GPT-3 vs. GPT-4 | Was ist der Unterschied?

Generative Pre-trained Transformer (GPT)-Modelle haben in der Welt der künstlichen Intelligenz für Aufsehen gesorgt. Mit einer verbesserten Leistung im Vergleich zu bestehenden neuronalen Netzwerkarchitekturen und einer noch nie dagewesenen Skalierung haben diese Sprachverarbeitungsmodelle die auf natürlicher Sprache basierende KI revolutioniert.

Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) und Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) sind zwei der neuesten Werkzeuge zur Entwicklung und Verbesserung künstlicher Intelligenz (KI). GPT-3 wurde im Mai 2020 veröffentlicht, und sein Nachfolger, GPT-4, wird voraussichtlich Anfang 2023 auf den Markt kommen. Beide GPTs werden fortschrittliche Funktionen für die Verarbeitung natürlicher Sprache bieten, aber es gibt einige wesentliche Unterschiede zwischen den beiden.

Was ist GPT?

Ein Generative Pre-Trained Transformer (GPT) ist eine hochentwickelte neuronale Netzarchitektur, die zum Trainieren großer Sprachmodelle (LLMs) verwendet wird. Sie nutzt große Mengen öffentlich zugänglicher Internettexte, um menschliche Kommunikation zu simulieren.

Ein GPT-Sprachmodell kann verwendet werden, um Lösungen für die künstliche Intelligenz bereitzustellen, die komplexe Kommunikationsaufgaben bewältigen. Dank GPT-basierter LLMs sind Computer in der Lage, Aufgaben wie Textzusammenfassung, maschinelle Übersetzung, Klassifizierung und Codegenerierung zu bewältigen. GPT ermöglicht auch die Entwicklung von konversationeller KI, die in der Lage ist, Fragen zu beantworten und wertvolle Erkenntnisse über die Informationen zu liefern, denen die Modelle ausgesetzt waren.

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GPT ist ein reines Textmodell. Die ausschließliche Konzentration auf die Erzeugung von Text ermöglicht es der künstlichen Intelligenz, den Text ohne Ablenkung effektiver zu navigieren und zu analysieren. Während GPT-3 ein reines Textmodell ist, wissen wir noch nicht, ob GPT-4 in diese Richtung geht oder ein multimodales neuronales Netzwerk sein wird.

Warum ist GPT so wichtig?

GPT stellt eine Revolution in der Art und Weise dar, wie KI-generierte Textinhalte erstellt werden. GPT-Modelle - mit Lernparametern, die in die Hunderte von Milliarden gehen - sind unglaublich intelligent und haben einen beträchtlichen Vorteil gegenüber allen früheren Versionen von Sprachmodellen. 

Verwendungszwecke von GPT

GPT kann für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, z. B:

• Erstellung von Inhalten: Von Gedichten aus dem 18. Jahrhundert bis hin zu SQL-Abfragen können GPT-Modelle mit jeder Art von Eingabeaufforderung gefüttert werden, und sie beginnen, kohärente und menschenähnliche Textergebnisse zu produzieren.
• Text-Zusammenfassung: Durch die Fähigkeit, fließenden, menschenähnlichen Text zu erzeugen, wird GPT-4 in der Lage sein, jede Art von Textdokument neu zu interpretieren und eine intuitive Zusammenfassung davon zu erstellen. Dies ist nützlich, um große Datenmengen für eine effektivere Erkenntnisgewinnung und Analyse zusammenzufassen.
• Beantwortung von Fragen: Eine der Hauptkompetenzen der GPT-Software ist ihre Fähigkeit, Sprache, einschließlich Fragen, zu verstehen. Darüber hinaus kann sie je nach den Bedürfnissen des Benutzers präzise Antworten oder ausführliche Erklärungen liefern. Dies bedeutet, dass der Kundenservice und der technische Support durch GPT-4-gestützte Lösungen erheblich verbessert werden können.
• Maschinelle Übersetzung: Sprachübersetzungsaufgaben, die von GPT-gestützter Software erledigt werden, sind sofort und genau. Durch das Trainieren der KI anhand großer Datensätze mit bereits übersetztem Material können ihre Genauigkeit und ihr Redefluss verbessert werden. GPT kann sogar mehr als nur von einer Sprache in eine andere übersetzen. Die KI-Modelle von GPT können sogar juristische Texte in einfache natürliche Sprache umwandeln.
• KI-gestützte Sicherheit: Da die GPT-KI in der Lage ist, Texte zu erkennen, kann sie jede Form von Sprache identifizieren. Diese Fähigkeit kann genutzt werden, um bestimmte Arten von Kommunikation zu identifizieren und zu kennzeichnen, so dass toxische Internetinhalte effektiver identifiziert und behandelt werden können.
• Konversations-KI: Die mit GPT-Software entwickelte Chatbot-Technologie kann unglaublich intelligent werden. Dies ermöglicht die Entwicklung virtueller Assistenten mit maschinellem Lernen, die Fachleute bei der Erfüllung ihrer Aufgaben unabhängig von der Branche unterstützen können. So kann eine konversationelle KI in der Gesundheitsbranche zum Beispiel Patientendaten analysieren, um Diagnosen und Behandlungsoptionen vorzuschlagen.
• App-Erstellung: GPT-ähnliche KI-Modelle könnten in Zukunft in der Lage sein, Apps und Layout-Tools mit minimalem menschlichen Feedback zu erstellen. Wenn sie sich weiter verbessern, ist es möglich, dass sie sogar noch mehr Code für die Erstellung von Plugins und anderen Arten von Software erstellen, und zwar nur mit einer Beschreibung dessen, was man erreichen möchte.

Was sind die Unterschiede zwischen GPT-3 und GPT-4?

GPT-4 verspricht einen enormen Leistungssprung gegenüber GPT-3, einschließlich einer Verbesserung bei der Generierung von Text, der das menschliche Verhalten und Geschwindigkeitsmuster nachahmt.

GPT-4 ist in der Lage, Sprachübersetzungen, Textzusammenfassungen und andere Aufgaben auf eine vielseitigere und anpassungsfähigere Weise zu bewältigen. Mit ihm trainierte Software wird in der Lage sein, die Absichten der Nutzer mit höherer Genauigkeit zu erkennen, selbst wenn menschliche Fehler die Anweisungen beeinträchtigen.

Mehr Leistung in kleinerem Maßstab

Es wird spekuliert, dass GPT-4 nur geringfügig größer als GPT-3 ist. Das neuere Modell räumt mit dem Irrglauben auf, dass man nur besser werden kann, wenn man größer wird, indem man sich mehr auf die Parameter des maschinellen Lernens als auf die Größe verlässt. Es wird zwar immer noch größer sein als die meisten neuronalen Netze der vorherigen Generation, aber seine Größe wird für seine Leistung nicht mehr so wichtig sein.

Einige der neuesten Sprachsoftwarelösungen implementieren unglaublich dichte Modelle, die mehr als die dreifache Größe des GPT-3 erreichen. Die Größe allein führt jedoch nicht unbedingt zu einem höheren Leistungsniveau. Im Gegenteil: Kleinere Modelle scheinen der effizienteste Weg zu sein, um digitale Intelligenz zu trainieren. Viele Unternehmen stellen auf kleinere Systeme um und profitieren von dieser Umstellung. Sie verbessern nicht nur ihre Leistung, sondern können auch ihre Computerkosten, ihren CO2-Ausstoß und ihre Einstiegshürden senken.

Eine Revolution in der Optimierung

Einer der größten Nachteile von Sprachmodellen sind die Ressourcen, die für ihr Training aufgewendet werden. Unternehmen entscheiden sich oft dafür, die Genauigkeit gegen einen niedrigeren Preis einzutauschen, was zu deutlich unteroptimierten KI-Modellen führt. Oft wird die künstliche Intelligenz nur einmal trainiert, was sie daran hindert, den besten Satz von Hyperparametern für die Lernrate, die Stapelgröße und die Sequenzlänge und andere Merkmale zu erwerben.

Lange Zeit ging man davon aus, dass die Modellleistung hauptsächlich von der Modellgröße abhängt. Dies hat viele große Unternehmen wie Google, Microsoft und Facebook dazu veranlasst, große Summen in den Aufbau der größten Systeme zu investieren. Diese Methode berücksichtigte jedoch nicht die Datenmenge, mit der die Modelle gefüttert wurden.

In jüngster Zeit hat sich gezeigt, dass die Abstimmung der Hyperparameter einer der wichtigsten Faktoren für Leistungsverbesserungen ist. Dies ist jedoch bei größeren Modellen nicht möglich. Neue Parametrisierungsmodelle können für einen Bruchteil der Kosten in kleinerem Maßstab trainiert werden, um dann die Hyperparameter praktisch ohne Kosten auf ein größeres System zu übertragen.

Aus diesem Grund muss GPT-4 nicht viel größer als GPT-3 sein, um leistungsfähiger zu sein. Seine Optimierung basiert auf der Verbesserung anderer Variablen als der Modellgröße - wie z. B. einer höheren Datenqualität -, obwohl wir das gesamte Bild erst nach der Veröffentlichung sehen können. Unglaubliche Entwicklungen in allen Benchmarks können mit einem fein abgestimmten GPT-4 erreicht werden, das den richtigen Satz von Hyperparametern, optimale Modellgrößen und eine genaue Anzahl von Parametern verwendet.

Was bedeutet das für die Sprachmodellierung?

GPT-4 ist ein großer Schritt vorwärts auf dem Gebiet der Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Es hat das Potenzial, ein unschätzbares Werkzeug für jeden zu werden, der Text generieren muss.

Der Schwerpunkt von GPT-4 liegt auf der Bereitstellung einer größeren Funktionalität und einer effektiveren Ressourcennutzung. Anstatt sich auf große Modelle zu verlassen, ist es darauf optimiert, das Beste aus kleineren Modellen zu machen. Bei ausreichender Optimierung können die kleinen Modelle mit den großen Modellen mithalten und diese sogar übertreffen. Außerdem ermöglicht der Einsatz kleinerer Modelle die Schaffung kostengünstigerer und umweltfreundlicherer Lösungen.

Wie funktioniert das Verstehen natürlicher Sprache (NLU)?

Was bedeutet das für Nutzer und Unternehmen?

Während der durchschnittliche Internetnutzer nach der Einführung von GPT-4 vielleicht keine großen Veränderungen bemerkt, wird es die Arbeitsweise vieler Unternehmen verändern. GPT-4 wird in der Lage sein, riesige Mengen an Inhalten in atemberaubender Geschwindigkeit zu generieren, so dass Unternehmen verschiedene Aspekte ihres Geschäfts mit Hilfe von künstlicher Intelligenz betreiben können.

Unternehmen, die sich für GPT-4 entscheiden, können Inhalte automatisch generieren und so Zeit und Geld sparen und gleichzeitig ihre Reichweite erhöhen. Da die Technologie mit jeder Art von Text arbeiten kann, sind die praktischen Anwendungen von GTP-4 praktisch grenzenlos.

Wie kann mein Unternehmen wachsen?

Der Fokus von GPT-4 auf Funktionalität führt zu einer Steigerung der betrieblichen Effizienz. Unternehmen können KI nutzen, um ihren Kundensupport und ihre Strategien zur Erstellung von Inhalten zu verbessern und sogar ihre Vertriebs- und Marketingaktivitäten zu optimieren.

GPT-4 befähigt Unternehmen dazu:

• Erstellen Sie große Mengen an Inhalten: Hochentwickelte Sprachmodelle der nächsten Generation ermöglichen es Unternehmen, in kürzester Zeit hochwertige Inhalte zu erstellen. Ein Unternehmen kann sich zum Beispiel auf künstliche Intelligenz verlassen, um regelmäßig Inhalte für soziale Medien zu erstellen. Dies hilft einem Unternehmen, eine gute Online-Präsenz aufrechtzuerhalten, ohne viel darüber nachdenken zu müssen.
• ‍Verbesserung derFähigkeiten des Kundensupports: KI, die in der Lage ist, menschenähnliche Antworten zu geben, ist für die Kundenbetreuung unglaublich nützlich. Indem sie klare Antworten auf Kundenanfragen geben, können KI-Lösungen die große Mehrheit der üblichen Kundensupport-Situationen bewältigen. Dies trägt dazu bei, die Anzahl der Support-Tickets zu reduzieren, und bietet den Kunden gleichzeitig eine direktere Methode, Antworten zu erhalten.‍
• Personalisieren Sie das Marketing-Erlebnis: Dank GPT-4 wird es einfacher sein, Werbeinhalte zu erstellen, die auf unterschiedliche demografische Gruppen zugeschnitten sind. KI kann zielgerichtete Inhalte und Anzeigen erstellen, die für die Personen, die sie konsumieren, relevanter sind. Diese Strategie kann dazu beitragen, die Konversionsraten bei Online-Nutzern zu erhöhen.

Welche Auswirkungen wird sie auf die Softwareentwicklung haben?

Es wird erwartet, dass sich GPT-4 weiterhin auf die Softwareentwicklungsbranche auswirken wird. Entwickler können damit rechnen, dass sie bei der Erstellung des Codes für neue Softwareprogramme von der KI unterstützt werden, um den Großteil der sich wiederholenden manuellen Programmieraufgaben zu automatisieren.

Welche Bedeutung hat das GPT?

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass GPT-3 und GPT-4 entscheidende Fortschritte auf dem Gebiet der Sprachmodelle darstellen. Der Einsatz von GPT-3 in einer Vielzahl von Anwendungen ist ein Beweis für das große Interesse an dieser Technologie und das anhaltende Potenzial für ihre Zukunft. Obwohl GPT-4 noch nicht veröffentlicht wurde, werden erhebliche Fortschritte erwartet, die diese leistungsstarken Sprachmodelle noch vielseitiger machen werden. Es wird faszinierend sein zu sehen, wie sich diese Modelle in Zukunft entwickeln werden, denn sie haben das Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit Robotern kommunizieren und natürliche Sprache interpretieren, grundlegend zu verändern.

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