Die Unterschiede zwischen GPT-4 und GPT3 leicht erklärt

Die Unterschiede zwischen GPT-4 und GPT3 leicht erklärt

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.

  • Datum July 7, 2023
  • Author Ai Fellows

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