预备阶段

在开始完整训练之前，OpenAI 通常会训练尺寸更小的模型（大约是完整模型的千分之一）来收集一些洞察效果，这相当于在正式训练之前进行一次预热。

计算资源

GPT-5 正在利用最大限度的计算资源，这表明了该项目的雄心壮志。

训练时长和安全测试

GPT-4训练了大约3个月，然后进行了安全测试。GPT-5 的时间线可能类似。

红队成员

OpenAI 关闭了 "Red Teaming Network" 的申请，暗示着安全测试人员已经准备好在GPT-5的训练检查点阶段对其进行评估

逐渐发布

在正式发布最终的 GPT-5 之前，OpenAI 可能会采用 “逐步发布” 的策略，例如先推出类似 GPT-4.2 的中间版本，这些版本可能会来自GPT-5训练过程中的不同检查点。

推理能力

GPT-5 预计将具有增强的推理能力，能够阐述并内部或外部检查其推理步骤。

阐述推理过程: GPT-5 能够以清晰易懂的方式解释其推理过程，让用户明白它是如何一步步得出结论的。这有助于提升透明度和可信度，让用户更好地理解 GPT-5 的输出。

内部和外部检查: GPT-5 能够自行检查其推理过程中的逻辑一致性和漏洞，同时也可接受外部的质疑和检验。这有助于它发现并纠正错误的推理，从而降低输出结果中的错误率。

多层次推理: GPT-5 能够进行多层次的推理，也就是说它可以将多个不同的推理过程结合起来，从而得出更加复杂和细致的结论。例如，它可以先进行事实推理，然后基于事实进行因果推理，最终得出更加全面的分析和判断。

学习和改进推理能力: GPT-5 能够通过不断学习和训练来改进其推理能力。它可以从过去的错误中吸取教训，并尝试新的推理策略，从而逐渐变得更加可靠和强大。

参数大小

GPT-5的参数数量可能将是GPT-4的10倍左右。GPT-4的参数数量估计在1.5到1.8万亿之间，因此GPT-5的参数数量可能会达到惊人的15到18万亿！

模型架构

GPT-5模型架构可能引入的改进，包括更大的嵌入维度、更多层和专家数量的两倍。可能提升GPT-5的识别和处理更细致、更复杂的模式识别能力。

1.更大的嵌入维度

Embedding是一种将离散文本数据转换为数值向量表示的技术。更高的嵌入维度意味着可以容纳更多信息，使得模型能够更好地捕捉文本语义和含义之间的细微差别。

这有助于 GPT-5 理解更长、更复杂的句子，并生成更准确、更符合上下文的内容。

2.更多的层

模型架构通常由多个神经网络层堆叠而成，每一层都提取不同层次的特征。更多的层意味着能够提取更深入、更抽象的语义特征。

这有助于 GPT-5 理解文本之间的微妙关联，并生成更具逻辑性和条理性的文本。

3.增加专家数量

一些大型模型使用了 "专家" 机制，其中多个子模型并行工作，每个专家专注于不同的模式或特征。增加专家数量意味着模型可以同时关注更多不同的信息和线索。

这有助于 GPT-5 识别更细致、更复杂的模式，例如文本中隐含的含义、双关语和讽刺等。

多模态

GPT-5 预计将在多模态能力方面取得更大进展，包括更好地整合文本、图像、音频，甚至可能还有视频。

可靠性改进

GPT-5 的目标是提高可靠性，可能是通过评估多个响应并选择最佳响应来实现的。

多语言数据

GPT-5 的训练数据集很可能会包含更多多语言数据，这将有助于其在不同语言的表现获得提升。

实时交互

预计GPT-5的实时语音交互能力将得到提升，减少响应延迟。这将使其更适合对话场景，例如语音助手和客服机器人。

解密文本

与 GPT-4 类似，GPT-5 可能具备处理和理解打乱顺序文本的能力。这可以扩展其应用范围，例如用于解密信息或分析加密文本。

发布时间线

虽然尚不确定，但据推测，GPT-5可能会在2024年11月底发布，其功能可能会逐步开放，直至2025年。

性能比较

预计GPT-5将在多个领域显著超越GPT-4，例如编程、数学和STEM领域。这表明其在解决复杂问题和进行逻辑推理方面将拥有更强的能力。