GPT-4.5 OpenAI द्वारा विकसित एक Large language model है, जिसे 27 फरवरी, 2025 को एक शोध पूर्वावलोकन के रूप में जारी किया गया था। यह अपने पूर्ववर्ती, GPT-4 पर एक वृद्धिशील प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है, जिसमें मुख्य ध्यान मॉडल के ज्ञान आधार का विस्तार करने और संवादात्मक सटीकता में सुधार करने पर है। यह मॉडल शुरू में ChatGPT Plus और Pro ग्राहकों के साथ-साथ OpenAI API के माध्यम से उपलब्ध कराया गया था, इससे पहले मार्च 2025 में उद्यम ग्राहकों के लिए व्यापक रूप से जारी किया गया।
कुछ समकालीन मॉडलों के विपरीत, जिन्होंने चेन-ऑफ-थॉट तर्क पर जोर दिया, GPT-4.5 को बेहतर पैटर्न पहचान और रचनात्मक लेखन क्षमताओं के साथ एक सामान्य-उद्देश्यीय मॉडल के रूप में डिज़ाइन किया गया था। OpenAI ने इसे पहले के संस्करणों की तुलना में कम मतिभ्रम की घटनाओं के साथ अधिक "प्राकृतिक" संवादी स्वर के रूप में वर्णित किया। मॉडल को Machine learning तकनीकों के संयोजन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें पर्यवेक्षित अधिगम और मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण अधिगम शामिल है, जो Transformer (architecture) वास्तुकला पर आधारित है जो आधुनिक Generative AI प्रणालियों को रेखांकित करती है।
विकास और रिलीज़
OpenAI ने GPT-4 की व्यावसायिक सफलता के बाद, 2024 की शुरुआत में GPT-4.5 का विकास शुरू किया। इस परियोजना का नेतृत्व Jakob Uszkoreit सहित एक टीम ने किया, जो ट्रांसफार्मर वास्तुकला के मूल आविष्कारकों में से एक है, और Mark Chen, जिन्होंने पहले स्केलिंग भाषा मॉडल पर काम किया था। प्रशिक्षण प्रक्रिया में हजारों NVIDIA GPU का उपयोग किया गया, हालांकि OpenAI ने कुछ अनुमान कार्यों के लिए AMD हार्डवेयर के साथ भी प्रयोग किया। मॉडल को 10 ट्रिलियन से अधिक टोकन वाले डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था, जो GPT-4 के लिए उपयोग किए गए लगभग 13 ट्रिलियन टोकन से एक महत्वपूर्ण वृद्धि है।
रिलीज़ शुरू में "शोध पूर्वावलोकन" चरण तक सीमित थी, जिससे उपयोगकर्ताओं के एक उपसमूह को मॉडल का परीक्षण करने और प्रतिक्रिया प्रदान करने की अनुमति मिली। यह दृष्टिकोण GPT-4 के साथ OpenAI की पहले की रणनीति को दर्शाता है, जिसे भी धीरे-धीरे जारी किया गया था। 5 मार्च, 2025 को, मॉडल सभी ChatGPT Plus ग्राहकों के लिए उपलब्ध हो गया, और मार्च के अंत तक इसे डेवलपर्स के लिए OpenAI API में एकीकृत कर दिया गया। API मूल्य निर्धारण $75 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $150 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन निर्धारित किया गया था, जो इसे GPT-4o से अधिक महंगा बनाता है लेकिन कुछ विशेष तर्क मॉडल से सस्ता है।
तकनीकी वास्तुकला
GPT-4.5 अपने पूर्ववर्तियों के मूल Neural network डिज़ाइन को बरकरार रखता है, जिसमें Multi-Head Attention तंत्र के साथ एक डिकोडर-केवल Transformer (architecture) वास्तुकला का उपयोग किया गया है। मॉडल में लगभग 1.8 ट्रिलियन पैरामीटर हैं, हालांकि मिश्रण-विशेषज्ञ डिज़ाइन के कारण अनुमान के दौरान सभी सक्रिय नहीं होते हैं। यह दृष्टिकोण, जो नेटवर्क को विशेष उप-नेटवर्क में विभाजित करता है, उच्च प्रदर्शन बनाए रखते हुए अधिक कुशल गणना की अनुमति देता है।
प्रशिक्षण प्रक्रिया में Deep learning क्षेत्र से कई नवाचार शामिल किए गए, जिनमें प्रशिक्षण को स्थिर करने के लिए Layer Normalization और अवशिष्ट कनेक्शन शामिल हैं। अनुकूलन में Adam (Optimizer) का उपयोग किया गया था, जिसमें वार्मअप और कोसाइन क्षय चरणों सहित एक कस्टम Learning Rate Scheduling था। ओवरफिटिंग को रोकने के लिए, OpenAI ने Dropout और Gradient Clipping तकनीकों का उपयोग किया। मॉडल को Data Augmentation रणनीतियों से भी लाभ हुआ, जिसमें पहले के GPT संस्करणों से सिंथेटिक डेटा निर्माण शामिल है।
GPT-4 से एक उल्लेखनीय विचलन स्पष्ट तर्क निशानों पर कम जोर था। जबकि GPT-4 और इसके उत्तराधिकारी जैसे o1 और o3 को चरण-दर-चरण तर्क उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था, GPT-4.5 को सीधे, धाराप्रवाह प्रतिक्रियाओं के लिए अनुकूलित किया गया था। इसने इसे कुछ अनुप्रयोगों में तेज़ बना दिया लेकिन जटिल गणितीय या तार्किक कार्यों पर कम सक्षम बना दिया, एक समझौता जिसे OpenAI ने अपने तकनीकी दस्तावेज़ीकरण में स्वीकार किया।
क्षमताएं और प्रदर्शन
बेंचमार्क परीक्षण में, GPT-4.5 ने ज्ञान-गहन कार्यों पर मजबूत प्रदर्शन का प्रदर्शन किया। इसने MMLU (मैसिव मल्टीटास्क लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग) बेंचमार्क पर 71.4% स्कोर किया, जो GPT-4 के 69.1% से थोड़ा सुधार है। HumanEval कोडिंग बेंचमार्क पर, इसने 71.2% की pass@1 दर हासिल की, जो GPT-4o के बराबर है। हालांकि, GPQA (स्नातक-स्तरीय Google-प्रूफ Q&A) बेंचमार्क पर, जो उन्नत वैज्ञानिक तर्क का परीक्षण करता है, GPT-4.5 ने 71.0% स्कोर किया, जो OpenAI के o3 तर्क मॉडल द्वारा प्राप्त 86.0% से काफी कम है।
मॉडल ने रचनात्मक लेखन और सूक्ष्म बातचीत में विशेष ताकत दिखाई। शुरुआती परीक्षकों ने बताया कि GPT-4.5 ने अधिक प्राकृतिक-ध्वनि वाला संवाद उत्पन्न किया और सांस्कृतिक संदर्भ की बेहतर समझ प्रदर्शित की। OpenAI के आंतरिक मूल्यांकन ने GPT-4o की तुलना में मतिभ्रम दर में 38% की कमी का संकेत दिया, जिसका अर्थ है कि मॉडल में तथ्यों को गढ़ने या गैर-मौजूद स्रोतों का हवाला देने की संभावना कम थी।
उद्यम अनुप्रयोगों के लिए, GPT-4.5 को माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर OpenAI सेवा में एकीकृत किया गया था, जिससे व्यवसायों को क्लाउड बुनियादी ढांचे के माध्यम से मॉडल तक पहुंचने की अनुमति मिली। यह Amazon Web Services और Google Cloud पर उनके संबंधित एआई बाजारों के माध्यम से भी उपलब्ध हो गया। मॉडल ने 256,000 टोकन की संदर्भ विंडो का समर्थन किया, जिससे लंबे दस्तावेजों या बहु-मोड़ वाली बातचीत की प्रक्रिया संभव हो गई।
सीमाएं और विवाद
अपने सुधारों के बावजूद, GPT-4.5 को इसकी उच्च कम्प्यूटेशनल लागत के लिए आलोचना का सामना करना पड़ा। मॉडल को अनुमान के दौरान GPT-4o की तुलना में लगभग 10 गुना अधिक कंप्यूट की आवश्यकता थी, जिससे प्रतिक्रिया समय धीमा और ऊर्जा खपत अधिक हुई। कुछ शोधकर्ताओं, जिनमें Melanie Mitchell शामिल हैं, ने सवाल किया कि क्या वृद्धिशील लाभ पर्यावरणीय प्रभाव को उचित ठहराते हैं, यह देखते हुए कि मॉडल को प्रशिक्षित करने में अनुमानित 50 गीगावाट-घंटे बिजली की खपत हुई।
मॉडल ने गणितीय तर्क और स्थानिक कार्यों में भी सीमाएं प्रदर्शित कीं। AIME (अमेरिकन इनविटेशनल मैथमैटिक्स एग्जामिनेशन) 2024 बेंचमार्क पर, GPT-4.5 ने 36.7% स्कोर किया, जो o3 द्वारा प्राप्त 86.0% से काफी कम है। इसने कुछ पर्यवेक्षकों को यह तर्क देने के लिए प्रेरित किया कि OpenAI ने समस्या-समाधान क्षमता पर संवादी गुणवत्ता को प्राथमिकता दी थी, एक रणनीतिक विकल्प जो Anthropic के क्लॉड मॉडल और Google DeepMind की जेमिनी श्रृंखला जैसे प्रतिस्पर्धियों से अलग था।
गोपनीयता अधिवक्ताओं ने मॉडल के प्रशिक्षण डेटा के बारे में चिंताएं उठाईं, जिसमें सार्वजनिक रूप से उपलब्ध वेब सामग्री और लाइसेंस प्राप्त डेटासेट शामिल थे। OpenAI ने बनाए रखा कि उसने व्यक्तिगत जानकारी को बाहर करने के लिए फ़िल्टर लागू किए थे, लेकिन Stanford AI Lab जैसे संगठनों द्वारा स्वतंत्र ऑडिट में अवशिष्ट गोपनीयता जोखिम पाए गए। अप्रैल 2025 में, कैलिफोर्निया में एक क्लास-एक्शन मुकदमा दायर किया गया था, जिसमें आरोप लगाया गया था कि GPT-4.5 ने बिना प्राधिकरण के कॉपीराइट पाठ को पुन: प्रस्तुत किया, एक मामला जो 2025 के अंत तक लंबित था।
विरासत और प्रभाव
GPT-4.5 को व्यापक रूप से एक संक्रमणकालीन मॉडल के रूप में माना जाता था, जो GPT-4 और अपेक्षित GPT-5 के बीच की खाई को पाटता है। इसकी रिलीज़ ने व्यापक Artificial intelligence उद्योग को प्रभावित किया, यह प्रदर्शित करके कि अकेले स्केलिंग वास्तुशिल्प सफलताओं के बिना भी ज्ञान और प्रवाह में मापने योग्य सुधार ला सकती है। मॉडल के मिश्रण-विशेषज्ञ डिज़ाइन को बाद में AI21 Labs और Inflection AI सहित अन्य डेवलपर्स द्वारा अपनाया गया था।
2025 के अंत तक, GPT-4.5 को OpenAI के GPT-5 द्वारा प्रतिस्थापित कर दिया गया था, जिसने तर्क क्षमताओं को अधिक प्रभावी ढंग से एकीकृत किया। हालांकि, GPT-4.5 लागत-दक्षता और रचनात्मक आउटपुट को प्राथमिकता देने वाले अनुप्रयोगों के लिए उपयोग में रहा। इसके विकास ने Machine learning अनुसंधान के प्रक्षेपवक्र के बारे में चल रही बहसों में भी योगदान दिया, विशेष रूप से मॉडल आकार, प्रशिक्षण डेटा और अनुमान दक्षता के बीच संतुलन। एक पूर्ण उत्पाद के बजाय एक शोध पूर्वावलोकन के रूप में मॉडल को जारी करने का OpenAI का निर्णय बढ़ती नियामक जांच की प्रतिक्रिया के रूप में देखा गया था, क्योंकि european union और अन्य जगहों की सरकारों ने व्यापक एआई कानून का मसौदा तैयार करना शुरू कर दिया था।