奥特曼首揭GPT-4.5内幕，一个bug搞崩10万GPU！5人即可重训GPT-4

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文章摘要

【关键词】 GPT-4.5、研发故事、技术突破、数据效率、Scaling Law

OpenAI团队在最新播客中首次公开了GPT-4.5的研发历程，揭示了从愿景到现实的史诗级突破。早在两年前，团队就设定了比GPT-4聪明10倍的目标，这不仅是对模型性能的挑战，更是对计算、数据和协作的极限考验。GPT-4.5的推出标志着无监督学习边界的再次扩展，其情商被认为是所有模型中最强的。研发过程中，团队面临了诸多挑战，包括算力基础设施的扩展、数据效率的提升以及算法优化等。

在预训练阶段，团队遇到了两个主要难题：一是从1万个GPU扩展到10万个GPU时，小概率问题会引发大规模计算中的混乱；二是探索前沿科技本身的高难度。尽管训练时间比预期更长，但团队最终实现了目标，GPT-4.5在有效算力下达到了比GPT-4聪明10倍的效果。此外，团队还分享了训练中的趣事，如解决“torch.sum bug”后模型性能的显著提升，这一发现极大地鼓舞了团队士气。

数据效率成为GPT-4.5研发中的关键瓶颈，OpenAI的下一个主要研究前沿是提高数据效率。团队认为，更好的预训练和无监督学习能全面提升模型的智能，帮助模型更好地泛化，这与模型的推理能力形成互补。预训练本质上是对数据的压缩，通过发现不同事物之间的联系、类比和抽象，模型能够更有效地学习和推理。

在播客的最后，奥特曼表示，GPT-4.5的研发过程实际上是一场验证Scaling Law是否成立的实验。结果显示，Scaling Law不仅有效，而且可能会持续很长时间，这为未来的AI发展提供了重要的理论支持。团队还探讨了数据压缩与智能提升之间的关系，认为模型数据压缩得越多，智能就越高，这与现实世界中数据的“关键概念”稀疏性密切相关。

总的来说，GPT-4.5的研发不仅是一次技术上的突破，更是对AI未来发展方向的深刻洞察。通过不断优化算法、提升数据效率和验证Scaling Law，OpenAI为AI领域的持续进步奠定了坚实的基础。