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OpenAI Chief Research Officer Mark Chen: GPT 4.5 is Live and Scaling Isn’t Dead
2025/2/27
Big Technology Podcast
M
Mark Chen
我：GPT-4.5是我们在可预测的扩展范例中的最新里程碑。它代表着比以往模型数量级的提升，这种提升与GPT-3.5到GPT-4的飞跃相当。
至于为什么不是GPT-5，我们的命名决策是基于可预测的扩展趋势。GPT-4.5的性能符合我们对该名称的预期，它反映了模型在计算量、效率等方面的改进。
我们现在有两个可以扩展的维度：无监督学习和推理。GPT-4.5是无监督学习扩展的最新成果，但我们也在大力发展推理模型。GPT-5可能是这两个方向的集大成者，将融合两者优势。
关于扩展的局限性，我的观点是：无监督学习的扩展可以通过增加计算量、算法效率和数据来实现，GPT-4.5就是证明。无监督学习和推理是互补的，需要知识来构建推理。GPT-4.5在日常使用和知识工作方面优于GPT-4和O1，因为它拥有更多世界知识。
GPT-4.5和推理模型（如O1）在响应速度和思考深度上有所不同。GPT-4.5响应迅速，但思考较少；O1思考时间长，但答案更佳。在创意写作、部分编码和特定科学领域，GPT-4.5的表现优于推理模型。
GPT-4.5的规模是我们目前发布过的最大模型，我们观察到在该规模下，增加计算量、数据量仍然能获得与之前相同的回报。开发过程中，我们确实会中途停止、分析和重新启动模型训练，但这并非GPT-4.5独有的情况。
模型的效率提升与核心能力的开发是相对独立的。我们一直在努力提高推理效率，降低服务成本。混合专家技术等架构改进也适用于GPT-4.5以提高效率。
关于大型通用模型与小型专用模型的关系，我们既开发大型基础模型，也提供更小、更经济高效的模型。我们的目标是推动智能前沿，并使这些能力更经济高效地服务于所有人。大型模型的改进会内在地提升产品的性能，例如深度研究。
GPT-4.5在传统基准测试中取得了数量级的提升，同时在情感智能方面也有改进。这并非目标的转移，而是模型新能力的体现。我们希望用户能发现更多GPT-4.5的有趣用例。
最后，关于OpenAI的人才状况，我认为我们仍然是世界一流的AI组织，人才流动是AI领域发展的自然现象。我们内部人才济济，有很多人愿意承担责任。
Deep Dive
This chapter explores the release of GPT-4.5, highlighting its significant improvements over previous models and addressing the question of why it's not called GPT-5. The discussion also touches upon the complementary nature of unsupervised learning and reasoning in AI scaling.
- GPT-4.5 represents a significant advancement in OpenAI's predictable scaling paradigm.
- The model demonstrates an order of magnitude improvement compared to previous versions.
- OpenAI's research program explores both unsupervised learning and reasoning as parallel approaches to scaling AI models.
- GPT-4.5 shows a 60% preference rate in everyday use cases and a 70% preference rate for productivity and knowledge work compared to GPT-4 or O1.
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