Die kürzliche Einführung von GPT-4 , der fortschrittlichsten Version des von OpenAI erstellten großen GPT-Sprachmodells, hat die Aufmerksamkeit auf die erheblichen Unterschiede zwischen dieser neuen Iteration und ihrem Vorgänger GPT-3 gelenkt. Der Aufstieg von GPT-3 zu Ruhm erfolgte in Form des äußerst beliebten Chatbots ChatGPT für fortgeschrittenen generativen Text.
Seine beeindruckenden menschenähnlichen Reaktionen und sein differenziertes Verständnis waren so revolutionär, dass man sich eine so schnelle Verbesserung dieser Technologieleistung kaum vorstellen kann, und doch verspricht GPT-4 noch größere und bessere Fähigkeiten. Der Kampf zwischen GPT3 und GPT4 ist weiterhin hart umkämpft, da beide Modelle monumentale Leistungen in der generativen KI-Technologie darstellen.
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Was sind GPT-3 und GPT-4 ?
GPT (Generative Pre-trained Transformers) sind neuronale Netzwerkmodelle oder Modelle des maschinellen Lernens, die sich als entscheidend für die moderne Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz erwiesen haben. Diese Modelle und die ihnen zugrunde liegende Verbindungstechnologie verleihen Tools wie ChatGPT ihr menschenähnliches Kontextverständnis und ihre Konversationsfähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, die Nuancen der menschlichen Sprache zu erfassen und sie in den Antworten des Tools an Benutzer zu verwenden.
Diese Modelle werden anhand riesiger Datenmengen trainiert, beispielsweise aus Webinhalten und Büchern, bevor sie der Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden. Auf diese Weise wird ihnen beigebracht, Kontext, Ton und Semantik zu verstehen.
GPT-3 und GPT-4 sind die neuesten Entwicklungen dieser Art von Technologie. Das Team von OpenAI, dem Forschungslabor, das für die Erstellung dieser Modelle verantwortlich ist, arbeitet seit der Veröffentlichung der allerersten Iteration von GPT im Jahr 2018 an der Weiterentwicklung seiner großen Sprachmodelle (LLMs).
Während GPT-1 in seiner Fähigkeit, auf Fragen zu antworten und Informationen bereitzustellen, noch recht rudimentär war, haben die Modelle in fünf kurzen Jahren einen langen Weg zurückgelegt.
GPT-3, eine enorme Verbesserung gegenüber seinem unmittelbaren Vorgänger, wurde 2020 veröffentlicht und war mehr als zehnmal größer als GPT-2. Es verfügte über beeindruckende 175 Milliarden Parameter. Dabei handelt es sich um Variablen, die die Entwickler beim Training des Modells verfeinern, um seine Leistung auf der Grundlage neuer Informationen zu verbessern.
Um diese Zahl ins rechte Licht zu rücken: Das Turing Natural Language Generation (NLG)-Modell von Microsoft, das nur 10 Milliarden Parameter hatte, war das am besten trainierte Sprachmodell vor der Veröffentlichung von GPT-3.
Die bemerkenswertesten Verbesserungen, die GPT-3 im Vergleich zu früheren GPT-Modellen einführte, waren die Möglichkeit, funktionalen Programmiercode zu schreiben, eine noch anspruchsvollere und differenziertere Sprache bereitzustellen und KI-Kunst zu schaffen. Seine Fähigkeit, menschenähnliche Antworten zu formulieren und den Kontext zu verstehen, war für KI-Sprachwerkzeuge revolutionär und einer der Hauptgründe, warum ChatGPT sofort für Aufsehen sorgte.
Was ist also mit GPT-4 ? Im Jahr 2023 wurde die neueste Version der GPT-Reihe der Öffentlichkeit vorgestellt, GPT-4 . Diese neuere Version trägt sicherlich wesentlich dazu bei, die bestehenden Stärken von GPT-3 zu perfektionieren und einige seiner Einschränkungen zu lösen.
Eine der beeindruckendsten Errungenschaften von GPT-4 ist seine Fähigkeit, eine Bildeingabe als Textaufforderung zu behandeln und entsprechend darauf zu reagieren. Während dieses Modell nur für ChatGPT Plus-Benutzer verfügbar ist, ist es mit Microsoft Bing Chat kostenlos verfügbar.
Was sind große Sprachmodelle (LLMs)?
In seiner grundlegendsten Form ist ein Large Language Model (LLM) ein prädiktiver Textalgorithmus, der Eingaben in natürlicher Sprache verarbeitet und das folgende Wort in einer Wortfolge basierend auf den ihm bereits vorgelegten Daten angibt. Diese Modelle werden mithilfe enormer Textmengen wie Büchern, Artikeln, Landingpages, Social-Media-Beiträgen, Textnachrichten und mehr hochgradig trainiert.
Die Modelle nutzen diese Materialien, um Sprachsequenzen zu lernen und Textmuster vorherzusagen, die die Grundlage für interaktive Chatbots wie ChatGPT und andere KI-Tools bilden.
Diese Praxis ist jedoch weder einfach noch kostengünstig. Riesige, kostspielige Serverfarmen, die als Supercomputer fungieren, werden verwendet, um diese Textmaterialien aufzunehmen und dann auf der Grundlage der gefundenen Sequenzen über prädiktive Texte zu „entscheiden“. Darüber hinaus müssen Entwickler selektiv auswählen, welches Material sie dem LLM zuführen.
Wenn das Material voreingenommen, ungenau oder unvollständig ist, ist der vom LLM generierte Antworttext ebenfalls unerwünscht.
Was ist OpenAI?
OpenAI wurde 2015 von einer Gruppe führender Technologieunternehmen in San Francisco als gemeinnützige Organisation gegründet. Der milliardenschwere CEO von SpaceX und Tesla, Elon Musk, ist neben Peter Thiel, Reid Hoffman, dem aktuellen CEO von OpenAI Sam Altman und anderen nur einer der prominenten Namen, die für die Gründung des Unternehmens verantwortlich sind.
Das Hauptziel der Organisation bestand darin, die Entwicklung künstlicher allgemeiner Intelligenz voranzutreiben, bevor große Technologieunternehmen wie Google oder Apple ihr Potenzial monopolisieren konnten. Im Namen der Schaffung einer transparenten, ethischen und allgemein zugänglichen KI konnte das kleine Unternehmen bedeutende Gelder von Silicon-Valley-Investoren wie Infosys und Amazon Web Services gewinnen.
Es dauerte nicht lange, bis die hohen Kosten für die Bemühungen des Unternehmens die Tätigkeit als gemeinnützige Organisation nahezu unmöglich machten. Im Jahr 2019 erfolgte der Wandel zu einem gewinnorientierten Unternehmen, und zu diesem Zeitpunkt übernahm auch Sam Altman die Leitung als CEO. Eine 1-Milliarde-Dollar-Partnerschaft mit Microsoft stellte sicher, dass ein Teil der OpenAI-Technologie vom Technologieriesen kommerzialisiert und lizenziert wurde.
Das begrenzte Gewinnmodell von OpenAI stellte jedoch sicher, dass Anleger nur das Hundertfache ihrer ursprünglichen Investition zurückerhalten konnten, wodurch so etwas wie eine Mischung aus gemeinnützigen und gewinnorientierten Organisationen entstand, mit der Absicht, ihrer Mission „positiver menschlicher Einfluss“ Vorrang einzuräumen.
Im November 2022 wurde das Unternehmen scheinbar über Nacht zu einem bekannten Namen, nachdem es seinen ersten Chatbot herausbrachte, mit dem man frei interagieren konnte: ChatGPT . Die menschenähnlichen Reaktionen des Tools, das scheinbar endlose Wissen und die Fähigkeit, Kreativität zu demonstrieren, waren anders als alles, was die Welt zuvor von einem Chatbot gesehen hatte.
Seine Beliebtheit veranlasste auch globale Technologieunternehmen zu einem Wettlauf um die Veröffentlichung ihrer eigenen Versionen des Tools, um entweder mit den Errungenschaften ChatGPT zu konkurrieren oder diese nachzuahmen, wobei einige es sogar schafften, es zu übertreffen, wie beispielsweise HIX Chat von HIX.AI
Seit der Veröffentlichung von GPT-1 im Jahr 2018 hat die Organisation weiterhin bahnbrechende Fortschritte in der KI-Technologie gemacht und bleibt einer der Hauptakteure bei generativen KI-Tools.
Entwicklungsgeschichte
Im Februar 2018 veröffentlichte OpenAI das allererste GPT-Modell, GPT-1. Mit 117 Millionen Parametern war die zur Entwicklung dieses Modells verwendete Trainingsmethode weitgehend unbeaufsichtigt und konzentrierte sich darauf, dem Modell beizubringen, das folgende Wort in einem Satz vorherzusagen, ohne dass eine bestimmte Aufgabe vorgeschrieben wurde.
Obwohl es sich noch um eine frühe Form generativen KI-Textes handelte, war das Modell für seine Zeit dennoch bemerkenswert, da es verständliche Sätze und sogar Textabsätze von Grund auf generieren konnte.
Im folgenden Jahr verbesserte OpenAI seine Erfindung mit GPT-2. Die 1,5 Milliarden Parameter dieses Modells sorgten für ein ausgefeilteres und etwas fortschrittlicheres System, das längere und kohärentere Antworten auf Anfragen und Eingabeaufforderungen liefern konnte. Die Sprachfähigkeiten des Modells wurden verbessert, aber darüber hinaus brachte die zweite Iteration nur wenige nennenswerte Erfolge.
Sowohl GPT-1 als auch GPT-2 waren hinsichtlich ihrer Fähigkeiten und der Datensätze, mit denen sie trainiert wurden, mit Einschränkungen konfrontiert. Dies würde sich mit der Veröffentlichung von GPT-3 im Jahr 2020 drastisch ändern.
Mit seinem enormen Sprung in der Anzahl der Parameter im Vergleich zu GPT-2 ist GPT-3 das erste seiner Art, das KI-generierten Text erreicht, der praktisch identisch mit der Schrift von Menschen ist. Mithilfe einer enormen Menge schriftlicher Inhalte trainiert, hat es die Grenzen von KI-geschriebenem Text überschritten und wurde verwendet, um die Fähigkeiten der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) sowie der Chatbot-Funktionalität zu verbessern.
Diese Funktionen wurden mit der Einführung von GPT-3.5 im November 2022 noch weiter verfeinert und der Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Dies ist das Modell, auf dem ChatGPT basiert, das die Welt im Sturm erobert und ein sehr öffentliches Licht auf die sich schnell verändernden Entwicklungen wirft Fähigkeiten von Chatbots und KI-generiertem Text.
GPT-3.5 erregte weltweite Aufmerksamkeit für die Bemühungen von OpenAI zur Verbesserung der allgemeinen künstlichen Intelligenz und beeindruckte sogar diejenigen in Nicht-Tech-Branchen mit seinem vielfältigen Ausgabespektrum, das Kurzgeschichten, E-Mails, Gedichte, Skripte, Lieder, Textnachrichten und Social-Media-Inhalte umfasst. und sehr viel mehr.
Während sowohl führende Techniker als auch normale Menschen, die mit dem Modell interagierten, von seinen Fähigkeiten äußerst beeindruckt waren, versicherte Sam Altman der breiten Masse, dass GPT-3 und GPT-3.5 noch immer nur erste Einblicke in das wahre Potenzial und die zukünftigen Errungenschaften der künstlichen Intelligenz und des Computers seien Sprachen lernen.
Tatsächlich wurde GPT-4 weniger als sechs Monate später, im März 2023, eingeführt. Mit dem Versprechen, kreativer und kollaborativer als je zuvor zu sein, haben die Entwickler der neuesten GPT-Iteration mehr Wert darauf gelegt, sicherere, detailliertere und nützlichere Antworten auf Benutzeranfragen und Textaufforderungen bereitzustellen.
Größeres Allgemeinwissen aufgrund seiner überwältigenden 1,76 Billionen Parameter und eines noch größeren Datentrainingssatzes bedeutet, dass dieses Modell über verbesserte Fähigkeiten zur Problemlösung verfügt und längere Textabschnitte mit einem stärkeren Gesamtkontext bereitstellen kann.
Die Bereitstellung der Modelle für die Öffentlichkeit hat OpenAI auch bei seiner Mission geholfen, da Einschränkungen und Schwachstellen bei jedem Modell durch Massennutzung und kontinuierliche branchenübergreifende Tests sehr schnell deutlich werden.
Was unterscheidet GPT-3 und GPT-4 von OpenAI?
Zahlen sprechen in erster Linie für sich. Die Tatsache, dass das neue und verbesserte GPT-4 mit über 100 Billionen Parametern funktioniert, verglichen mit den 175 Milliarden von GPT-3, sagt alles, was Sie über das verbesserte Sprachenlernen, die Geschwindigkeit und die Gesamtleistung wissen müssen.
Das Token-Limit, also die Anzahl der Token, die ein LLM in einer einzelnen Interaktion verarbeiten kann, hat sich zwischen GPT-3 und 4 ebenfalls erheblich verbessert. Das GPT-4 Token-Limit wurde auf 32.000 erhöht, was bedeutet, dass es vier Eingaben aufnehmen kann mal länger als die von GPT-3.
GPT-4 wurde mit einem wesentlich größeren Datensatz trainiert, wodurch das Modell breiteren Kontexten und einem noch differenzierteren Ton und einer noch differenzierteren Sprache ausgesetzt wurde, aus denen es lernen und seine Antworten anpassen konnte. Aufgrund dieser Faktoren kann GPT-4 genauere Finanzprognosen liefern, einflussreichere Anlagestrategien entwickeln und eine verbesserte sachliche Genauigkeit berücksichtigen.
Die tatsächliche Leistung an sich ist eine enorme Verbesserung, die GPT-4 für alle seine Benutzer zu einem riesigen Fortschritt macht, da die von diesem Modell generierten Inhalte zuverlässiger sind und weniger kostspielige Fehler verursachen.
Wenn es ums Schreiben geht, gibt GPT-4 den Benutzern nachweislich mehr Kontrolle über den Ton, den Vortrag, den Stil und die Stimme des generierten Textes. Im Vergleich dazu konnte GPT-3 die Art des generierten Textes nur mit erheblicher Umschulung ändern. Beispielsweise können Unternehmen jetzt GPT-4 verwenden, um professionelle E-Mails in einem anderen Ton zu gestalten als augenzwinkernde Werbebotschaften oder ansprechende Untertitel in sozialen Medien.
Nachrichten können auch auf Zielgruppen unterschiedlichen Alters, unterschiedlichen Kaufverhaltens und unterschiedlichen geografischen Standorts zugeschnitten werden, da das neuere Modell diese kontextuellen Hinweise berücksichtigen und die Sprache entsprechend anpassen kann.
Höhere Sprachkenntnisse und kritisches Denken stehen im GPT-4 ebenfalls wesentlich stärker im Vordergrund und ermöglichen es ihm, komplizierte Markenprobleme zu lösen, Risikobewertungen durchzuführen und bei der Generierung kreativer Ideen zu helfen. Tatsächlich erzielte GPT-4 beeindruckend hohe Ergebnisse bei mehreren beruflichen und akademischen Prüfungen, wie der Uniform Bar Exam, dem LSAT, dem GRE, AP Exams, AMC Exams und sogar Sommelier Examinations.
Ein weiterer Aspekt, in dem GPT-4 sein Vorgänger übertrifft, ist die Mehrsprachigkeit. In 24 von 26 getesteten Sprachen übertraf GPT-4 sowohl GPT-3.5 als auch andere moderne LLMs basierend auf dem MMLU-Benchmark (Massive Multitask Language Understanding). Eine der auffälligsten Verbesserungen, die mit GPT-4 eingeführt wurde, ist jedoch die Möglichkeit, Bildeingaben als Textaufforderungen zu behandeln.
Das ist richtig – Benutzer können jetzt sowohl Text als auch Bilder eingeben, um eine Aufgabe zu spezifizieren, die sich entweder auf Bilder oder Sprache bezieht, was Unternehmen und Fachleuten, die hauptsächlich mit Grafiken oder Multimedia-Inhalten arbeiten, eine große Hilfe sein wird.
Auch preislich gibt es Unterschiede zwischen den beiden Modellen. Während GPT-3 im Wesentlichen kostenlos über den OpenAI Playground genutzt werden kann, wo Benutzer mit 12 verschiedenen Variationen des Modells experimentieren können, ist GPT-4 mit finanziellen Kosten verbunden. Die Preispläne beginnen bei 0,03 $ für 1000 Prompt-Tokens, oder Sie können mit ChatGPT Plus für 20 $ pro Monat auf die Chatbot-Variante des Modells zugreifen.
Wie können Benutzer vom erweiterten GPT-4 profitieren?
GPT-4 verspricht, ein Katalysator für große Veränderungen in zahlreichen Branchen zu sein und sich auf vielfältige Weise auf Unternehmen, Freiberufler, Fachleute und Studenten auszuwirken. Im Folgenden sind nur einige der Methoden aufgeführt, mit denen das neueste GPT-Sprachmodell dabei helfen kann, Geschäftspraktiken zu verbessern und Produktivität und Effizienz zu steigern.
Unternehmen, die ihre Daten, Vermögenswerte und Mitarbeiter vor Cyberangriffen schützen möchten, können GPT-4 verwenden, um den Betrieb zu überwachen, den Zugriff auf vertrauliche Informationen zu verfolgen, Muster zu analysieren und darüber zu berichten und auf potenzielle Cyber-Sicherheitsbedrohungen zu reagieren. Dadurch wird das Vertrauen der Verbraucher in Organisationen gestärkt, insbesondere in solche, die mit wertvollen personenbezogenen Daten umgehen, wie Banken und private Sicherheitsunternehmen.
Solche Organisationen können dieses fortschrittliche Modell auch nutzen, um betrügerische Aktivitäten frühzeitig zu erkennen und so bei der Wiederherstellung nach solchen Vorfällen viel Zeit, Geld und Ressourcen zu sparen. Unregelmäßiges Käuferverhalten und ungewöhnliche Kontozugriffe sind nur einige der Aktivitäten, die GPT-4 aufspüren und nutzen kann, um das zuständige Personal auf potenziellen Betrug aufmerksam zu machen.
GPT-4 kann von Vertriebsabteilungen verwendet werden, um Nachfrage und Angebot für bestimmte Produkte und Dienstleistungen vorherzusagen, indem sie Informationen über das Käuferverhalten und frühere Verkaufsdaten verfolgen. Dies kann Unternehmen dabei helfen, ihren Bestand besser zu verwalten, ihre Preismodelle zu planen, effektiv zu werben und Geld und Ressourcen zuzuweisen.
GPT-4 verspricht, das Gesicht der modernen Bildung auf allen Ebenen zu verändern, indem es maßgeschneiderte Lernerfahrungen bietet, die auf einzelne Schüler zugeschnitten werden können. Anhand von Daten wie Schülernoten, Anwesenheitslisten und Technikneigung kann GPT-4 Unterrichtspläne an individuelle Bedürfnisse und Fähigkeiten anpassen, um ein ansprechenderes und personalisierteres Lernerlebnis für Schüler jeden Alters zu schaffen.
Während virtuelle Cookies und Datenverfolgung derzeit dazu beitragen, das virtuelle Einkaufserlebnis zu verbessern, kann GPT-4 diese Bemühungen durch die Berücksichtigung früherer Einkäufe, des Webbrowser-Verlaufs, persönlicher Vorlieben und mehr weiter vorantreiben, um das Online-Einkaufserlebnis noch individueller zu gestalten. Dies erhöht nicht nur den Umsatz und die Markentreue der Einzelhändler, sondern verbessert auch das Einkaufserlebnis insgesamt und sorgt für mehr Komfort und Komfort für die Verbraucher.
Im Gesundheitssektor hat GPT-4 etwas erreicht, was kein anderes GPT-Modell vorweisen kann: Durch die Analyse von Krankengeschichten und die Verwendung klinischer Bildgebung ist es ihm gelungen, relevante Diagnosen für Patienten mit Gesundheitsproblemen vorzuschlagen und geeignete Behandlungsabläufe zu empfehlen . Dies kann medizinisches Fachpersonal bei der Bereitstellung der notwendigen Pflege erheblich unterstützen, insbesondere in Gebieten mit niedrigem Einkommen, in denen die Einrichtungen unterbesetzt sind.
In Branchen wie Fertigung und Logistik kann GPT-4 mithilfe von Sensordaten dabei helfen, vorherzusagen, wann in Zukunft Wartungsarbeiten an Geräten erforderlich sein werden. Dies kann diesen Unternehmen dabei helfen, teure Ausfallzeiten und kostspielige Reparaturen zu vermeiden, indem Funktionsprobleme frühzeitig erkannt werden, wodurch sie ihre Produktivität weiter steigern und effizienter arbeiten können.
Vermarkter, Social-Media-Manager und Content-Ersteller können das Potenzial von GPT-4 nutzen, indem sie sowohl sein Wissen als auch seine Sprachkenntnisse nutzen, um effektive Marketingstrategien zu entwickeln, Wertversprechen auszudrücken, Überschriften für soziale Medien zu schreiben und lange Artikel und Blogbeiträge zu entwickeln die in ihrer Lesbarkeit natürlich und menschenähnlich klingen.
Die Bereiche Journalismus, Unterhaltung und Kunst können ebenfalls erheblich von den Funktionen und Kapazitäten von GPT-4 betroffen sein. Durch die Generierung neuer Ideen, die Bereitstellung alternativer Perspektiven und die Analyse früherer Praktiken kann dieses neuere GPT-Modell dazu beitragen, solche Lebensgrundlagen zu verbessern, ohne sie insgesamt überflüssig zu machen.
Während GPT-3 und GPT-3.5 den Nutzern auf einige der oben genannten Arten ebenfalls helfen könnten, wurden ihre Funktionen im neuesten Modell deutlich verbessert und verfeinert. Verbesserungen in den Bereichen Leistung, Sprachenlernen, Datenverfolgung, Kontextberücksichtigung und sachliche Genauigkeit haben dazu geführt, dass der Gesamtnutzen des Modells für ein breiteres Spektrum von Berufen und Geschäftsfunktionen zugänglicher und relevanter geworden ist.
Einschränkungen von GPT-3 vs. GPT-4
Obwohl die Liste ihrer Fähigkeiten lang und beeindruckend ist, unterliegen GPT-3 und sogar GPT-4 immer noch bestimmten technologischen Einschränkungen. Beispielsweise sind von Menschen geschaffene Barrieren, die Missbrauch und die Erstellung anstößiger Inhalte verhindern sollen, nützlich und notwendig, können jedoch die Fähigkeit von GPT beeinträchtigen, berechtigte Fragen zu beantworten.
Dies ist ein Problem, das für beide Modelle relevant ist. Keines der Modelle ist in der Lage, Informationen in Echtzeit bereitzustellen – etwas, das andere KI-generierte Texttools erreichen konnten.
Wenn wir uns die Mehrsprachigkeit in GPT 3.5 vs. GPT 4 ansehen, sind beide Modelle immer noch begrenzt, was die Dienste angeht, die sie in anderen Sprachen als Englisch anbieten können. Sowohl die Übersetzungsgenauigkeit als auch die Vielfalt der unterstützten Sprachen können in dieser Hinsicht als Einschränkungen angesehen werden, was für beide Modelle weiterhin ein Hindernis darstellt.
Obwohl GPT-4 die bemerkenswerte Möglichkeit eingeführt hat, Bildeingaben zu berücksichtigen, kann es Audio oder Video immer noch nicht als Eingabeaufforderungen berücksichtigen. Hoffentlich ist dies eine Funktion, die Entwickler bei der Erstellung von GPT-5 berücksichtigen könnten, aber wir können uns noch nicht sicher sein.
Alternative Tools, die die GPT-Modelle verwenden
Man könnte annehmen, dass ChatGPT die effizienteste und effektivste Nutzung der GPT-Modelle ist. Tatsächlich sollten Tools, die von anderen Technologiekonkurrenten entwickelt wurden und dieselbe Technologie verwenden, keinesfalls unterschätzt werden. Man könnte leicht argumentieren, dass einige von ihnen mit den Fähigkeiten von ChatGPT mithalten oder diese sogar übertreffen, das eine ganze Reihe von Einschränkungen und Hindernissen aufweist.
Ein bemerkenswerter Konkurrent ist HIX Chat von HIX.AI , ein Tool, das sowohl GPT-3.5 als auch GPT-4 unterstützt. Dieser All-in-One-Chatbot zielt darauf ab, die Kommunikation zu verbessern, genaue und menschenähnliche Antworten auf jede Anfrage zu geben und ansprechende Gespräche mit Benutzern aufzubauen. Im Gegensatz zu ChatGPT und vielen anderen Zeitgenossen verfügt es über direkten Webzugriff, sodass aktuelle Informationen in Echtzeit ohne Verzögerungen oder Einschränkungen bereitgestellt werden können.
Beeindruckend ist, dass es über die Fähigkeiten von ChatGPT hinausgeht, indem es PDFs liest und Fragen basierend auf dem Inhalt beantwortet, YouTube Videos zusammenfasst, wenn ein Link bereitgestellt wird, und kontextbezogene Konversationen basierend auf Webseiteninhalten aufbaut. Der Zugriff erfolgt über eine Web-App sowie eine Browser-Erweiterung, die sowohl auf Google Chrome als auch auf Microsoft Edge angewendet werden kann.
Während kein anderer Chatbot mit den oben genannten Funktionen aufwarten kann, sind YouChat, Microsoft Bing Chat und Perplexity Ask nur einige der leistungsfähigsten Chatbot-Tools, die entweder mit den Fähigkeiten von ChatGPT mit GPT-3 oder GPT-4 mithalten oder diese übertreffen.
Zukünftige Entwicklungen von GPT
Während OpenAI derzeit den Großteil seiner Ressourcen für die Entwicklung des mit Spannung erwarteten GPT-5-Modells aufwendet, befindet sich diese Entwicklung noch in einem sehr frühen Stadium und wird noch nicht aktiv trainiert. Da Schulungen, Tests und Sicherheitsmaßnahmen alle umgesetzt werden müssen, bevor es der Öffentlichkeit vorgestellt wird, können wir davon ausgehen, dass es eine Weile dauern wird, bis dieses Modell das Licht der Welt erblickt.
Die Integration von Video- und Audiofunktionen als funktionale Eingabe würde die Verwendung von Web-Coding und Videomedien als Schulungsmaterialien für zukünftige GPT-Modelle erfordern, worauf Altman angespielt hat, als er gefragt wurde, was wir von zukünftigen Versionen erwarten können. Die Fähigkeit, andere Eingaben außerhalb des geschriebenen Textes zu interpretieren, wäre ein bemerkenswerter Durchbruch für LLMs und würde den Umfang dessen, was sie liefern und erreichen können, erheblich erweitern.
Abgesehen von dieser Prognose lässt sich wenig darüber absehen, was zukünftige Modelle möglicherweise leisten können. Da es sich bei der allgemeinen künstlichen Intelligenz immer noch um ein weitgehend experimentelles Feld handelt, tauchen neue Potenziale und unerwartete Fähigkeiten scheinbar aus dem Nichts auf. Es ist also einfach nicht abzusehen, was diese fortschrittlichen Geräte in Zukunft lernen und anpassen können.
In Summe
Man könnte unbestreitbar sagen, dass sowohl die GPT-3- als auch GPT-4 LLMs die Landschaft der künstlichen allgemeinen Intelligenz, wie wir sie kennen, verändert und dafür gesorgt haben, dass KI-Tools zu einem zertifizierten Aspekt der zukünftigen Gesellschaft werden.
Die Weiterentwicklung dieser Modelle hat den Weg für ganzheitliche, bahnbrechende KI-Plattformen wie HIX.AI geebnet, einen leistungsstarken „One-Stop-Shop“, der eine Vielzahl von KI-Schreiblösungen bietet, die unzähligen Verbraucherbedürfnissen gerecht werden, alle unterstützt und verbessert von GPT-3.5 und GPT-4 .
Wenn man bedenkt, dass die beiden Modelle im Abstand von weniger als drei Jahren auf den Markt kamen, könnte man leicht unterschätzen, wie groß die Unterschiede sein können, aber dies ist lediglich ein Beweis dafür, wie viel OpenAI und HIX.AI in so kurzer Zeit erreicht haben. Wir können nur hoffen, dass GPT-5 und zukünftige Modelle weiterhin den Weg für den Standard von KI-Tools ebnen und die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten, kreieren und zusammenarbeiten, verändern.