GPT-4.5は、OpenAIによって開発された大規模言語モデルであり、2025年2月27日に研究プレビューとして公開された。これは前身であるGPT-4に対する段階的な進歩を表しており、主にモデルの知識基盤の拡大と会話の正確性の向上に焦点を当てている。このモデルは当初、ChatGPT PlusおよびProの加入者、ならびにOpenAI APIを通じて利用可能となり、その後2025年3月に企業顧客向けに広範な展開が行われた。
連鎖思考推論を重視した同時代の一部のモデルとは異なり、GPT-4.5は、強化されたパターン認識と創造的執筆能力を備えた汎用モデルとして設計された。OpenAIは、これをより「自然な」会話調を持ち、初期バージョンと比較して幻覚の発生が少ないと説明した。このモデルは、機械学習技術の組み合わせを用いて訓練され、教師あり学習や人間のフィードバックからの強化学習を含み、現代の生成AIシステムの基盤となるTransformer (architecture)アーキテクチャに基づいて構築された。
開発とリリース
OpenAIは、GPT-4の商業的成功を受けて、2024年初頭にGPT-4.5の開発を開始した。このプロジェクトは、transformerアーキテクチャの当初の発明者の一人であるJakob Uszkoreitと、以前に言語モデルのスケーリングに取り組んだMark Chenを含むチームによって主導された。訓練プロセスでは数千台のNVIDIA GPUが使用されたが、OpenAIは特定の推論タスクのためにAMDハードウェアも実験した。このモデルは、GPT-4に使用された約13兆トークンから大幅に増加した、10兆トークンを超えるデータセットで訓練された。
リリースは当初「研究プレビュー」段階に限定され、一部のユーザーがモデルをテストしてフィードバックを提供できるようにした。このアプローチは、GPT-4でも段階的に展開されたOpenAIの以前の戦略を反映している。2025年3月5日、このモデルはすべてのChatGPT Plus加入者が利用できるようになり、3月下旬までに開発者向けのOpenAI APIに統合された。API価格は、入力トークン100万あたり75ドル、出力トークン100万あたり150ドルに設定され、GPT-4oよりも高価であるが、一部の専門的な推論モデルよりも安価であった。
技術アーキテクチャ
GPT-4.5は、前身のコアとなるニューラルネットワーク設計を維持し、マルチヘッドアテンションメカニズムを備えたデコーダーのみのTransformer (architecture)アーキテクチャを利用している。このモデルは約1.8兆パラメータを持つが、推論中にすべてがアクティブになるわけではなく、混合エキスパート設計によるものである。このアプローチは、ネットワークを専門化されたサブネットワークに分割し、高いパフォーマンスを維持しながらより効率的な計算を可能にする。
訓練プロセスには、深層学習分野からのいくつかの革新が組み込まれており、訓練を安定させるためのLayer Normalizationや残差接続が含まれる。最適化には、ウォームアップとコサイン減衰フェーズを含むカスタム学習率スケジュールを備えたAdam (Optimizer)が使用された。過学習を防ぐために、OpenAIはDropoutおよびGradient Clipping技術を採用した。このモデルはまた、初期のGPTバージョンからの合成データ生成を含むデータ拡張戦略の恩恵を受けた。
GPT-4からの顕著な変更点は、明示的な推論トレースへの重点の減少であった。GPT-4およびその後継であるo1やo3はステップバイステップの推論を生成するように訓練されたが、GPT-4.5は直接的で流暢な応答に最適化された。これにより、一部のアプリケーションでは高速化されたが、複雑な数学的または論理的なタスクでは能力が低下し、これはOpenAIが技術文書で認めたトレードオフである。
能力とパフォーマンス
ベンチマークテストにおいて、GPT-4.5は知識集約型タスクで強いパフォーマンスを示した。MMLU（大規模マルチタスク言語理解）ベンチマークで71.4%を獲得し、GPT-4の69.1%からわずかに改善した。HumanEvalコーディングベンチマークでは、pass@1率71.2%を達成し、GPT-4oに匹敵する。しかし、高度な科学的推論をテストするGPQA（大学院レベルのGoogleプルーフQ&A）ベンチマークでは、GPT-4.5は71.0%を獲得し、OpenAIのo3推論モデルが達成した86.0%よりも大幅に低かった。
このモデルは、特に創造的執筆と微妙な会話で強みを示した。初期のテスターは、GPT-4.5がより自然な対話を生成し、文化的文脈の理解が向上したと報告した。OpenAIの内部評価では、GPT-4oと比較して幻覚率が38%減少したことが示され、モデルが事実を捏造したり存在しない情報源を引用したりする可能性が低くなったことを意味する。
エンタープライズアプリケーション向けに、GPT-4.5はMicrosoft Azure OpenAI Serviceに統合され、企業がクラウドインフラストラクチャを通じてモデルにアクセスできるようになった。また、Amazon Web ServicesおよびGoogle CloudのそれぞれのAIマーケットプレイスでも利用可能となった。このモデルは256,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、長いドキュメントやマルチターン会話の処理を可能にした。
制限と論争
その改善にもかかわらず、GPT-4.5は高い計算コストに対して批判に直面した。このモデルは、推論中にGPT-4oの約10倍の計算を必要とし、応答時間の遅延とエネルギー消費の増加につながった。Melanie Mitchellを含む一部の研究者は、増分の利点が環境への影響を正当化するかどうか疑問視し、モデルの訓練が推定50ギガワット時の電力を消費したと指摘した。
このモデルはまた、数学的推論と空間的タスクにおける制限を示した。AIME（アメリカ数学招待試験）2024ベンチマークでは、GPT-4.5は36.7%を獲得し、o3が達成した86.0%を大幅に下回った。これにより、一部の観察者は、OpenAIが問題解決能力よりも会話品質を優先したと主張し、AnthropicのClaudeモデルやGoogle DeepMindのGeminiシリーズなどの競合他社から分岐する戦略的選択であると述べた。
プライバシー擁護者は、公開されたウェブコンテンツとライセンスされたデータセットを含むモデルの訓練データについて懸念を提起した。OpenAIは、個人情報を除外するフィルターを実装したと主張したが、Stanford AI Labなどの組織による独立監査では、残留するプライバシーリスクが発見された。2025年4月、カリフォルニア州でGPT-4.5が許可なく著作権テキストを複製したと主張する集団訴訟が提起され、この訴訟は2025年後半時点で係争中であった。
遺産と影響
GPT-4.5は、GPT-4と予想されるGPT-5の間の橋渡しとなる移行モデルとして広く認識された。そのリリースは、アーキテクチャの飛躍なしでもスケーリングだけで知識と流暢さの測定可能な改善をもたらすことを実証し、より広範な人工知能業界に影響を与えた。このモデルの混合エキスパート設計は、その後、AI21 LabsやInflection AIを含む他の開発者によって採用された。
2025年末までに、GPT-4.5は、推論能力をより効果的に統合したOpenAIのGPT-5に取って代わられた。しかし、GPT-4.5は、コスト効率と創造的な出力を優先するアプリケーションで使用され続けた。その開発はまた、機械学習研究の軌跡、特にモデルサイズ、訓練データ、推論効率のバランスに関する進行中の議論に貢献した。OpenAIがモデルを完全な製品ではなく研究プレビューとしてリリースする決定は、欧州連合などの政府が包括的なAI法の起草を開始する中で、高まる規制監視への対応と見なされた。