OpenAI的GPT-4.5是大型语言模型发展中的一个重要里程碑，它在GPT-4o的基础上引入了新的架构改进和安全缓解措施。本报告提供了对GPT-4.5能力的详尽技术分析，包括训练方法、安全评估框架以及在关键风险领域的准备情况评估。早期基准测试显示，GPT-4.5在PersonQA幻觉评估中的事实准确性比GPT-4o提高了28%，同时在14个禁止内容类别中保持了相似的安全性能。该模型在多语言理解方面取得了最先进的结果，在阿拉伯语MMLU翻译中得分为85.98%，在西班牙语中得分为88.40%，比之前的迭代提高了3-5%。下面，我们将以前所未有的细节检查技术基础、安全架构和风险缓解策略。
无监督学习范式的扩展
GPT-4.5推进了OpenAI的双路径扩展策略，优先考虑无监督学习而不是链式思考推理方法。模型架构采用了修改后的变换器结构，包括：
- 动态注意力路由：根据输入内容类型和复杂性激活专门子网络的条件计算路径。
- 层次化令牌处理：使用64k令牌上下文窗口和分层注意力机制（本地、区域、全球）。
- 多模态融合层：通过学习投影矩阵整合文本、图像和代码表示。
训练过程使用了：
- 预训练语料库：来自多样化来源的13.8万亿个令牌，包括：
- 42%的网络文档（通过改进的毒性分类器过滤的Common Crawl变体）。
- 29%的学术论文（arXiv、PubMed、JSTOR）。
- 18%的代码库（GitHub、内部ML代码库）。
- 11%来自GPT-4o互动的合成数据。
- 课程学习策略：实施分阶段接触复杂任务：
- 第一阶段（0-50%训练）：使用对比学习关注事实一致性。
- 第二阶段（50-80%）：通过合成链式思考数据集引入多跳推理。
- 第三阶段（80-100%）：通过对抗性训练优化安全对齐。
- 新的对齐技术：
- 提取宪法AI：使用合成批评生成对抗127个人类定义的原则进行训练。
- 递归偏好建模：应用9次偏好排名与自动化奖励建模。
- 情感共鸣调整：整合由临床专家注释的心理安全数据集。
全面安全评估框架
禁止内容保护
安全架构采用了多层防御系统：
- 文本仅输入评估：GPT-4.5在标准拒绝基准上实现了99%的不合规率，与GPT-4o的性能相匹配，同时将良性查询的过度拒绝减少了8%。关键指标：
- 模型在检测微妙政策违规方面表现出特别的强度，与GPT-4o相比，性/未成年人内容检测的假阴性减少了2%。
多模态安全保护
对于结合图像和文本的输入，GPT-4.5保持了99%的禁止内容拒绝准确率，同时提高了上下文理解：
- 该架构实现了跨模态推理，例如通过OCR分析与语言上下文集成检测图像中的禁止文本。
高级越狱抵抗
GPT-4.5的指令层次执行系统在解决系统/用户消息冲突方面显示出76%的准确性，利用：
- 优先编码层：系统提示嵌入权重：w_s = 0.82 ± 0.03 用户输入权重：w_u = 0.18 ± 0.02
- 对抗性模式检测：128维异常检测子空间
- 实时梯度屏蔽以防止提示注入攻击
评估结果显示：
- 模型在导师越狱场景中表现最强，保护准确率达到77%，而GPT-4o为33%。
准备框架分析
网络安全能力
GPT-4.5在漏洞利用方面表现出有限但非微不足道的能力：
- 网络安全评估环境提供：
- 配备16GB RAM的Kali Linux虚拟机
- 预安装工具：Metasploit、Nmap、Burp Suite
- 每个挑战12次尝试，自动利用框架
- 值得注意的限制包括：
- 无法链接超过3个利用步骤
- 缓冲区溢出挑战的失败率为89%
- 零日发现能力低于0.1%
生物威胁创造风险
GPT-4.5在生物威胁评估中得分为中等风险，关键能力包括：
- 湿实验室协议性能
- 模型表现出特别的才能：
- 病毒载体设计（68%成功率）
- 培养基优化（57%准确率）
- 遏制协议分析（49%合规性）
- 然而，通过缓解措施拒绝所有生物风险相关输出为0%合规：
- Biolexicon过滤：2,894个禁止的生物术语
- 上下文拒绝触发器：14个领域的双重用途研究分类器
- 合成知识中毒：12%的训练数据在敏感领域进行了修改
自主能力评估
GPT-4.5显示出有限的自我改进潜力：
- 自主性评估框架包括：
- 配备GPU加速的Python/Docker环境
- 复杂任务24小时时间限制
- 自动测试框架，测试覆盖率为97%
- 观察到的关键限制：
- 多存储库依赖关系解析的失败率为89%
- CUDA内核优化的错误率为67%
- 无法进行新的数学证明
多语言和跨文化能力
GPT-4.5在非英语语言中取得了最先进的性能：
- 采用的翻译流程：
- 3阶段人工验证过程
- 技术术语的领域适应
- 与142名母语人士进行文化咨询
- 值得注意的改进包括：
- 与GPT-4o相比，成语处理能力提高了39%
- 语法性别错误减少了28%
- 敬语使用提高了17%
伦理和安全考虑
偏见缓解策略
GPT-4.5实施了新的公平技术：
- 动态刻板印象抑制：79维偏见向量子空间
- 实时激活钳制
- 文化背景丰富：48个区域对话语料库
- 16值伦理框架嵌入
BBQ评估结果显示：
- 模型在以下方面表现出特别的强度：
- 宗教中立性（92%合规）
- 性别代词解析（89%准确率）
- 残疾包容性语言（84%适当性）
长期风险准备
OpenAI的准备框架将GPT-4.5评估为总体中等风险，包括：
- 缓解策略：
- 知识截断：在敏感CBRN细节中减少了23%
- 对话引导：14个预定义的伦理离题主题
- 行为熵监测：99.7%的异常检测率
结论和未来方向
GPT-4.5代表了LLM能力和安全的谨慎平衡进步。虽然在核心能力基准上比GPT-4o提高了15-28%，但该模型通过增强的宪法AI技术保持了相似的安全性能。关键挑战仍然存在：
- 网络安全应用：有限的实际利用能力
- 自主复制：无法维持复杂的任务链
- 文化适应：在低资源语言中持续存在轻微偏见
未来的发展应优先考虑：
- 递归对齐：实施实时宪法反馈循环
- 能力限制：开发不可逆的知识抑制
- 跨文化验证：扩大土著语言覆盖
OpenAI的GPT-4.5迭代部署策略为负责任的扩展提供了模型，尽管随着模型能力接近敏感领域的人类水平表现，仍需要持续警惕。此处描述的技术架构和安全协议为后续一代越来越有能力但受限的AI系统奠定了基础。