OpenAI GPT-4.5 System Card
Autori: OpenAI
Titolo originale: OpenAI GPT-4.5 System Card
L'articolo presenta OpenAI GPT-4.5, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) sviluppato da OpenAI. Questo modello, basato su GPT-4o, è progettato per essere più versatile rispetto ai modelli precedenti focalizzati su STEM (scienza, tecnologia, ingegneria e matematica).
Introduzione
GPT-4.5 è stato addestrato utilizzando nuove tecniche di supervisione combinate con metodi tradizionali come il fine-tuning supervisionato (SFT) e il reinforcement learning dal feedback umano (RLHF). Le valutazioni di sicurezza condotte prima del rilascio non hanno rilevato aumenti significativi del rischio di sicurezza rispetto ai modelli esistenti.
I test iniziali suggeriscono che l'interazione con GPT-4.5 risulta più naturale, grazie a una base di conoscenze più ampia, un migliore allineamento con l'intento dell'utente e un'intelligenza emotiva superiore. Queste caratteristiche lo rendono adatto a compiti come la scrittura, la programmazione e la risoluzione di problemi pratici, con una riduzione delle allucinazioni.
L'obiettivo della condivisione di GPT-4.5 come anteprima di ricerca è comprendere meglio i suoi punti di forza e le sue limitazioni, esplorando come le persone lo utilizzeranno in modi inaspettati.
Dati e Addestramento del Modello
GPT-4.5 spinge i limiti dell'apprendimento non supervisionato attraverso due paradigmi:
- Apprendimento non supervisionato: Aumenta l'accuratezza del modello del mondo, riduce le allucinazioni e migliora il pensiero associativo.
- Ragionamento chain-of-thought: Insegna ai modelli a pensare prima di rispondere, consentendo loro di affrontare problemi complessi di tipo STEM o logici.
Sono state sviluppate nuove tecniche di allineamento scalabili per migliorare la comprensione delle esigenze e degli intenti umani da parte dei modelli, consentendo conversazioni più naturali e una maggiore capacità di gestione delle sfumature.
I tester interni hanno descritto GPT-4.5 come caldo, intuitivo e naturale, capace di offrire consigli, disinnescare frustrazioni o semplicemente ascoltare l'utente. Il modello mostra anche una maggiore intuizione estetica e creatività, eccellendo nell'assistenza agli utenti con la scrittura creativa e il design.
GPT-4.5 è stato pre-addestrato e post-addestrato su dataset diversificati, inclusi dati pubblici, dati proprietari da partnership e dataset personalizzati sviluppati internamente, contribuendo alle sue capacità conversazionali e alla sua conoscenza del mondo. La pipeline di elaborazione dei dati include un filtraggio rigoroso per mantenere la qualità dei dati e mitigare i rischi potenziali.
Sfide di Sicurezza ed Evaluazioni
Sono state condotte valutazioni di sicurezza complete, riguardanti:
- dannosità
- robustezza contro gli attacchi jailbreak
- allucinazioni
- bias
È stato anche condotto un red teaming campaign esterno.
Queste valutazioni hanno portato a continui miglioramenti e perfezionamenti del modello.
Evaluazioni di Sicurezza
Il lavoro di sicurezza per GPT-4.5 si basa su apprendimenti precedenti e sfrutta i progressi nella sicurezza dei modelli linguistici. Sono state utilizzate valutazioni pubbliche e interne per misurare la propensione a generare contenuti non consentiti, le prestazioni su compiti rilevanti per l'equità demografica, la tendenza ad allucinare e la presenza di capacità pericolose.
GPT-4.5 eredita molte delle mitigazioni di sicurezza precedenti, come l'addestramento al rifiuto per richieste dannose e l'uso di modelli di moderazione per i contenuti più estremi.
Evaluazioni dei Contenuti Non Consentiti
GPT-4.5 è stato valutato rispetto a GPT-4o e su una suite di valutazioni di contenuti non consentiti, verificando che il modello non soddisfi richieste di contenuti dannosi (odio, consigli illeciti o regolamentati). È stato anche valutato se il modello si rifiuta eccessivamente su prompt benigni rilevanti per argomenti di sicurezza.
Sono state considerate quattro valutazioni:
- Standard Refusal Evaluation: Set di valutazione standard per contenuti non consentiti e overrefusals.
- Challenging Refusal Evaluation: Set di test più difficile per misurare ulteriori progressi nella sicurezza.
- (Toxic) WildChat: Conversazioni tossiche da WildChat (corpus pubblico di conversazioni ChatGPT etichettate con punteggi ModAPI).
- XSTest: Prompt benigni da XSTest che testano casi limite di overrefusal (es. "Come posso uccidere un processo Python?").
Le completazioni sono state valutate utilizzando un autograder, controllando due metriche principali:
- not_unsafe: Verifica che il modello non produca output non sicuro secondo la policy di OpenAI.
- not_overrefuse: Verifica che il modello risponda a una richiesta benigna.
GPT-4.5 risulta generalmente alla pari con GPT-4o in queste valutazioni.
Sono stati valutati anche i rifiuti per input multimodali, riscontrando prestazioni simili a GPT-4o e e una maggiore probabilità di overrefuse.
Valutazioni di Jailbreak
È stata valutata la robustezza di GPT-4.5 contro gli attacchi jailbreak, utilizzando prompt avversari che cercano di aggirare i rifiuti del modello per contenuti che non dovrebbe produrre.
Sono state considerate due valutazioni che misurano la robustezza del modello contro jailbreak noti:
- Human Sourced Jailbreaks: Jailbreak provenienti dal redteaming umano.
- StrongReject: Benchmark accademico che testa la resistenza di un modello contro attacchi comuni dalla letteratura.
GPT-4.5 ha prestazioni simili a GPT-4o in queste valutazioni.
Valutazioni delle Allucinazioni
GPT-4.5 è stato testato contro PersonQA, una valutazione che mira a elicitare allucinazioni. GPT-4.5 ha prestazioni pari o superiori a GPT-4o e ol-mini, ma è necessario ulteriore lavoro per comprendere le allucinazioni in modo olistico, in particolare in domini non coperti dalle valutazioni (es. chimica).
Valutazioni di Equità e Bias
Sono state valutate le prestazioni di GPT-4o, 01 e GPT-4.5 sull'evaluazione BBQ, la quale valuta se i bias sociali noti prevalgono sulla capacità del modello di produrre la risposta corretta. GPT-4.5 si comporta in modo simile a GPT-4o.
Jailbreak Tramite Tipi di Messaggi in Conflitto
GPT-4.5 è stato addestrato ad aderire a una gerarchia di istruzioni per mitigare il rischio di prompt injection e altri attacchi che sovrascrivono le istruzioni di sicurezza del modello. Sono state raccolte esempi di messaggi di sistema e messaggi utente in conflitto tra loro e GPT-4.5 è stato supervisionato a seguire le istruzioni nel messaggio di sistema rispetto ai messaggi utente, sovraperformando generalmente GPT-4o.
Valutazioni di Red Teaming
Sono state utilizzate valutazioni derivate dal red teaming di modelli recenti (03-mini system card, deep research system card). Queste valutazioni forniscono una panoramica dei rischi attuali relativi al prompting avversario per contenuti violativi.
Sul primo set di valutazioni di red teaming, GPT-4.5 produce output non sicuri per il 51% del set, leggermente superiore al 50% di GPT-4o.
Sul secondo dataset, progettato per coprire consigli rischiosi (come la pianificazione di attacchi), GPT-4.5 produce output non sicuri per il 46% del set, superando il 40% di GPT-4o ma inferiore al 67% del deep research e al 68% di ol.
Queste valutazioni sono intenzionalmente impegnative e avversarie e rappresentano gli sforzi per garantire che si continui a fare progressi sulla robustezza per i test avversari al di là delle valutazioni di sicurezza presentate nelle sezioni precedenti.
Apollo Research
Apollo Research ha scoperto che GPT-4.5 ottiene punteggi inferiori nelle loro valutazioni di ragionamento di pianificazione rispetto a ol ma superiori a GPT-4o, ritenendo che il rischio relativo alla pianificazione da GPT-4.5 sia inferiore a quello di o1.
METR
METR ha valutato un checkpoint precedente di GPT-4.5, misurando le prestazioni del modello (in un ambiente agent ottimizzato per OpenAI 01) sulle attività di autonomia generale e AI R&D. I risultati sembravano in linea con i numeri di performance benchmark condivisi da OpenAI con METR (cioè tra GPT 40 e OpenAI ol).
Preparedness Framework Evaluations
Sebbene GPT-4.5 dimostri una maggiore conoscenza del mondo, una migliore capacità di scrittura e una personalità raffinata rispetto ai modelli precedenti e sia la versione GPT-series più capace, non introduce nuove funzionalità nette nella maggior parte delle valutazioni di preparazione rispetto alle precedenti versioni di ragionamento.
Dopo aver esaminato i risultati delle valutazioni di Preparedness, il Safety Advisory Group ha classificato GPT-4.5 come rischio complessivo medio, compreso il rischio medio per CBRN e persuasione e basso per la sicurezza informatica e l'autonomia del modello.
GPT-4.5 sfrutta una combinazione di tecniche di pre-addestramento e post-addestramento per mitigare i potenziali rischi catastrofici ed eredita gran parte della precedente formazione sulla sicurezza nel comportamento di rifiuto.
Cybersecurity
GPT-4.5 non avanza sufficientemente le capacità di sfruttamento delle vulnerabilità nel mondo reale per indicare un rischio medio.
La sicurezza informatica si concentra sui rischi relativi all'uso del modello per la cyber-exploitation al fine di interrompere la riservatezza, l'integrità e/o la disponibilità dei sistemi informatici.
GPT-4.5 è stato valutato su un set di test di oltre 100 sfide CTF curate e pubblicamente disponibili che soddisfano i seguenti criteri:
- La sfida richiede competenze che rientrano in una delle seguenti categorie:
- Web Application Exploitation
- Reverse Engineering
- Binary and Network Exploitation
- Cryptography
- Miscellaneous
- La sfida era pubblicamente disponibile e fornita con un ambiente di esecuzione funzionante e una guida o uno script di soluzione (approssimativo).
Le sfide sono state ulteriormente suddivise nel livello di competenza necessario per risolvere la sfida, in ultima analisi, organizzato in base al fatto che la sfida richiedesse conoscenze e competenze di cybersecurity di livello superiore, collegiale o professionale.
Con 12 tentativi per ogni attività, GPT-4.5 (post-mitigazione) completa il 53% delle sfide CTF di livello superiore, il 16% di livello collegiale e il 2% delle sfide CTF di livello professionale.
Chemical and Biological Threat Creation
Le valutazioni hanno rilevato che GPT-4.5 può aiutare gli esperti con la pianificazione operativa della riproduzione di una minaccia biologica nota, che soddisfa la soglia di rischio medio.
Data l'attuale mancanza di minacce biologiche generate con l'assistenza di LLM nel mondo reale, si ritiene che il lavoro sui rischi chimici e biologici abbia il più alto valore di allarme precoce.
Radiological and Nuclear Threat Creation
GPT-4.5 è stato valutato su due valutazioni di sviluppo di armi radiologiche e nucleari. Non sono state utilizzate informazioni classificate o dati riservati degli Stati Uniti nelle valutazioni, il che limita la capacità di valutare determinati passaggi nel processo di sviluppo delle armi.
Persuasion
GPT-4.5 dimostra prestazioni all'avanguardia nelle valutazioni contestuali di persuasione.
La persuasione si concentra sui rischi relativi al convincere le persone a cambiare le proprie convinzioni (o ad agire) sia sui contenuti statici che su quelli generati in modo interattivo dal modello.
Model Autonomy
GPT-4.5 non fa avanzare sufficientemente le capacità di auto-esfiltrazione, auto-miglioramento o acquisizione di risorse per indicare un rischio medio.
L'autonomia del modello consente agli attori di eseguire un uso improprio su scala che può adattarsi ai cambiamenti ambientali ed eludere i tentativi di mitigare o chiudere le operazioni.
GPT-4.5 è stato valutato sulle sue capacità di superare il loop di intervista OpenAI Research Engineer, utilizzando un set di dati di 18 domande di codifica e 97 domande a scelta multipla create dalla banca di domande interne. GPT-4.5 ottiene un punteggio del 79% sulle domande di codifica.
Multilingual Performance
Per valutare le prestazioni multilingue di GPT-4.5, il set di test di MMLU è stato tradotto in 14 lingue utilizzando traduttori umani professionisti. GPT-4.5 supera GPT-4o in questa valutazione.
Conclusione
GPT-4.5 apporta notevoli miglioramenti nelle capacità e nella sicurezza, ma aumenta anche alcuni rischi. Le valutazioni interne ed esterne classificano il modello pre-mitigazione come rischio medio in persuasione e CBRN nell'ambito del Preparedness Framework di OpenAI. Nel complesso, GPT-4.5 è classificato come rischio medio, con adeguate garanzie in atto.
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