公開：2025年2月28日 /更新：2025年2月28日 - 著者： Konrad Wolfenstein
新規および公開：AIモデルGPT-4.5 by Openaai（ChatGPT）は、Ki-Image：Xpert.Digitalの信頼性に新しい標準を設定します
ブレークスルーまたは中間ステップ？ AIのGPT-4.5の重要性
GPT-4.5分析：強み、弱点、前方の視点
急速な技術の進歩と革新の止められない衝動によって特徴付けられる時代では、人工知能（AI）は変化の最前線で議論の余地がありません。最も魅力的であると同時に、AIの最も変革的な特性の1つである言語モデルは、近年、ほとんど爆発的な発達を経験しています。彼らは、初歩的なテキストジェネレーターから、人間のような会話を行い、複雑な問題を解決し、創造的なコンテンツを作成し、数年前に思われる方法で情報へのアクセスに革命をもたらすことができる高度に開発されたシステムに咲きました。この開発の先頭に立って、GPT-3、GPT-4、現在GPT-4.5などの画期的な音声モデルを備えたOpenaiは、可能性の限界を再定義しています。
GPT-4.5の出版により、OpenaaiはAIの世界で再び感嘆符を設定しました。「研究プレビュー」として昨日提示されたこの最新の言語モデルは、別の漸進的な進歩だけでなく、AIシステムの開発における潜在的な転換点でもあります。 GPT-4.5は、OpenAIによる以前の「スケーリングアプローチ」の一貫したさらなる開発を表します。このことは、主にモデルとトレーニングのデータ量を拡大することにより、パフォーマンスが向上しました。同時に、今後のGPT-5は、よりモデルベースの思考プロセスと再発スキルのより深い統合へのパラダイムシフトによって示されます。 GPT-4.5はインターフェイスにあります。それは時代のハイライトであり、同時にAI開発の新しい時代の前兆です。
この分析は、GPT-4.5の包括的な調査に専念しています。このモデルの技術的基礎とアーキテクチャを調べ、スキルとユーザーエクスペリエンスの改善を詳細に調べ、幻覚の大幅な減少と結論の増加を強調し、ユーザーの提供戦略と可用性を分析します。さらに、特にコンピューティングコスト、長期的な持続可能性、この技術の倫理的意味合いに関して、このような強力な言語モデルの開発と使用に関連する課題と質問を批判的に検討します。この分析の目的は、GPT-4.5の深い理解を伝え、現在のAI開発のコンテキストでその重要性を分類し、音声モデルテクノロジーの将来に関する見通しを与えることです。 GPT-4.5の魅力的な世界に飛び込み、この驚くべきAIシステムの可能性と課題を発見してください。
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Openais GPT-4.5：最も高度な音声モデルの深遠な分析
GPT-4.5で、Openaaiは人工知能（AI）の開発に新しいマイルストーンを設定しました。 2025年2月27日に「研究プレビュー」として一般に公開されたこの音声モデルは、純粋なスケーリングとデータに関するOpenaaiの以前のアプローチの集大成を表しています。ただし、同社は次のGPT-5を目指しているため、よりモデルベースの思考アプローチへのパラダイムシフトを目指しているため、同時にターニングポイントをマークします。コード名「Orion」で内部的に知られているGPT-4.5は、特に会話の自然性、知識の幅、および幻覚の大幅な減少において、その前身を超えています。 GPT-4Oなどの128,000トークンの同じ広範なコンテキストウィンドウを維持していることは注目に値します。しかし、これらの印象的な進歩にもかかわらず、GPT-4.5はコンピューティングコストが大幅に高くなり、APIサービスに関する長期的な経済とアクセシビリティに関する正当な疑問が生じます。
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技術的なアーキテクチャと基本
GPT-4.5これまでのところ、乗り越えられない学習と純粋なスケーリングの具体的な領域で最も野心的な試みのほとんどが具体化されています。同社自体は、それを潜在的に「世界最大のモデル」と説明していますが、パラメーターの数や詳細なアーキテクチャに関する具体的な詳細を明らかにすることはありません。この機密性は、競争上の利点を維持し、自分の研究を模倣から保護するために、AI研究の急速に動く世界で一般的です。 「Oシリーズ」（O1やO3-MINIなど）のモデルとは対照的に、実際の応答生成の前に情報を分析および構成するために、より高度な推論手法を使用して、GPT-4.5は大規模な言語モデルの従来のアプローチに忠実です。明示的な思考プロセスなしで直接生成され、そのパフォーマンスを達成することは、主にモデルの大規模なスケーリングと、訓練された膨大な量のデータ - 「クラシックプリトレーニングスケーリング」と呼ばれるアプローチによって増加します。
GPT-4.5の開発は、革新的な監視手法と実証済みの方法を組み合わせた複雑なプロセスでした。 GPT-4Oと同様に、ここでは、監視された微調整（SFT）と人間のフィードバック（RLHF）からの補強学習が使用されました。 SFTは、特定のタスクまたはスタイルで最適化するために、特定のデータレコードで事前に訓練されたモデルをさらにトレーニングする手順を示します。一方、RLHFは、人間のフィードバックを使用して、有用性、無害、真実性の観点から、望ましい方向にモデルを操縦します。この技術の組み合わせにより、Openaiは以前のモデルと比較して算術効率の顕著な10倍の増加を達成することができました。この効率の向上は、このような巨大なモデルの膨大なトレーニングコストとエネルギー消費を制御し、さらに大きなモデルの開発を可能にするために重要です。
ただし、Openai GPT-4.5は、印象的なスキルにもかかわらず、「フロンティアモデル」として分類しないことを強調することが重要です。この名前は、AI研究の可能性のある運用および先駆的な進歩の絶対的なパフォーマンス制限で動作するモデルを会社に留保します。興味深いことに、Openaaiは、推論ベースの手法に基づいているO3モデルが、特定のパフォーマンスメトリックでGPT-4.5を超えることができることを認めています。これは、OpenaiがGPT-5で努力しているパラダイムシフトと、純粋なスケーリングのみが言語モデルの分野におけるすべての課題の究極のソリューションではないという認識を強調しています。
GPT-4.5のコンテキストウィンドウは、128,000トークンのGPT-4Oと同一のままです。この非常に大きなコンテキストウィンドウは、最新の音声モデルの重要な強みの1つであり、非常に長く複雑な相互作用であっても、広範な入力を処理し、テーマのつながりを維持することができます。このようなコンテキストウィンドウを使用すると、GPT-4.5は、広範なドキュメントを簡単にナビゲートし、詳細かつ複雑な会話を行い、以前の情報や指示への参照を失うことなく、洗練されたプログラミングタスクを管理できます。この能力は、法的または医学的アドバイス、複雑なデータ分析、または広範な技術文書の作成など、コンテキストの精度と理解が決定的であるシナリオで特に価値があります。一般的なパフォーマンスを増やしながら、この寛大なコンテキスト能力を維持することは、既存のモデルの強みを維持し、同時に他の分野で大幅な改善を達成するというOpenaiのコミットメントを示しています。 Openaaiは、純粋なパフォーマンスを重視するだけでなく、モデルの使いやすさと汎用性についても重要であることを示しています。
トレーニング方法論と汎用性に焦点を当てます
GPT-4.5のトレーニングは、前任者よりもさらに多用途で広いモデルを作成するという主要な目標を追求しました。 GPT-3やGPT-4を含む初期の世代の音声モデルは、すでに印象的なスキルによって特徴付けられていましたが、多くの場合、科学的および技術分野に焦点を当てていました。彼らは、複雑なデータの処理、コードの生成、事実上の質問への回答を照らしましたが、感情的知性、直感的なコミュニケーション、微妙な人間の意図の理解などの分野の改善の可能性を示しました。
このギャップを埋めるために、GPT-4.5のOpenaiは、これらの「より柔らかい」能力分野のモデルを強化するために特に調整された革新的なトレーニング方法に依存しています。目標は、GPT-4.5を教え、人間の意図をよりよく予測し、会話のニュアンスをより正確に認識し、ユーザーにとってより自然で、より直感的で人間を感じる方法でコミュニケーションをとることでした。初期段階でGPT-4.5へのアクセスを受けたテストユーザーは、モデルを「暖かく直感的」と表現し、特に共感的なアドバイスを提供したり、イライラしたり困難な瞬間にサポートしたり、単に慎重に耳を傾ける能力を強調しています。これらの新しいスキルは、純粋に事実上の情報処理を超えて、心理的アドバイス、コーチング、対人コミュニケーション、さらにはエンターテインメントの分野でさえも使用できるようにする音声モデルのさまざまな新しいアプリケーション分野を開きます。
ユーザーエクスペリエンスのスキルと最適化の向上
GPT-4.5の大幅な改善は、ユーザーとの相互作用の品質とタイプに特に明確に現れます。初期のテスト結果は、GPT-4.5との会話が非常に自然で液体、より人間が感じることを示しています。この進捗は、3つの重要な要因に起因する可能性があります。非常に広範で深い知識の基礎、ユーザーの意図を記録および解釈する能力の向上、および感情的知性の著しく増加。これらの3つの柱は、これまで以上に直感的で反動可能かつ全体的なコミュニケーションダイナミクスに近づくユーザーエクスペリエンスを作成するのに役立ちます。
GPT-4.5のExtended Knowledge Foundationにより、モデルはさらに幅広い情報にアクセスし、その回答に統合することができます。これは、複雑な質問や問い合わせに対する、より適切な、より正確で、より包括的な回答につながります。ユーザーの意図を記録する能力の向上は、GPT-4.5がユーザーの微妙な情報、暗黙の希望、および暗黙のニーズをよりよく認識し、考慮することができることを意味します。これは、より関連性が高く、よりターゲットを絞った、満足のいく相互作用につながります。最後に、感情的知性の向上により、GPT-4.5はユーザーの入力の感情を認識し、適切に反応し、その答えに特定の「感情的な色」を示すことができますが、感傷的または専門的ではありません。共感と感情的理解を得るこの能力は、GPT-4.5との相互作用により、より人間的で快適になります。
このモデルは、創造的なタスクにおける特別な強み、さまざまなテキスト形式の執筆の包括的なサポート、さまざまな言語でのプログラミング、日常の問題の解決策を示しています。既にGPT-4.5をテストしているユーザーは、創造性の印象的な増加とモデルの審美的な感覚を大幅に洗練したことについて報告しています。これにより、GPT-4.5は、創造的な思考、アイデアの革新的なアイデア、または詩、スクリプト、音楽のテキスト、マーケティングキャンペーンのデザイン、新製品の概念の開発などの顕著な芸術的判断を必要とするタスクにとって特に価値があります。これにより、すでに確立された技術的能力と組み合わせて創造的な能力が拡大すると、GPT-4.5は非常に多目的なツールとなり、創造的な専門家グループと技術スペシャリストの両方にとって大きな利益をもたらすことができます。分析の精度と芸術的なインスピレーションを融合し、したがって、人間のマシンコラボレーションのまったく新しい可能性を開きます。
結論の幻覚と改善の削減
GPT-4.5の最も重要かつ重要な改善の1つは、AI研究で「幻覚」として知られる誤ったまたは発明された情報を生成する傾向の減少に関するものであり、以前の言語モデルの一般的な問題でした。この幻覚の減少は、特に知識ベースのタスクと重要なアプリケーションで、モデルの信頼性と信頼性を大幅に向上させ、事実の絶対的な精度と忠実度が非常に重要です。改善された精度は、拡張された慎重なキュレーションされたトレーニングデータセット、パターン認識のための改善されたアルゴリズム、異なる情報源間のより複雑で微妙な接続を作成および検証する能力など、さまざまな要因の組み合わせから生じます。
GPT-4.5の改善された結論は、複雑な問題解決シナリオにも及びます。このモデルは、より正確で論理的なストリングと基礎となる関係をより深く理解して、複雑な課題に対処できるようになりました。 GPT-4.5は、いわゆる「チェーンオブ」メソッド（GPT-5で導入されると予想され、モデルが明示的に明示的に明示的で理解できるようにすることができる技術）でまだ使用されていないOpenaaiの最後のモデルですが、それでも論理処理と問題解決スキルが大幅に改善されます。より複雑な議論チェーンを理解し、仮説を設定し、さまざまなソリューションを評価し、適切に発見された決定を下すことができます。これにより、GPT-4.5は、研究、戦略的計画、意思決定、複雑なプロジェクト管理などの分野でタスクを要求するためのさらに強力なツールになります。
ユーザーの提供と可用性
Openaaiは、新しいモデルの膨大な算術要件を管理し、同時に既存のインフラストラクチャへのスムーズな統合を確保するために、GPT-4.5を導入するための驚異的な提供戦略を選択しました。これは、毎月200ドルの寄付を支払うChatGpt Proの購読者から始まりました。すでにプレミアムサービスに対してより高いレベルの意欲を示しているこのユーザーグループは、より幅広い一般のテストグループです。次の数週間で、OpenaiはPlusおよびチームユーザーへのアクセスを徐々に拡大し、それに続いて企業の顧客と教育機関が続くことを計画しました。この段階的な規定により、OpenAIは実際の利用規約の下でモデルのパフォーマンスを継続的に監視し、さまざまなユーザーグループから貴重なフィードバックを収集し、モデルがさらに多くの視聴者がアクセスできるようになる前の初期段階で問題やボトルネックを特定して修正することができます。
GPT-4.5は、Webブラウザー、モバイルアプリ、デスクトップアプリケーションなど、よく知られているモデル選択メニューを介して、すべての一般的なプラットフォームでアクセスできます。最初の公開時点で、モデルは、モデルがインターネットから現在の情報を呼び出して回答に統合できるようにするリアルタイム検索機能、分析と処理のための画像とファイルのアップロード、および統合された「キャンバス」機能を含む、さまざまな機能を既にサポートしていました。高度な言語モード、ビデオ関数、および共同アプリケーションの画面リリースを含む「Oシリーズ」の他のモデルで既に利用可能ないくつかのマルチモーダル関数は、GPT-4.5を提供する第1フェーズでは最初はまだサポートされていません。ただし、これらの機能は、技術的要件とインフラストラクチャがスムーズな統合のために作成されるとすぐに、将来の更新とモデルの反復で提出されると想定できます。
AIの開発を覚えておいてください：イノベーションと経済の間のOpenai
GPT-4.5は、間違いなくOpenaaiの言語モデル技術における大きな進歩を表しており、ますます強力でより多用途のAIシステムのための同社の継続的な努力を強調しています。印象的な技術的成果とパフォーマンスの否定できない増加にもかかわらず、GPT-4.5の開発は、長期的な持続可能性と経済に関する重要な疑問も提起します。このような巨大なモデルのトレーニングと運用に関連する膨大なコンピューティングコストは、Openaiおよび将来の全体での課題の増加です。
この不確実性は、Openaaiおよび他の大手AI企業が開発戦略の多様化を余儀なくされ、純粋なスケーリングに加えて、さまざまな価格パフォーマンスの要件とアプリケーションを運営するために代替アプローチを追求することを示しています。これには、たとえば、OpenaiがGPT-5で努力しているため、特定の責任分野やモデルベースの思考の分野での研究の増加に関するより専門的で効率的なモデルの開発が含まれます。音声モデルテクノロジーの未来は、おそらく、経済と持続可能性の両方を目指すさまざまなアプローチの相互作用によって形作られるでしょう。 GPT-4.5は、以前のスケーリングアプローチの限界を示し、同時に人工知能の世界での新しい革新的な方向への道を開く重要な遷移点をマークします。今後数年間、この開発がどのように継続され、社会、ビジネス、科学のために新しい機会と課題が生じるかを示します。
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