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OpenAI

27 février 2025

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Présentation de GPT‑4.5

Une préversion de notre modèle GPT le plus puissant. Disponible pour les utilisateurs Pro et les développeurs du monde entier.

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Nous publions un aperçu de recherche de GPT‑4.5, notre modèle de clavardage le plus complet et le plus performant à ce jour. GPT‑4.5 constitue une avancée dans le développement des phases de pré-formation et de post-formation. En amplifiant l’apprentissage non supervisé, GPT‑4.5 améliore ses capacités à reconnaître des schémas, à établir des liens et à générer des idées créatives sans raisonnement.

Les premiers tests révèlent que l’interaction avec GPT‑4.5 semble plus naturelle. Sa base de connaissances étendue, son aptitude améliorée à suivre l’intention de l’utilisateur et son « intelligence émotionnelle » supérieure en font un outil utile pour des tâches comme améliorer la rédaction, la programmation et la résolution de problèmes concrets. Par ailleurs, il est censé produire moins d’hallucinations.

Nous partageons GPT‑4.5 comme prévisualisation de recherche afin de mieux comprendre ses forces et ses limites. Nous continuons à explorer ce dont il est capable et sommes impatients de voir comment les gens l’utiliseront de façons auxquelles nous n’aurions peut-être pas pensé.

Développement de l’apprentissage non supervisé

Nous faisons avancer les capacités d’IA en développant deux paradigmes complémentaires : l’apprentissage non supervisé et le raisonnement. Ce sont deux axes de l’intelligence.

  1. L’apprentissage non supervisé améliore la précision et l’intuition du modèle du monde. Des modèles comme GPT‑3.5, GPT‑4 et GPT‑4.5 font progresser ce paradigme.
  2. Le raisonnement à l’échelle, quant à lui, apprend aux modèles à réfléchir et à produire une chaîne de pensée avant de répondre, ce qui leur permet d’aborder des problèmes complexes en STIM ou en logique. Les modèles comme OpenAI o1 et OpenAI o3‑mini développent ce paradigme.

GPT‑4.5 est un exemple d'apprentissage non supervisé à grande échelle grâce à l'augmentation de la puissance de calcul et du volume de données, ainsi qu'à des innovations en matière d'architecture et d'optimisation. GPT‑4.5 a été entraîné sur les supercalculateurs d’IA de Microsoft Azure. Le résultat est un modèle qui possède des connaissances étendues et une compréhension approfondie du monde, ce qui se traduit par une réduction du nombre d’hallucinations et une meilleure fiabilité sur des sujets divers et variés.

Mise à l'échelle du paradigme GPT

What was the first language?

We don't know exactly what the first language was, and scientists believe we'll probably never know for sure because spoken languages appeared long before written records existed.

Here's what we do know:

  • No single "first language": Languages likely developed gradually in different groups of humans around the same time, tens or even hundreds of thousands of years ago.
  • Origin in Africa: Most scientists agree that spoken language probably first emerged among humans in Africa, perhaps over 100,000 years ago.
  • Proto-languages: Rather than a single language, humans likely started with simple communication that evolved into more complex languages. The earliest forms of language probably included gestures, sounds, and signals to express basic ideas and emotions.
  • Lost to history: Because speech leaves no direct fossil record, and writing emerged relatively recently (around 5,000 years ago), we have no way to know exactly how the earliest languages sounded.

Today, linguists study existing languages to understand how they evolved over thousands of years, but the exact identity of humanity’s very first language remains—and will likely always remain—a mystery.

Connaissances du monde approfondies

Précision de SimpleQA (les valeurs les plus hautes sont les meilleures)
62.5%38.2%47%15%Précision
Taux d’hallucinations de SimpleQA (les valeurs les plus basses sont les meilleures)
37.1%61.8%44%80.3%Taux d'hallucinations

SimpleQA évalue la véracité des réponses des LLM (grands modèles de langage) sur des questions de connaissances évidentes mais difficiles.

Formation en vue d’une collaboration humaine

À mesure que nous élargissons nos modèles et qu’ils résolvent des problèmes de plus en plus complexes, il devient de plus en plus important de leur enseigner une meilleure compréhension des besoins et de l’intention humains. Concernant GPT‑4.5, nous avons mis au point de nouvelles techniques évolutives qui permettent de former des modèles plus grands et plus puissants avec des données provenant de plus petits modèles. Ces techniques améliorent la maniabilité, la compréhension des nuances et la conversation naturelle de GPT‑4.5.

Évaluations comparatives avec des testeurs humains
56.8%63.2%57.0%Taux de réussite de GPT-4.5 par rapport à GPT-4o

La préférence humaine mesure le pourcentage de requêtes pour lesquelles les testeurs ont préféré GPT‑4.5 à GPT‑4o.

Associant une compréhension du monde approfondie et une meilleure collaboration, le modèle intègre naturellement des idées dans des conversations chaleureuses et intuitives, davantage sensibles à la collaboration humaine. GPT‑4.5 arrive à mieux comprendre ce que l’humain veut dire et interprète les indices subtils ou les attentes implicites avec plus de nuances et une meilleure « intelligence émotionnelle ». GPT‑4.5 fait également preuve d’un sens esthétique et d’une créativité accrus. Il est particulièrement doué en rédaction et conception.

Cas d’utilisation

GPT-4.5

I’m going through a tough time after failing a test

Aw, I'm really sorry to hear that. Failing a test can feel pretty tough and discouraging, but remember, it's just one moment—not a reflection of who you are or your capabilities. Want to talk about what happened, or do you just need a distraction? I'm here either way.

I’m going through a tough time after failing a test

I'm really sorry to hear that you're going through a tough time. Here are a few things you might consider:

1. Reflect and Understand: Try to analyze what might have gone wrong. Was it a lack of preparation, time management during the test, or perhaps misunderstanding the material? Understanding the root cause can help you address it in the future.

2. Seek Support: Talk to someone you trust—friends, family, or a school counselor. They can offer a different perspective and sometimes just talking about your feelings can be alleviating.

3. Speak with Your Teacher or Professor: They can provide insights into where you might have gone wrong and offer advice on how to improve. They might also offer opportunities for make-up work or extra credit.

4. Develop a Study Plan: Based on your reflections, create a plan to improve your study habits. This might include setting regular study times, breaking down material into manageable portions, or finding new study methods that work better for you.

5. Stay Positive and Forgive Yourself: Mistakes and setbacks are a part of life. It’s important to be kind to yourself and recognize that failure is a stepping stone to success.

6. Focus on the Bigger Picture: Remember that one test is just one part of your educational journey. There will be many more opportunities to do well.

If you need further support or resources, consider reaching out to educational support services at your institution, or mental health resources if you’re feeling particularly overwhelmed. You’re not alone in this, and things can get better with time and effort.

GPT‑4.5 fait preuve d’une « intelligence émotionnelle » supérieure et sait faire la différence entre les moments où il doit inciter l’utilisateur à poursuivre la conversation et ceux où il doit lui fournir des informations détaillées.

Un meilleur raisonnement en perspective

GPT‑4.5 ne réfléchit pas avant de répondre, ce qui rend ses points forts particulièrement différents de ceux des modèles de raisonnement tels que OpenAI o1. Par rapport à OpenAI o1 et OpenAI o3‑mini, GPT‑4.5 est un modèle plus polyvalent et naturellement plus intelligent. Nous croyons que le raisonnement sera une capacité fondamentale des modèles futurs, et que les deux approches d’élargissement — le pré-formation et le raisonnement — se compléteront. Lorsque les modèles, comme GPT‑4.5, gagneront en intelligence et en connaissances grâce au pré-formation, ils serviront de fondation encore plus solide aux agents de raisonnement et ceux utilisant des outils.

Sécurité

Chaque amélioration des capacités du modèle représente également l’occasion de renforcer sa sécurité. GPT‑4.5 a été formé avec de nouvelles techniques de supervision, combinées à l'affinage supervisé traditionnel (SFT) et aux méthodes d’apprentissage par renforcement à partir des commentaires humains (RLHF) comme celles utilisées pour GPT‑4o. Nous espérons que ce travail fera office de fondation pour l’alignement de futurs modèles encore plus performants.

Pour tester la robustesse de nos améliorations, nous avons mené une série de tests de sécurité avant le déploiement, conformément à notre cadre de préparation(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre). Nous avons constaté que l’extension du paradigme GPT a contribué à des améliorations des capacités dans l’ensemble de nos évaluations. Nous publions les résultats détaillés de ces évaluations dans la fiche système jointe.

Comment utiliser GPT-4.5 dans ChatGPT

À partir d’aujourd’hui, les utilisateurs de ChatGPT Pro pourront sélectionner GPT‑4.5 dans le sélecteur de modèles sur le Web, le mobile et le bureau. Ce modèle sera étendu aux utilisateurs Plus et Team la semaine prochaine, suivis des utilisateurs Enterprise et Edu, la semaine d’après.

GPT‑4.5 a accès aux informations les plus récentes grâce à la recherche, prend en charge le chargement de fichiers et d’images, et peut utiliser un canevas pour travailler sur la rédaction et le codage. Toutefois, GPT‑4.5 ne prend actuellement pas en charge les fonctionnalités multimodales comme le mode vocal, la vidéo et le partage d’écran dans ChatGPT. À l’avenir, nous travaillerons à simplifier l’expérience utilisateur pour que l’IA « fonctionne simplement » pour vous.

Comment utiliser GPT-4.5 dans l’API

Nous lançons également une préversion de GPT‑4.5 dans l’API de complétions de clavardage, l’API assistants et l’API de lot, à destination des développeurs, pour tous les niveaux d’abonnement payants(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre). Le modèle prend en charge des fonctionnalités clés comme l’appel de fonction, les sorties structurées, le streaming et les messages système. Il prend aussi en charge les capacités de reconnaissance lorsqu’il reçoit des images.

D'après les premiers tests, les développeurs pourraient trouver GPT‑4.5 particulièrement utile pour les applications qui tirent parti de son intelligence émotionnelle et de sa créativité accrues, telles que l'aide à la rédaction, la communication, l'apprentissage, l'accompagnement et le remue-méninges. Il possède également de solides capacités en planification de missions et en exécution, notamment pour les flux de travail à étapes en codage et l’automatisation de tâches complexes.

GPT‑4.5 est un modèle très grand et gourmand en calcul, ce qui le rend plus onéreux que GPT‑4o et ne constitue pas un substitut à ce dernier. De ce fait, nous évaluons en ce moment même la nécessité ou non de continuer à proposer ce modèle dans l’API sur le long terme, alors que nous concilions la prise en charge des fonctionnalités actuelles avec la création de futurs modèles. Nous espérons en apprendre davantage sur ses forces, ses capacités et ses applications potentielles dans le monde réel. Si GPT‑4.5 confère une valeur unique à votre cas d’utilisation, vos commentaires(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre) joueront un rôle important dans l’orientation de notre décision.

Conclusion

À chaque nouvel ordre de grandeur de calcul viennent de nouvelles capacités. GPT‑4.5 est un modèle qui ouvre le champ des possibles en apprentissage non supervisé. Nous continuons d’être surpris par la créativité de la communauté dans la découverte de nouvelles aptitudes et de cas d’utilisation inattendus. Avec GPT‑4.5, nous vous invitons à explorer la frontière de l’apprentissage non supervisé et à découvrir avec nous de nouvelles capacités.

Annexe

Ci-dessous, nous présentons les résultats obtenus par GPT‑4.5 lors de référentiels académiques standard afin d'illustrer ses performances actuelles dans des tâches traditionnellement associées au raisonnement. Même en augmentant simplement l'échelle de l'apprentissage non supervisé, GPT‑4.5 affiche des améliorations significatives par rapport aux modèles précédents tels que GPT‑4o. Nous sommes néanmoins impatients d'avoir une vision plus complète des capacités de GPT‑4.5 grâce à cette version, car nous sommes conscients que les références académiques ne reflètent pas toujours l'utilité dans le monde réel.

Scores d’évaluation des modèles

GPT‑4.5

GPT‑4o

OpenAI o3‑mini (élevé)

GPQA (science)

71,4 %

53,6 %

79,7 %

AIME 24 (mathématiques)

36,7 %

9,3 %

87,3 %

MMMLU (multilingue)

85,1 %

81,5 %

81,1 %

MMMU (multimodal)

74,4 %

69,1 %

-

SWE-Lancer Diamond (codage)*

32,6 %

186 125 $

23,3 %

138 750 $

10,8 %

89 625 $

Vérifié par SWE-Bench (codage)*

38,0 %

30,7 %

61,0 %

*Les chiffres affichés représentent la meilleure performance interne.

Auteurs

OpenAI

Contributeurs fondateurs

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, Yunxing Dai

Recherche

Contributeurs principaux

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

Contributeurs

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

Mise à l’échelle

Contributeurs principaux

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

Contributeurs

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

Systèmes de sécurité

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, Yunyun Wang

Déploiement

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, Zhi Bie

Équipe de direction

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, Tal Broda