In einer Welt, in der Technologie und
künstliche Intelligenz exponentiell voranschreiten, hat OpenAI mit GPT-3 bereits einen
Meilenstein erreicht, aber jetzt, mit GPT-4 haben sie eine neue Errungenschaft erlangt. GPT-4,
basierend auf der bahnbrechenden GPT-3.5-Architektur, verspricht die ultimative
Sprachkommunikationserfahrung. Auch AI Fellows setzt bereits GPT-4 auf seiner
KI-Plattform ein, weshalb wir in diesem Blogbeitrag einen genaueren Blick GPT-3 und GPT-4 werfen und die Unterschiede zwischen GPT-4 und GPT3 leicht verständlich und knapp erklären wollen. Außerdem behandeln wir die beeindruckenden
Funktionen, die das neue GPT-4 bietet, und erkunden, wie es die Zukunft der
künstlichen Intelligenz revolutionieren kann.
Leistungsfähigkeit
und Größe:
Der erste und offensichtlichste Unterschied zwischen GPT-3
und GPT-4 liegt in ihrer Leistungsfähigkeit und Größe. GPT-4 übertrifft GPT-3
in Bezug auf die Anzahl der Parameter, das erklärt, warum es ein tieferes und
breiteres Verständnis von Sprache und Inhalten hat. GPT-4 wurde mit rund 100
Billion Parametern trainiert. Zum Vergleich: GPT-3 wurde mit „nur“ 175
Milliarden Parametern trainiert. Was einem Faktor von ca. 570 entspricht. Mit
einer größeren Modellkomplexität kann GPT-4 komplexere Fragen beantworten, in
tieferen Kontext eintauchen und umfassendere Informationen liefern.
Die Datenverarbeitung in Textform ist ein
wesentlicher Bestandteil des GPT-Systems. Dabei hat GPT-4 einen deutlichen
Fortschritt in Bezug auf die Menge der verarbeiteten Daten gemacht. Der Umfang
der Texteingabe bei GPT wird in sogenannten „Tokens“ gemessen. GPT-4 ist in der
Lage, eine größere Menge an Textdaten zu verarbeiten als GPT-3. Während GPT-3
eine maximale Anzahl von 8 Tokens erlaubt, hat GPT-4 diese Grenze auf 32 Tokens
erweitert.
Die GPT-Modellfamilie nutzt Tokens, um Text zu
verarbeiten. Tokens sind dabei typische Zeichenfolgen, die im Text vorkommen.
Diese Modelle verstehen die statistischen Zusammenhänge zwischen den einzelnen
Tokens und können auf Basis dieser Informationen das nächste Token in einer
Abfolge generieren. Die Berechnung der Tokens erfolgt mithilfe eines speziell
von OpenAI entwickelten „Tokenizers“.
Verständnis von Nuancen und Kontext:
GPT-4 wurde mit fortschrittlicheren Algorithmen und
Techniken trainiert, um Nuancen und Kontexte besser zu verstehen. Im Vergleich
zu GPT-3 kann GPT-4 Sätze besser analysieren und verstehen, was zu präziseren
und sinnvolleren Antworten führt. Es kann den Zusammenhang zwischen aufeinanderfolgenden
Beiträgen erkennen und die Konversation flüssiger gestalten. Das Modell kann
auch Ironie, Wortspiele und Subtilität besser erfassen, was zu einer
verbesserten Kommunikationserfahrung führt.
Die strukturierte Entwicklung der äußerst komplexen Modelle
von GPT-4 wird durch den Einsatz selbstlernender Spracherkennungssysteme
ermöglicht. Dabei spielen Methoden und Techniken des Natural Language
Processing (NLP) eine zentrale Rolle:
NLP befasst sich mit der Erfassung und computergestützten
Verarbeitung natürlicher Sprache mithilfe von Regeln und Algorithmen. Es
kombiniert Erkenntnisse und Ansätze aus den Sprachwissenschaften mit moderner
Informatik und künstlicher Intelligenz. Das Ziel besteht darin, eine möglichst
effektive Kommunikation zwischen Menschen und Computern mittels Sprache zu
ermöglichen.
Daher strebt man an, sowohl Anwendungen als auch Maschinen
durch Sprache steuer- und bedienbar zu machen. Da Computer nicht über
menschliche Erfahrungen verfügen, um Sprache besser zu verstehen, müssen sie
auf Algorithmen und Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen
Intelligenz zurückgreifen. NLP erfasst Sprache in Form von Schall oder
Zeichenketten und erzeugt deren Bedeutung. Hierfür stehen verschiedene Methoden
zur Verfügung.
Geschwindigkeit und
Effizienz:
Ein weiterer wichtiger Unterschied besteht in der
Geschwindigkeit und Effizienz von GPT-4 im Vergleich zu GPT-3. Durch
Optimierungen in der Modellarchitektur und Hardware können GPT-4-Anfragen
schneller verarbeitet und Antworten in kürzerer Zeit generiert werden. Dies
führt zu einer verbesserten Nutzererfahrung und ermöglicht eine effizientere
Nutzung des Modells in Echtzeit-Anwendungen wie Kundenservice-Chats oder
Chat-Assistenten.
Anpassungsfähigkeit
und Spezialisierung:
Während GPT-3 bereits eine bemerkenswerte
Anpassungsfähigkeit aufweist, geht GPT-4 noch einen Schritt weiter. Es
ermöglicht eine schnellere und effektivere Anpassung an Domänen oder
Anwendungsbereiche. Das Modell kann kontinuierlich mit benutzerdefinierten
Daten trainiert werden, um Fachwissen zu erwerben und spezifische Terminologie
zu verstehen. Dadurch kann GPT-4 personalisierte und maßgeschneiderte Lösungen
bieten, die den individuellen Anforderungen und Präferenzen der Benutzer
entsprechen.
Der Fortschritt der Sprachkommunikation:
Seit den frühen Tagen der künstlichen
Intelligenz hat sich die Sprachkommunikation als eine der anspruchsvollsten
Aufgaben erwiesen. Mit dem GPT-4 erreichen wir jedoch eine neue Ebene des
Fortschritts. Das Modell wurde mit einem enormen Wissen aus zahllosen
Datenquellen trainiert, die es ihm ermöglichen, menschenähnliche Konversationen
zu führen und komplexe Zusammenhänge zu verstehen.
Natürliche Sprachverarbeitung in Perfektion:
Die Entwickler von OpenAI haben das Ziel
verfolgt, die natürliche Sprachverarbeitung zu perfektionieren, und mit dem
GPT-4 sind sie diesem Ziel einen großen Schritt nähergekommen. Das Modell ist
in der Lage, den Kontext einer Konversation zu erfassen und aufeinanderfolgende
Beiträge zusammenhängend zu interpretieren. Dadurch kann GPT-4 intelligente und
fließende Antworten generieren, die nahezu menschlicher Kommunikation gleichen.
Es hat ein tieferes Verständnis fürs verstehen, Ironie und den Kontext von Sätzen
entwickelt, was zu realistischeren und sinnvolleren Antworten führt.
Large Language Models (LLMs) sind ein zentraler
Bestandteil der Forschung im Bereich Natural Language Processing (NLP). Sie
werden entwickelt, um natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Die
Technologie neuronaler Netze spielt dabei maßgeblich eine Rolle, um das
Verständnis und die Erzeugung von Sprache zu ermöglichen. Ein LLM ist somit ein
spezifisches Modell innerhalb des NLP, das auf vielfältige Aufgaben angewendet
werden kann. Während NLP ein umfassendes Feld ist, das sich mit der
Verarbeitung und Analyse natürlicher Sprache befasst, sind LLMs ein Teil davon.
Das LLM spielt eine wesentliche Rolle in der
Entwicklung von GPT-4. Die Daten, auf denen Large Language Models (LLMs)
trainiert werden, stammen in der Regel aus öffentlich zugänglichen Quellen, wie
dem Internet. Einige der häufigsten Datenquellen für das Training von LLMs
sind:
Wikipedia: Ein beträchtlicher Teil der
Trainingsdaten für LLMs stammt aus Wikipedia-Artikeln. Diese Artikel sind in
vielen verschiedenen Sprachen verfügbar und decken ein breites Spektrum an
Themen ab.
Buch- und Artikel-Datenbanken: LLMs werden oft
mit Daten aus Büchern und wissenschaftlichen Artikeln trainiert, die in
Online-Datenbanken zugänglich sind.
Soziale Medien: Tweets, Posts und andere
Inhalte aus sozialen Medien werden häufig genutzt, um LLMs zu trainieren, da
sie eine große Menge an natürlicher Sprache enthalten.
Andere öffentlich zugängliche Quellen wie
Nachrichtenartikel, Forenbeiträge und Online-Kommentare.
Diese unterschiedlichen Datenquellen bieten
eine vielfältige Menge an Texten, die es LLMs ermöglichen, ein breites
Verständnis der natürlichen Sprache zu entwickeln. Durch das Training auf einer
solchen Fülle von Daten können LLMs beeindruckende Fähigkeiten bei der
Generierung von Text oder Sprache erlangen und fortschrittliche Aufgaben im
NLP-Bereich bewältigen.
Flexibilität und Anpassungsfähigkeit:
Ein herausragendes Merkmal des GPT-4 ist seine
bemerkenswerte Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Es kann in verschiedenen
Anwendungsbereichen eingesetzt werden, von Kundenservice-Chats über persönliche
Assistenten bis hin zu virtuellen Trainern und vielem mehr. Das Modell kann
kontinuierlich auf spezifische Domänen trainiert werden, um Fachwissen und
fachspezifische Terminologie zu erlernen. Es kann auch individuelle
Schreibstile und Präferenzen annehmen, was die Benutzererfahrung weiter
verbessert und personalisierte Interaktionen ermöglicht.
Die ethische Verantwortung:
Bei aller Begeisterung für die Fortschritte des
GPT-4 ist es wichtig, die damit verbundenen ethischen Aspekte zu
berücksichtigen. Künstliche Intelligenz, insbesondere auf diesem Niveau,
erfordert einen verantwortungsvollen Einsatz. OpenAI ist sich dieser Verantwortung
bewusst und hat Anstrengungen unternommen, um sicherzustellen, dass das Modell
keine diskriminierenden oder schädlichen Inhalte generiert. Dennoch ist es von
großer Bedeutung, kontinuierlich daran zu arbeiten, solche Risiken zu
minimieren und die ethische Nutzung der Technologie sicherzustellen. Aber auch
AI Fellows kommt dieser Verantwortung nach und hat in der KI-Plattform eine
Filterung für sensible Wörter und Textfolgen integriert.
| Eigenschaften | GPT-3.5 (Turbo) | GPT-4 |
| Maximale Eingabe (Token) | 4.000 | 32.000 |
| Maximale Ausgabe (Worte) | 3.000 | bis 24.000 |
| Seiten in DIN A4 | ca. 6 | ca. 50 |
| Trainings-Parameter | 175 Milliarden | 100 Billionen |
| Trainingsdaten | Endet September 2021 | Endet September 2021 |
Fazit:
Das neue GPT-4 von
OpenAI markiert einen bedeutenden Schritt in der Entwicklung künstlicher
Intelligenz und natürlicher Sprachverarbeitung. Mit seiner Fähigkeit,
menschenähnliche Konversationen zu führen, komplexe Zusammenhänge zu verstehen
und sich an individuelle Bedürfnisse anzupassen, eröffnet GPT-4 eine Vielzahl
von Möglichkeiten für verschiedene Branchen und Anwendungsbereiche. Es ist
jedoch wichtig, die ethische Verantwortung im Umgang mit solch fortschrittlicher
Technologie nicht aus den Augen zu verlieren. Mit sorgfältiger
Weiterentwicklung und verantwortungsvollem Einsatz könnte das GPT-4 die Art und
Weise, wie wir mit künstlicher Intelligenz interagieren, grundlegend verändern
und unsere Zukunft prägen.
