OpenAI在2月27日发布GPT-4.5的研究预览版——这是迄今为止OpenAI最强大、最出色的聊天模型。GPT-4.5在扩大预训练和微调规模方面迈出了重要的一步。通过扩大无监督学习的规模，GPT-4.5提升了识别内容中的模式、建立内容关联和生成对于内容的见解的能力，但并不具备逻辑推理的能力(也就是think)。
早期测试表明，与GPT-4.5的交互体验更加自然。它拥有更广泛的知识库、更强的用户意图理解能力，以及更高的“情商”，使其在改进写作、编程和解决实际问题等任务上更加实用。同ChatGPT4.5的的幻觉现象也减少了。OpenAI这次将GPT-4.5作为预览版发布，以便更好地了解其优势和局限性。OpenAI仍在探索它的能力，并期待看到社区开发者和企业用户以全新的方式使用它。
扩展性的无监督学习
OpenAI主要通过扩展两种互补的学习范式来推进AI的能力提升：无监督学习和推理。这两者代表了AI智能的两个维度。
无监督学习可以提高模型对世界的认知准确性和直觉能力。像GPT-3.5、GPT-4和GPT-4.5这样的模型推动了这一范式的发展。而推理能力的扩展则教会模型在回答之前进行思考，并形成一条推理链，使其能够应对复杂的科学或逻辑问题。OpenAI o1和OpenAI o3-mini等模型正是使用了这种方式让回答更加准确。
而GPT-4.5就是无监督学习扩展的一个例子，它通过增加计算能力和数据规模，以及架构和模型调优上的创新来实现的。GPT-4.5是通过Microsoft Azure AI超级计算机上训练，最终形成了一款知识内容更广泛、对世界理解更深入的模型，以此减少了幻觉现象，并在多个主题上表现得更加可靠。以下图片是GPT4.5的一个提问示例。
下图则是OpenAI不同版本模型在SimpleQA基准测试中的准确度和幻觉度，衡量了大语言模型对于简单问题回答的准确性。可以看出ChatGPT4.5性能有很大的提升。
训练以促进人类协作
随着模型规模的扩大和模型解决问题能力的增强，那么下一步要做的一个重要的任务就是让它们更深入地理解人类需求和意图。针对GPT-4.5，OpenAI开发了全新的可扩展技术，使得能够利用小模型输出的数据训练更大、更强的模型。这些技术提升了GPT-4.5的遵从提示词响应、对语言的理解能力以及自然对话能力。
ChatGPT4.5结合了对世界的深入理解能力和与人类共同协作提升生产力的能力，使得GPT-4.5能够在人类温暖且直观的对话中自然地整合他们想法，更加契合真实人类协作场景。GPT-4.5能够更好地理解人类的意图，并能更细腻地解读出人们对话下的隐含期望和微妙情感变化，总体来说它的“情商”更高。此外，GPT-4.5在美学鉴赏和创造力生成方面表现更为突出，尤为擅长写作和设计中的辅助。
从下图的例子中就可以看出，ChatGPT4.5对用户问题：“我考试挂科了很难受”的回答，ChatGPT-4.5则更像“人话”，对用户进行了安慰，而不是机械式的输出解决办法。
更强的推理能力即将到来
GPT-4.5在回答问题之前并不会进行推理，因此它的优势与OpenAI o1等用于推理场景的模型是截然不同的。与OpenAI o1和OpenAI o3-mini相比，GPT-4.5是一个更通用、拥有更多训练知识的更强的模型。但是推理能力会将成为未来模型的核心能力，同时预训练和推理这两种扩展方法是将相辅相成。像GPT-4.5这样的模型通过预训练变得更智能、更博学，将为未来基于该模型训练的推理和AI代理打下强大基础。
安全性
每一次模型能力的提升，模型安全性和负责任AI的理念也需要随之对应地提升。GPT-4.5采用了新的监督技术，与传统的监督微调（SFT）以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法结合，这些方法也曾用于GPT-4o，OpenAI希望这项工作能为未来更强大的模型的安全方案奠定基础。
为了验证这些安全改进，OpenAI通常在部署前按照一个Preparedness Framework（准备度框架）进行了一系列安全测试。他们发现在各项测试评估中显示，GPT模型架构的扩展促进了模型能力的提升。
如何在ChatGPT中使用GPT-4.5？
目前ChatGPT Pro用户可以在网页、移动端和桌面端的模型选择器中选择GPT-4.5。目前Plus用户暂时无法使用，预计3月中旬开始Plus用户则可以使用，然后在随后的一周向校园和企业用户推出。
GPT-4.5可以通过搜索访问最新网络上的信息，支持文件和图片上传，并可以使用Canvas来处理写作和代码。然而GPT-4.5目前不支持ChatGPT中的多模态功能，如语音模式、视频和屏幕共享。据悉未来这些功能将逐渐上线。
如何在API中使用GPT-4.5
OpenAI还在Chat Completions API、Assistants API和Batch API中向所有付费的开发者提供GPT-4.5的API访问方式。该模型支持多种功能，如函数调用、结构化输出、流式传输和系统消息。它还支持通过图片输入实现视觉能力。
根据开发者的测试，他们会发现GPT-4.5在需要更人类情感识别和创造力的应用中表现出色，比如写作辅助、沟通、学习、辅导和头脑风暴。此外应用子啊代理场景下的规划和执行方面也表现强劲，包括多步编码工作流和复杂任务自动化。
GPT-4.5是一个非常庞大且计算密集型的模型，因此它比GPT-4o更昂贵，并且不会取代GPT-4o。因此，我们正在评估是否要在API中长期提供它，同时在支持当前功能和构建未来模型之间进行平衡。我们期待更多地了解它在现实世界中的优势、能力和潜在应用。如果GPT-4.5对大家的使用场景提供了独特价值，大家的反馈将在我们的决策中发挥重要作用。
第一步：获取OpenAI GPT-4.5 API密钥
export OPENAI_API_KEY=KEY第二步：安装OpenAI
pip install openai第三步：导入库并传入OpenAI API密钥
import os
from openai import OpenAI
# Initialize OpenAI client
client = OpenAI(api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'))
第四步：设置GPT-4.5的提示词
gpt_assistant_prompt = "You are a " + input ("Who should I be, as I answer your prompt?")
gpt_user_prompt = input ("What do you want me to do?")
第五步：使用GPT-4.5生成内容
def generate_content(gpt_assistant_prompt: str, gpt_user_prompt: str) -> dict:
gpt_prompt = f"{gpt_assistant_prompt} {gpt_user_prompt}"
messages = [
{"role": "assistant", "content": gpt_assistant_prompt},
{"role": "user", "content": gpt_user_prompt}
]
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.5-preview", # Ensure correct model name is used
messages=messages,
temperature=0.2,
max_tokens=1000,
frequency_penalty=0.0
)
response_text = response.choices[0].message.content
tokens_used = response.usage.total_tokens
return {"response": response_text, "tokens_used": tokens_used}
# Call the function
result = generate_content(gpt_assistant_prompt, gpt_user_prompt)
print(result)
结论
每一次计算量的指数级增长都会为大语言模型带来新的能力。GPT-4.5代表了无监督学习的SOA最前沿模型。OpenAI仍然不断被社区的创造力所驱动，开发者们总能发现新能力和意想不到的应用方式。借助GPT-4.5大家可以一起探索无监督学习的前沿，共同挖掘新的AI应用和落地的潜能。
