GPT-4 erklaert

GPT-4: Was du wissen musst und die Unterschiede zu GPT-3

ChatGPT ist in aller Munde und wurde in den ersten Tagen nach Veröffentlichung mehr als eine Million Mal heruntergeladen. Doch während der Hype um das Sprachmodell groß ist, wird der Nachfolger von GPT-3, GPT-4, mit noch größerer Spannung erwartet. Denn GPT-4 soll eine Weiterentwicklung von GPT-3 und dem noch neuen ChatGPT sein und damit eine Reihe neuer Funktionen und Verbesserungen mit sich bringen. Diese sollen das Sprachmodell noch leistungsfähiger machen als all seine GPT-Vorgänger. Entsprechend hoch sind die Erwartungen an das noch unveröffentlichte Sprachmodell.

Aber was hat es mit GPT-4 auf sich und was wird es wirklich leisten können?

Lies im Folgenden, was bisher über GPT-4 bekannt ist:

 

1. Was ist GPT und wo findet es Anwendung?

GPT steht für Generative Pre-trained Transformer und ist ein Sprachmodell, das Deep Learning nutzt, um natürliche Sprache zu erzeugen. Die NLP-Architektur (Natural Language Processing) wurde von OpenAI entwickelt. Dabei handelt es sich um ein von Elon Musk und Sam Altman im Jahr 2015 gegründetes Unternehmen, das künstliche Intelligenz erforscht und entwickelt.

GPT nutzt einen großen Datenkorpus, um natürliche Sprache bzw. Texte zu erzeugen. Natürliche Sprache meint, dass sie Menschen verwenden und die Sprache sich eigenständig entwickelt hat. Im Gegensatz dazu stehen formale Sprachen wie etwa Programmiersprachen. Um die natürliche Sprache simulieren zu können, wurde das GPT-Sprachmodell mit Hunderten von Milliarden Wörtern trainiert, die einen großen Teil des Internets repräsentieren – einschließlich des gesamten Korpus der englischen Wikipedia, unzähliger Bücher und einer schwindelerregenden Anzahl von Webseiten. Dadurch ist das Modell in der Lage, verschiedene Möglichkeiten zur Beendigung eines Satzes anzubieten und Texte fortzuschreiben.

GPT kann für verschiedene Aufgaben und viele praktische Anwendungen eingesetzt werden, z. B. für Zusammenfassungen, Fragenbeantwortung, Übersetzungen, Marktanalysen und vieles mehr.

Das aktuellste Modell der GPT-Serie ist GPT-3. Es gibt aber noch ein weiteres großes Sprachmodell, das automatisch Texte generiert: Data-to-Text. Aber wie unterscheiden sich diese beiden Modelle und in welchen Fällen wird welches Sprachmodell angewendet?

2. GPT-3 vs. Data-to-Text – Was ist der Unterschied?

Sowohl GPT-3 als auch Data-to-text sind NLG-Technologien. NLG bedeutet „Natural Language Generation“ und meint die automatisierte Generierung natürlichsprachlicher Texte. Auf den ersten Blick scheinen die beiden Sprachmodelle sehr ähnlich, aber sie funktionieren auf unterschiedliche Weise. Einige der wichtigsten Unterschiede findest du in dieser Tabelle:

Unterscheidungsmerkmale GPT Data to Text

Aufgrund dieser unterschiedlichen Eigenschaften eignen sich GPT-3 und Data-to-Text für verschiedene Anwendungen.

In Kürze: Data-to-Text findet im E-Commerce, im Finanz- und Pharmasektor sowie im Medien- und Verlagswesen Anwendung. GPT-3 kann beim Brainstorming und als Inspirationsquelle hilfreich sein, zum Beispiel wenn der User gerade eine Schreibblockade hat. Die Verwendung von GPT-3 in Chatbots zur Beantwortung wiederkehrender Kundenanfragen ist ebenfalls sehr nützlich, da es ineffizient und unpraktisch ist, wenn Menschen die Antworten schreiben.

Mehr Informationen zum Thema: Textautomatisierung mit GPT-3 und Data-to-Text – Was ist die richtige Lösung für dein Unternehmen?

3. Was ist GPT-4 und wann wird es veröffentlicht?

GPT-4 wird die neueste Version der von OpenAI entwickelten GPT-Sprachmodelle sein. Wie alle GPTs wird auch GPT-4 auf einer riesigen Menge von Daten trainiert und in der Lage sein, natürlichen Text für verschiedene Aufgaben zu generieren. Das Modell soll qualitativ hochwertige Inhalte produzieren, wie zum Beispiel Blogartikel, Berichte und Nachrichtenartikel.

Offiziell befindet sich GPT-4 noch in der Entwicklung. Bisher hat OpenAI noch kein Veröffentlichungsdatum bekannt gegeben. Laut Spekulationen wird GPT-4 in den kommenden Monaten veröffentlicht und somit im Laufe des Jahres 2023 verfügbar sein.

4. Wie werden sich GPT-4 und GPT-3 unterscheiden?

Da GPT-3 nach der Veröffentlichung im Jahr 2020 hinsichtlich seiner Fähigkeiten für Wirbel gesorgt hat, sind die Erwartungen an GPT-4 entsprechend hoch. OpenAI macht zwar ein großes Geheimnis aus GPT-4, aber einige Informationen sind doch durchgesickert: So soll GPT-4 im Vergleich zu GPT-3 und ChatGPT komplexere Aufgaben mit erhöhter Genauigkeit und Alignment leisten. Unter Alignment versteht OpenAI eine verbesserte Abstimmung zwischen der Abfrage des Users und eine zielgenaue Textausgabe. Dadurch, so OpenAI, soll ein breiteres Spektrum an Anwendungen möglich sein.

Der größte Unterschied zwischen GPT-3 und GPT-4 zeigt sich in der Anzahl der Parameter, mit denen es trainiert wurde. GPT-3 wurde mit 175 Milliarden Parametern trainiert und ist damit das größte Sprachmodell, das je erstellt wurde. Im Vergleich dazu wird GPT-4 mit 100 Billionen Parametern trainiert. Einige glauben, dass dies das Sprachmodell näher an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns in Bezug auf Sprache und Logik heranführt.

 

GPT-4 nicht größer als GPT-3

Bei dem Ziel, die natürliche Sprache zu imitieren, wird GPT-4 durch das Training mit einer so riesigen Datenmenge und so vielen Parametern einen großen Vorteil gegenüber GPT-3 haben. Deshalb wird GPT-4 schon jetzt als großer Fortschritt in Sachen Analyse von Texteingaben und der Verarbeitung von Anfragen gehandelt. Aufgrund des umfassenden Trainings wird GPT-4 voraussichtlich in der Lage sein, eine viel größere Auswahl an Satz-Fortsetzungen, Tonalität und Stilen zu geben.

Zusammengefasst bedeutet dies, dass GPT-4 scheinbar noch menschenähnlicher funktionieren wird als jedes andere GPT-Modell bisher. Erstaunlich ist dabei, dass der CEO von OpenAI, Sam Altman, in einer Frage-und-Antwort-Runde auf dem AC10 Online-Treffen 2021 sagte, dass GPT-4 nicht größer als GPT-3 sein wird. Altman erklärte, dass es nicht das Ziel von OpenAI ist, ein riesiges Sprachlernmodell zu bauen. Vielmehr will sich das Unternehmen darauf konzentrieren, die Leistung der GPT-Modelle zu verbessern.

Wie bereits erläutert, werden bei Data-to-Text strukturierte Daten, die vom Benutzer bereitgestellt werden, als Grundlage für die Texterstellung verwendet. Das bedeutet mehr Kontrolle über das Textdesign und die Textqualität. Wenn du also den Einsatz von Textautomatisierung in Erwägung ziehst, solltest du dir genau überlegen, welche der beiden Technologien für deine Anforderungen die richtige ist. In diesem Video erklärt Saim Alkan, CEO von AX Semantics, den Unterschied zwischen den Textergebnissen von Data-to-Text-Tools wie AX Semantics und denen von GPT-3-Tools:

5. Wie wird GPT-4 aussehen?

GPT-4 kann auf jeden Sprachdatensatz trainiert werden. Neben den Daten wird sich die OpenAI auch auf Algorithmen, Alignment und Parametrisierung konzentrieren. Daher könnte GPT-4 eine Vielzahl von Hyperparametern unterstützen. Als GPT-Modell wird es über eine verbesserte Transformer-Architektur verfügen, die die Beziehungen zwischen den Wörtern in Texten besser erfasst.

Was wir von GPT-4, laut Spekulationen, erwarten können:

Alignment

Das Alignment stellt von Beginn an eine Herausforderung für OpenAI dar. Ziel des Unternehmens ist es, dass ihre Sprachmodelle in der Lage sind, mit den Nutzern zu interagieren und deren Absichten, also ihre Intention, zu erfassen – und das auf bestmögliche Weise. Doch die Funktionsweise und Textausgaben der KI sollen auch mit unseren (moralischen) Werten übereinstimmen und weder Beleidigen noch falsche Aussagen machen. Dies ist immer noch eine Herausforderung für die GPT-Modelle und wird auch im Zusammenhang mit ChatGPT diskutiert. Es bleibt abzuwarten, was GPT-4 in dieser Hinsicht leisten kann.

 

Parametrisierung

Da GPT-4 mit mehr Parametern trainiert wird als seine Vorgänger, stützt es sich auf mehr Daten, aus denen es lernen kann. Daher wird es die Intention des Benutzers voraussichtlich besser verstehen und genauere Antworten geben.

 

Sparsity

Da Altman angedeutet hat, dass die Größe von GPT-4 im Vergleich zu GPT-3 gleich bleibt, ist es unwahrscheinlich, dass es sich bei GPT-4 um ein Sparse-Modell handelt. Außerdem hat sich OpenAI in der Vergangenheit auf Dense-Sprachmodelle verlassen.

 

Multimodalität

Fans der automatischen Bilderstellung oder sogar der automatischen Videoerstellung werden von GPT-4 enttäuscht sein, denn laut Altman ist GPT-4 ein reines Textmodell. Damit konzentriert sich auch die nächste GPT-Generation ausschließlich auf die Spracherzeugung. Bislang ist es noch eine zu komplexe Aufgabe, Worte und (Bewegt-)Bilder zu kombinieren.

 

Transformer-Architektur

Wie jedes GPT-Modell wird auch GPT-4 eine Transformer-Architektur verwenden. Die Transformer-Architektur ermöglicht eine bessere Erfassung der Beziehungen zwischen Wörtern in Texten. Dadurch erhöht sich die Genauigkeit bei Sprachverständnisaufgaben.

 

Richtigkeit

Da die Richtigkeit von GPT-4 erheblich verbessert werden soll, wird es verschiedene Aufgaben übernehmen, wie z. B. Texterstellung und Textzusammenfassung. Da GPT-4 auch über fortschrittlichere Fähigkeiten zum Verstehen natürlicher Sprache verfügen soll, wird es folglich ein besseres Verständnis des Kontexts oder einer bestimmten Aufgabe haben und diese genauer erledigen als GPT-3. GPT-4 ist auch darauf ausgelegt, größere Datenmengen und anspruchsvollere Aufgaben als GPT-3 zu bewältigen.

 

6. Anwendungsbereich von GPT-4

GPT-4 wird ein breites Anwendungsspektrum haben und in vielen verschiedenen Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), der maschinellen Übersetzung, der Sprachsynthese und dem Textverständnis eingesetzt werden. GPT-4 wird auch Aufgaben erfüllen können, die Textverständnis und Zusammenhänge erfordern, wie z. B. Zusammenfassungen. Die fortschrittlichen Algorithmen von GPT-4 ermöglichen es, diese Aufgaben in Zukunft effektiver zu erfüllen als GPT-3 und ChatGPT.

Als Sprachmodell wird GPT-4 vor allem in Berufen und Unternehmen eingesetzt, die mit Inhalten und deren Erstellung zu tun haben bzw. die Texte benötigen. In den Bereichen Marketing und Vertrieb ist ein Einsatz von GPT-4 zum Beispiel für das Entwerfen und Schreiben von (Werbe-)Kampagnen denkbar. Dies gilt auch für Autoren und Content-Creator. Für sie ist GPT-4 als Inspirationsquelle und Hilfe beim Schreiben und Erstellen von Inhalten nützlich. Da es sich bei GPT-4 jedoch nicht immer um eine zuverlässige Quelle handelt, ist eine Überprüfung der Fakten immer ratsam.

Da die Textausgabe bei GPT-4 nicht skalierbar ist, ist das Modell nicht für alle Anwendungen geeignet. Zum Beispiel, wenn viele Inhalte benötigt werden und wenn es erforderlich ist, dass die gegebenen Informationen korrekt und angemessen sind.

Dann ist die Verwendung einer Data-to-Text-Software wie AX Semantics zu empfehlen. Dabei werden Texte nur einmal initial im Tool konfiguriert und die Content-Ausgabe skaliert schnell. Für E-Commerce-Unternehmen lohnt sich Data-to-Text, weil dabei beispielsweise sehr schnell hochwertige Produktbeschreibungen für Hunderte oder Tausende von Produkten – auch in verschiedenen Sprachen – generiert werden. Das spart Zeit und Geld und erhöht die SEO-Sichtbarkeit und Conversions auf den Produktseiten.

7. Was ist ChatGPT?

GPT-3 diente als Grundlage für das NLP-Modell (Natural Language Processing) ChatGPT. ChatGPT stammt von der GPT-3.5-Serie ab und wird von OpenAI als eine „fein abgestimmte“ Version beschrieben. ChatGPT ist in der Lage, menschenähnliche Unterhaltungen in Echtzeit zu verstehen und zu erzeugen. Es ist also ein KI-Chatbot.

Das Sprachmodell wurde entwickelt, um in Echtzeit natürliche und menschenähnliche Antworten in Gesprächsform zu generieren. Es dient also dem Zweck, Benutzern schnelle, präzise und hilfreiche Antworten auf ihre Fragen zu geben – und das auf informative oder unterhaltsame Weise. Zudem ist es in der Lage, dies in vielen verschiedenen Sprachen zu tun – allerdings immer nur eine nach der anderen und nicht mehrere gleichzeitig.

Bei der Anwendung ist zu beachten, dass das Modell nur bis Anfang des Jahres 2022 trainiert wurde. Das bedeutet, dass es über ein großes Wissen über Ereignisse und Entwicklungen bis zu diesem Zeitpunkt verfügt, also eine Art Allgemeinwissen besitzt, das jedoch nicht über diesen Zeitpunkt hinausreicht.

7.1 Was ist der Nutzen von ChatGPT?

ChatGPT kann für verschiedene Konversationsaufgaben eingesetzt werden – vom Kundenservice bis hin zur Online-Beratung in Dialogform. Das Modell wird verwendet, um virtuelle Assistenten und Chatbots zu erstellen, die natürliche Unterhaltungen mit Menschen führen.

Zudem erfasst und schreibt ChatGPT Codes in verschiedenen Programmiersprachen. Daher kann der Chatbot zum Debuggen von Codes verwendet werden und diese sogar erklären und verbessern. Allgemein gesagt ist ChatGPT in der Lage, komplexe Dinge und Probleme in einfachen und leicht verständlichen Worten zu erklären, allerdings besteht auch hier das Alignment-Problem.

7.2 Die Grenzen von ChatGPT

So groß der Hype um ChatGPT auch ist, das Modell hat seine Schwächen. Zum Beispiel gibt es mitunter zwar plausibel klingende, aber dennoch falsche oder unsinnige Antworten. Es ist daher dringend zu empfehlen, die Antworten von ChatGPT zu überprüfen. Es ist unwahrscheinlich, dass dieses Problem in nächster Zeit behoben wird. Wie OpenAI auf seiner Website schreibt:

„Dieses Problem zu beheben ist eine Herausforderung, denn: (1) während des RL*-Trainings gibt es derzeit keine Quelle der Wahrheit; (2) das Modell darauf zu trainieren vorsichtiger zu sein, führt dazu, dass es Fragen ablehnt, die es eigentlich richtig beantworten kann; und (3) Ein Training unter menschlicher Aufsicht führt das Modell in die Irre, weil die ideale Antwort davon abhängt, was das Modell selbst weiß, und nicht der Mensch.“
*RL = Reinforcement Learning

Aus diesem Grund können die Antworten, zumindest in einigen Fällen, je nach der Art und Weise der Frageformulierung variieren. Dies gilt auch dann, wenn der Benutzer eine mehrdeutige Anfrage stellt. Statt um eine Klärung zu bitten, “vermutet” ChatGPT die Intention des Benutzers hinter der Frage und antwortet entsprechend. Dies wird in diesem Beispiel deutlich:

 

8. Wie sieht die Zukunft von GPT aus?

GPT-4 wird ein großer Schritt für Modelle zum Erlernen natürlicher Sprache sein. Das steht schon jetzt fest. Künftige GPT-Modelle werden noch leistungsfähiger sein und noch natürlich klingendere Texte erstellen. Früher oder später werden sie auch in der Lage sein, multimodale Inhalte zu produzieren und Wörter, Bilder sowie Videos zu kombinieren. Denn im Laufe der Zeit werden die GPT-Modelle eine viel größere Kapazität sowie eine höhere Genauigkeit aufweisen und immer komplexere Aufgaben bewältigen, wie die Generierung natürlicher Sprache, maschinelle Übersetzungen und die Beantwortung von Fragen.

Um dem menschlichen Gehirn, dem Vorbild der KI, in seiner Arbeitsweise ähnlicher zu werden, sind noch einige Probleme zu lösen. Ein Sprachmodell ohne hinreichende Zuverlässigkeit kann für wichtige Aufgaben nur eingeschränkt Verwendung finden. Obwohl GPT-4 leistungsfähiger als GPT-3 sein wird, ist ChatGPT derzeit eine gute Option für diejenigen, die mit der GPT-3-Technologie experimentieren und die Zeit bis zur Veröffentlichung von GPT-4 überbrücken wollen.

In diesem Video spricht der CEO von OpenAI, Sam Altman, ausführlich über die Zukunft der KI und das Alignment-Problem:

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