Apresentamos o GPT‑4.5
Uma pré-visualização de investigação do nosso modelo GPT mais robusto. Disponível para utilizadores Pro e programadores em todo o mundo.
Lançamos uma pré-visualização de investigação do GPT‑4.5 — o nosso o maior e melhor modelo para de chat até agora. O GPT‑4.5 representa um avanço na expansão do pré-treino e do pós-treino. Ao escalar a aprendizagem não supervisionada, o GPT‑4.5 melhora a sua capacidade de reconhecer padrões, estabelecer ligações e gerar informações criativas sem raciocínio.
Os testes iniciais indicam que interagir com o GPT‑4.5 parece mais natural. A sua base de conhecimento mais ampla, a maior capacidade de seguir a intenção do utilizador e a maior "inteligência emocional" tornam-no útil para tarefas como melhorar a escrita, a programação e a resolução de problemas práticos. Também esperamos que tenha menos distorções.
Estamos a partilhar o GPT‑4.5 como uma pré-visualização de investigação, a fim de melhor compreendermos os seus pontos fortes e limitações. Ainda estamos a explorar as suas capacidades e queremos ver como as pessoas o utilizarão de formas que talvez não imaginássemos.
Avançámos as capacidades da IA escalando dois paradigmas complementares: a aprendizagem não supervisionada e o raciocínio. Estes representam dois eixos de inteligência.
- A aprendizagem não supervisionada aumenta a precisão do modelo do mundo real e a intuição. Modelos como o GPT‑3.5, o GPT‑4 e o GPT‑4.5 reforçam este paradigma.
- Por outro lado, a ampliação do raciocínio ensina os modelos a pensar e a criar uma cadeia de raciocínio antes de responderem, permitindo-lhes resolver problemas complexos de STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática) ou de lógica. Modelos como o OpenAI o1 e o OpenAI o3‑mini reforçam este paradigma.
O GPT‑4.5 é um exemplo de como a aprendizagem não supervisionada pode ser ampliada através do aumento da capacidade computacional e dos dados, juntamente com inovações na arquitetura e otimização. O GPT‑4.5 foi treinado em supercomputadores de IA da Microsoft Azure. O resultado é um modelo que tem um conhecimento mais amplo e uma compreensão mais profunda do mundo, levando a uma redução das distorções e a uma maior fiabilidade em vários tópicos.
Ampliação do paradigma GPT
Conhecimento mais aprofundado do mundo
Precisão do SimpleQA (quanto maior, melhor)
Taxa de distorção do SimpleQA (quanto menor, melhor)
O SimpleQA avalia a factualidade dos LLM (grandes modelos de linguagem) em perguntas de conhecimento simples, mas desafiadoras.
À medida que ampliamos os nossos modelos e estes resolvem problemas mais complexos, torna-se cada vez mais importante ensiná-los a compreender melhor as necessidades e intenções humanas. Para o GPT‑4.5, desenvolvemos novas técnicas escaláveis que permitem treinar modelos maiores e mais poderosos com dados derivados de modelos mais pequenos. Estas técnicas melhoram a capacidade de orientação, a compreensão de nuances e a conversa natural do GPT‑4.5.
Avaliações comparativas com testadores humanos
A preferência humana mede a percentagem de consultas em que os testadores preferiram o GPT‑4.5 ao GPT‑4o.
A combinação de uma compreensão profunda do mundo com uma colaboração melhorada resulta num modelo que integra ideias naturalmente em conversas acolhedoras e intuitivas, mais em sintonia com a colaboração humana. O GPT‑4.5 compreende melhor o que os humanos querem dizer e interpreta sinais subtis ou expectativas implícitas com maior nuance e "inteligência emocional". O GPT‑4.5 também apresenta uma intuição estética e criatividade mais apuradas. É excelente para auxiliar na escrita e no design.
Casos de utilização
GPT-4.5
O GPT‑4.5 demonstra maior "inteligência emocional" e sabe quando convidar o utilizador para uma conversa mais aprofundada e quando fornecer informações extensas.
O GPT‑4.5 não pensa antes de responder, o que torna os seus pontos fortes particularmente diferentes dos modelos de raciocínio como o OpenAI o1. Comparado com o OpenAI o1 e o OpenAI o3‑mini, o GPT‑4.5 é um modelo de uso mais geral e intrinsecamente mais inteligente. Acreditamos que o raciocínio será uma capacidade central dos modelos futuros, e que as duas abordagens de ampliação — pré-formação e raciocínio—se complementarão. À medida que modelos como o GPT‑4.5 se tornam mais inteligentes e experientes através da pré-formação, servirão como uma base ainda mais sólida para os agentes de raciocínio e de utilização de ferramentas.
Cada aumento nas capacidades dos modelos é também uma oportunidade para tornar os modelos mais seguros. O GPT‑4.5 foi formado com novas técnicas de supervisão que são combinadas com os métodos tradicionais de ajuste fino supervisionado (SFT) e aprendizagem por reforço a partir de feedback humano (RLHF), semelhantes aos utilizados para o GPT‑4.0. Esperamos que este trabalho sirva de base para o desenvolvimento de modelos futuros ainda mais eficazes.
Para testar as nossas melhorias, realizámos uma série de testes de segurança antes da implementação, de acordo com o nosso Preparedness Framework(abre numa nova janela). Descobrimos que a ampliação do paradigma GPT contribuiu para melhorias nas capacidades ao longo das nossas avaliações. Estamos a publicar os resultados detalhados destas avaliações na ficha de sistema que acompanha este documento.
A partir de hoje, os utilizadores do ChatGPT Pro poderão selecionar o GPT‑4.5 no seletor de modelos na Web, em dispositivos móveis e em computadores. Iniciaremos a disponibilização para os utilizadores Plus e Team na próxima semana e, na semana seguinte, para os utilizadores Enterprise e Edu.
O GPT‑4.5 tem acesso às informações mais recentes com capacidades de pesquisa, permite o envio de ficheiros e imagens e pode utilizar o ecrã para trabalhar com escrita e código. No entanto, o GPT‑4.5 atualmente não é compatível com funcionalidades multimodais como o modo voz, vídeo e partilha de ecrã no ChatGPT. No futuro, trabalharemos para simplificar a experiência do utilizador para que a IA "simplesmente funcione" para ti.
Estamos também a disponibilizar uma pré-visualização do GPT‑4.5 na API Chat Completions, na API Assistants e na API Batch para programadores em todos os planos pagos(abre numa nova janela). O modelo é compatível com funcionalidades importantes como chamadas de função, resultados estruturados, streaming e mensagens do sistema. Também é compatível com recursos de visão através de entradas de imagem.
Com base nos testes iniciais, os programadores podem considerar o GPT‑4.5 particularmente útil para aplicações que beneficiam da sua maior inteligência emocional e criatividade — como a ajuda à escrita, comunicação, aprendizagem, formação e brainstorming. Demonstra também fortes capacidades em planeamento e execução orientados a agentes, incluindo fluxos de trabalho de programação em várias etapas e automatização de tarefas complexas.
O GPT‑4.5 é um modelo muito grande e intensivo em cálculos, tornando-o mais caro do que o GPT‑4o e não um substituto. Por isso, estamos a avaliar se devemos continuar a oferecer esta funcionalidade na API a longo prazo, procurando um equilíbrio entre compatibilidade com as funcionalidades atuais e o desenvolvimento de modelos futuros. Aguardamos com expectativa a oportunidade de aprender mais sobre os seus pontos fortes, capacidades e potenciais aplicações em contextos do mundo real. Se o GPT‑4.5 oferecer valor único para o teu caso de utilização, o teu feedback(abre numa nova janela) será importante na orientação da nossa decisão.
Com cada nova ordem de grandeza de computação surgem novas capacidades. O GPT‑4.5 é um modelo na vanguarda do que é possível na aprendizagem não supervisionada. Continuamos a ficar surpreendidos com a criatividade da comunidade ao descobrir novas capacidades e casos de utilização inesperados. Com o GPT‑4.5, convidamos-te a explorar a fronteira da aprendizagem não supervisionada e a descobrir novas capacidades connosco.
Abaixo, apresentamos os resultados do GPT‑4.5 em testes de referência académicos para ilustrar o seu desempenho atual em tarefas tradicionalmente associadas ao raciocínio. Mesmo só com a ampliação da aprendizagem não supervisionada, o GPT‑4.5 apresenta melhorias significativas em relação aos modelos anteriores, como o GPT‑4o. Ainda assim, aguardamos ansiosamente para obter uma visão mais completa das capacidades do GPT‑4.5 através desta versão, porque reconhecemos que os parâmetros académicos nem sempre refletem a utilidade no mundo real.
Pontuações de avaliação de modelos
GPT‑4.5 | GPT‑4o | OpenAI o3‑mini (alto) | |
GPQA (ciência) | 71,4% | 53,6% | 79,7% |
AIME ‘24 (matemática) | 36,7% | 9,3% | 87,3% |
MMMLU (multilingue) | 85,1% | 81,5% | 81,1% |
MMMU (multimodal) | 74,4% | 69,1% | - |
SWE-Lancer Diamond (programação)* | 32,6% 186 125 $ | 23,3% 138 750 $ | 10,8% 89 625 $ |
Verificado pelo SWE-Bench (programação)* | 38,0% | 30,7% | 61,0% |
* Os números apresentados representam o melhor desempenho interno.
Autores
Colaboradores fundamentais
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
Investigação
Colaboradores principais
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
Contribuidores
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
Escala
Colaboradores principais
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
Contribuidores
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
Sistemas de segurança
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
Implementação
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
Liderança 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, Tal Broda