistema. También es compatible con las funcionalidades de visión a través de la entrada de imágenes.
Según las primeras pruebas, los desarrolladores pueden encontrar que GPT‑4.5 es especialmente útil para las aplicaciones que se benefician de su mayor inteligencia emocional y creatividad, como la ayuda a la escritura, la comunicación, el aprendizaje, la orientación y el intercambio de ideas. También muestra grandes funcionalidades en la planificación y ejecución autónomas, incluidos los flujos de trabajo de programación de varios pasos y la automatización de tareas complejas.
GPT‑4.5 es un modelo muy grande y con un uso muy intensivo de los procesos, por lo que es más costoso que GPT‑4o y no puede reemplazarlo. Por este motivo, estamos evaluando la posibilidad de seguir ofreciéndolo en la API a largo plazo, ya que estamos buscando un equilibrio entre el apoyo a las funcionalidades actuales y la creación de futuros modelos. Esperamos conocer mejor sus fortalezas, funcionalidades y posibles aplicaciones en el mundo real. Si GPT‑4.5 ofrece un valor único para tu caso de uso, tus comentarios(se abre en una nueva ventana) tendrán un papel importante a la hora de orientar nuestra decisión.
Las nuevas funcionalidades vienen de la mano de nuevas dimensiones de procesos. GPT‑4.5 es un modelo en la frontera de lo que es posible en el aprendizaje no supervisado. Nos sigue sorprendiendo la creatividad de la comunidad a la hora de descubrir nuevas funcionalidades y casos de uso inesperados. Te invitamos a explorar la frontera del aprendizaje no supervisado con GPT‑4.5 y a descubrir nuevas funcionalidades con nosotros.
A continuación, presentamos los resultados de GPT‑4.5 en pruebas académicas estándar para ilustrar su rendimiento actual en tareas tradicionalmente asociadas al razonamiento. A pesar del simple aumento del aprendizaje no supervisado, GPT‑4.5 muestra mejoras significativas con respecto a modelos anteriores como GPT‑4o. Aún así, esperamos obtener una imagen más completa de las funcionalidades de GPT‑4.5 a través de esta versión, ya que reconocemos que las pruebas de referencia académicas no siempre reflejan la utilidad en el mundo real.
Puntuaciones de la evaluación de los modelos
GPT‑4.5 | GPT‑4o | OpenAI o3‑mini (high) | |
GPQA (ciencias) | 71,4 % | 53,6 % | 79,7 % |
AIME ‘24 (matemáticas) | 36,7 % | 9,3 % | 87,3 % |
MMMLU (multilingüe) | 85,1 % | 81,5 % | 81,1 % |
MMMU (multimodal) | 74,4 % | 69,1 % | - |
SWE-Lancer Diamond (programación)* | 32,6 % $186 125 | 23,3 % $138 750 | 10,8 % $89 625 |
SWE-Bench Verified (programación)* | 38,0 % | 30,7 % | 61,0 % |
*Las cifras que se indican representan el mejor rendimiento interno.
Autores
Colaboradores fundadores
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 y Yunxing Dai
Investigación
Colaboradores clave
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 y Tao Wang
Colaboradores
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 y Yu Zhang
Escalamiento
Colaboradores clave
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 y Ryan Cheu Stanley Hsieh, Steve Lee, Stewart Hall, Thomas Raoux, Tianhao Zheng, Vishal Kuo, Yongjik Kim, Yuchen Zhang y Zhuoran Liu
Colaboradores
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 y Yunqiao Zhang
Sistemas de Seguridad
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 y Yunyun Wang
Implementación
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 y Zhi Bie
Liderazgo ejecutivo
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 y Tal Broda