通往 GPT-5 的垫脚石
由 Microsoft 支持的 OpenAI 推出了 GPT 系列的最新版本 GPT-4.5。该模型以有限预览版的形式发布，为今年晚些时候发布的 GPT-5 的重大转变铺平了道路。GPT-4.5 的发布最初仅限于参与“研究预览”的特定用户群，特别是那些每月支付 200 美元（159 英镑）订阅 ChatGPT Pro 的用户。
OpenAI 计划在向更广泛的受众推出该模型之前，先从这个初始群体中收集反馈。推广计划包括本周晚些时候面向 Plus 和 Team 用户，随后再面向 Enterprise 和 Education 用户。这种分阶段的方法使 OpenAI 能够在全面发布之前，根据实际使用情况和反馈来改进模型。
增强的训练技术
GPT-4.5 也可以在 Microsoft 的 Azure AI Foundry 平台上使用。该平台是尖端 AI 模型的中心，不仅提供 OpenAI 的产品，还提供 Stability、Cohere 和 Microsoft 自己的产品。然而，GPT-4.5 的开发过程并非一帆风顺。OpenAI 遇到了障碍，特别是在寻找新的、高质量的训练数据方面。
为了克服这些挑战并增强模型的能力，OpenAI 采用了一种称为“后训练”的技术。这个过程包括结合人类反馈来改进模型的响应，并提高其与用户交互的微妙之处。人类反馈在塑造模型行为并使其更符合人类期望和偏好方面发挥着至关重要的作用。
此外，OpenAI 利用其 o1“推理”模型，用合成数据训练 GPT-4.5。这种创新方法允许生成补充现有数据集的训练数据，从而有可能减轻因高质量真实世界数据稀缺而造成的限制。
GPT-4.5 的训练方案结合了新颖的监督技术和成熟的方法。其中包括监督微调 (SFT) 和来自人类反馈的强化学习 (RLHF)，这些技术也用于 GPT-4o 的开发。这种方法的融合旨在利用每种方法的优势，从而产生一个更强大和更精细的模型。
根据 OpenAI 的说法，与 GPT-4o 相比，GPT-4.5 表现出减少“幻觉”的倾向。在 AI 语言模型的上下文中，幻觉是指生成虚假或无意义的信息。GPT-4.5 也比 o1 推理模型表现出略少的幻觉，表明在事实准确性和可靠性方面有所改进。
拥抱“情感细微差别”
推理模型，如 o1 模型，其特点是其生成响应的深思熟虑和有条不紊的方法。这种深思熟虑的处理虽然可能较慢，但旨在提高响应的准确性并最大限度地减少错误，例如幻觉。速度和准确性之间的权衡是推理模型设计和部署中的一个关键考虑因素。
OpenAI 研究员 Raphael Gontijo Lopes 在一次流媒体发布会上强调，GPT-4.5 的重点是增强协作和情商。他说：“我们调整了 GPT-4.5，使其成为更好的协作者，让对话感觉更温暖、更直观、情感更细腻。”这种对情感细微差别的强调代表着朝着创建能够以更自然和更具吸引力的方式与用户交互的 AI 模型迈出了重要一步。
GPT-5 的未来
展望未来，OpenAI 计划在即将推出的 GPT-5 中将其 GPT 系列模型与其 o 系列推理模型集成。这种集成将使 ChatGPT 聊天机器人能够自主选择最适合给定任务或交互的模型。这种动态模型选择功能有望优化性能和用户体验。
目前，ChatGPT 为用户提供了手动选择他们喜欢的模型的选项。然而，OpenAI 承认，对于某些用户来说，这种方法可能过于复杂。为 GPT-5 设想的自动模型选择旨在简化用户体验，同时在幕后利用不同模型的优势。
深入了解 GPT-4.5 的进步
GPT-4.5 的开发代表了 AI 语言模型演进中的一个重要进步。让我们更深入地探讨一些关键的进步及其影响：
1. 人类反馈的力量：
通过后训练结合人类反馈是 GPT-4.5 开发的基石。这个迭代过程允许人类评估者对模型的输出提供反馈，引导它产生更理想和更准确的响应。这个反馈循环有助于解决微妙的偏差，提高模型对上下文的理解，并增强其生成细致入微且相关的文本的能力。人类反馈在塑造模型行为并确保其符合人类期望方面非常宝贵。
2. 合成数据增强：
使用由 o1 推理模型生成的合成数据，代表了一种解决数据稀缺挑战的新方法。通过创建模拟真实世界数据特征的人工数据，OpenAI 可以扩展训练数据集，并使模型接触到更广泛的场景。当高质量的真实世界数据有限或难以获得时，这种技术特别有用。合成数据增强可以帮助提高模型的鲁棒性和泛化能力。
3. 来自人类反馈的强化学习 (RLHF)：
RLHF 是一种强大的技术，结合了强化学习和人类反馈的优势。在这种方法中，模型学习根据生成理想输出所获得的奖励来优化其行为。人类反馈用于定义奖励函数，引导模型产生被认为有帮助、准确和安全的响应。RLHF 在训练模型执行需要细致理解和决策的复杂任务方面特别有效。
4. 减少幻觉：
减少幻觉是 GPT-4.5 的一项重大成就。通过生成更准确和可靠的信息，该模型成为各种应用程序更值得信赖和有用的工具。这种改进可能是多种因素共同作用的结果，包括增强的训练技术、合成数据的使用以及人类反馈的结合。
5. 情商和协作：
对情感细微差别和协作的强调代表着向创建不仅智能而且具有同理心和吸引力的 AI 模型转变。通过理解和响应人类情感，AI 模型可以与用户建立更强的融洽关系，并提供更个性化和更令人满意的体验。这种对情商的关注对于开发能够无缝融入人类互动和工作流程的 AI 至关重要。
6. 通往 GPT-5 的道路：动态模型选择：
计划在 GPT-5 中集成 GPT 系列和 o 系列模型，并进行自动模型选择，这是一项重大的架构进步。此功能将允许聊天机器人动态选择给定任务的最佳模型，从而优化性能和用户体验。这种方法利用了不同模型的优势，从而实现更灵活和适应性更强的 AI 系统。例如，需要事实准确性的任务可能由推理模型处理，而涉及创造性文本生成的任务可能委托给 GPT 系列模型。
GPT-4.5 及更远版本的更广泛影响
GPT-4.5 所体现的进步，以及 GPT-5 的预期能力，对各个领域都有着深远的影响：
客户服务： AI 驱动的聊天机器人可以提供更个性化和更高效的客户支持，处理日常查询并将人工客服解放出来以解决更复杂的问题。这些模型改进的情商可以带来更令人满意的客户互动。
教育： AI 导师可以提供个性化的学习体验，适应学生的个人需求并提供量身定制的反馈。这些模型以细致入微的方式生成解释和回答问题的能力可以增强学习过程。
内容创作： AI 写作工具可以协助完成各种写作任务，从生成营销文案到起草电子邮件和报告。这些模型生成创造性和引人入胜的文本的能力得到提高，可以提高生产力和创造力。
研究： AI 模型可以协助研究人员分析大型数据集、识别模式并生成假设。这些模型处理和综合来自各种来源的信息的能力可以加速科学发现。
医疗保健： AI 模型可以协助完成诊断、治疗计划和药物发现等任务。这些模型提高的准确性和可靠性可以提高医疗保健的质量。
无障碍： AI 驱动的工具可以改善残疾人的无障碍环境，提供文本转语音、语音转文本和实时翻译等功能。
随着 AI 语言模型的不断发展，它们将改变我们与技术和周围世界互动的方式。从 GPT-4.5 到 GPT-5 及更远版本的旅程预示着更加复杂和强大的 AI 系统，为社会带来新的可能性和挑战。围绕这些强大技术的开发和部署的伦理考虑将继续是一个关键的关注领域。确保 AI 系统的公平性、透明度和问责制对于最大限度地发挥其效益同时减轻潜在风险至关重要。