GPT-4 – Eine Einordnung der wichtigsten Neuerungen
OpenAI hat diese Woche eine neue Version des Sprachmodells hinter ChatGPT veröffentlicht - GPT-4. Die Neuerungen dieses Modells haben das Potenzial, die bisherigen Grenzen des Sprachverständnisses zu erweitern und die Interaktion zwischen Mensch und Maschine auf ein neues Niveau zu bringen. Wir haben uns sofort mit den wichtigsten Neuerungen von GPT-4 beschäftigt und unsere ersten Eindrücke zusammengetragen.
Zu Beginn des Jahres erhielt bereits viel Aufmerksamkeit für seine beeindruckenden Leistungen bei Aufgaben, die die Verarbeitung natürlicher Sprache benötigen. So ist das leistungsstarke Textgenerierungsmodell von OpenAI in der Lage, menschenähnliche Texte zu erzeugen, Code zu vervollständigen oder kurze Gedichte oder Geschichten zu erstellen, auch wenn es noch lange nicht perfekt ist.
Nach eigenen Angaben ist das Modell GPT-4 nun noch kreativer, zuverlässiger und kann komplexe Aufgaben mit größerer Genauigkeit als sein Vorgänger lösen. In einer öffentlichen Demo hat das Modell gezeigt, wie es auf Basis einer einfachen Skizze ein voll funktionsfähiges Websitelayout generieren kann – ein Beispiel für die Fähigkeit von GPT-4, nicht nur Text, sondern auch Bilder zu verarbeiten. Wir werfen einen ersten Blick auf die Neuerungen und Erweiterungen des Sprachmodells.
#1 Neben Text können auch Bilder verarbeitet werden
Das ist neu
GPT-4 ist in der Lage, nicht nur Text, sondern auch visuelle Inhalte in Form von Bildern zu erfassen und zu analysieren. Demnach kann das Modell Bilder beschreiben, interpretieren sowie Zusammenhänge zwischen diesen aufzeigen. Im Rahmen von Vorführungen hat sich gezeigt, dass GPT-4 in der Lage ist, schrittweise Erklärungen von Memes zu liefern oder komplexe Infografiken zusammenzufassen.
Unsere Einschätzung
Die Funktion von GPT-4, Bilder zu verarbeiten, ist momentan lediglich ausgewählten Partnern von OpenAI vorbehalten. Nichtsdestotrotz existieren bereits seit einiger Zeit weitere KI-Systeme, welche die Verknüpfung von Sprache und Bildern ermöglichen. Gerade im Bereich der automatisierten Informationsextraktion aus Dokumenten ist die Erweiterung des Modelinputs auf die visuelle Domäne von Vorteil. So können mit GPT4 auch Informationen berücksichtigt werden, die sich in Abbildungen und Graphen des Dokuments wiederfinden.
#2 Die Performance bei komplexen Aufgaben ist signifikant besser
Das ist neu
GPT-4 hat in zahlreichen Benchmark-Tests im Vergleich zu seinem Vorgänger signifikante Leistungsverbesserungen gezeigt. Insbesondere bei Prüfungen, die in der Regel von Jura- oder naturwissenschaftlichen Studierenden absolviert werden, erzielt das Modell überdurchschnittlich hohe Punktzahlen.
Unsere Einschätzung
Auf den ersten Blick ist das Abschneiden von GPT-4 zweifellos beeindruckend und zeigt, wie gut die KI in der Lage ist, Wissen in Textform wiederzugeben. Man sollte jedoch nicht vergessen, dass die verwendeten Tests konzipiert wurden, um Menschen anhand ihrer Fähigkeiten in einem bestimmten Bereich untereinander zu vergleichen. Anforderungen an eine spezialisierte KI, die für einen bestimmten Teilbereich optimiert wurde, können daher von Leistungsanforderungen an Menschen abweichen.
#3 Der Antwortstil des Models kann je nach Nutzungszweck angepasst werden
Das ist neu
Durch Verwendung einer System Message steht sowohl Entwickler:innen als auch später Nutzer:innen von ChatGPT eine Option zur Verfügung, um den Antwortstil des Sprachmodells anzupassen.
Unsere Einschätzung dazu
Die Möglichkeit das Antwortverhalten von GPT-4 anzupassen, erlaubt Nutzer:innen die Technologie besser auf ihren Anwendungsbereich zuzuschneiden und beispielsweise Serviceerfahrungen zu verbessern. Der Vorteil des gewählten Ansatzes - das Sprachmodell kann einfach für Downstream-Aufgaben optimiert werden, ohne das große Datenmengen oder weitere Trainingsressourcen benötigt werden.
#4 Die verarbeitbare Textmenge verachtfacht sich
Das ist neu
Die Länge des Kontexts, die während des Prozesses der Textgenerierung von GPT-4 genutzt werden kann, steigt in den verschiedenen Versionen auf bis zu 32.000 Wörter oder etwa 50 Seiten an. Somit ist GPT-4 nun in der Lage, Texte mit höherer Kohärenz und einem stärkeren Fokus auf das ursprüngliche Thema zu generieren.
Unsere Einschätzung dazu
Die Fähigkeit, größere Mengen an Texten zu verarbeiten, hat für praktische Anwendungen interessante Auswirkungen. Obwohl ChatGPT bereits über eine sehr gute Zusammenfassungsfähigkeit für kurze Texte verfügt, besteht nun die Möglichkeit, diese Fähigkeit auch auf vollständige Dokumente auszudehnen.
#5 Logische Fehler und Falschaussagen treten weniger häufig auf
Das ist neu
Im direkten Vergleich mit seinem Vorgänger weist der Output von GPT-4 weniger Falschaussagen und Widersprüche auf. Außerdem wurde der Umgang mit Anfragen, die gegen Richtlinien verstoßen, verbessert.
Unsere Einschätzung dazu
Obwohl GPT-4 einige Verbesserungen aufweist, bleibt die Verlässlichkeit des Modeloutputs ein erhebliches Problem, das die Nutzung des Modells einschränkt. Die generierten Texte können nach wie vor von Vorurteilen geprägt sein und Desinformationen enthalten, die sorgfältig geprüft werden sollten.
Ausblick
In der Welt der künstlichen Intelligenz hat OpenAI mit der Veröffentlichung von GPT-4 zweifellos ein spannendes Upgrade seines GPT-3-Modells vorgenommen. Die neuen Funktionen von GPT-4 sind interessant, da sie die Leistung und die Fähigkeiten von KI in vielen Bereichen verbessern können.
Dennoch gibt es einige Einschränkungen und Bedenken, die mit GPT-4 verbunden sind. Im Gegensatz zu früheren Veröffentlichungen ist OpenAI leider deutlich weniger transparent in Bezug auf Modelldetails. So stehen der Öffentlichkeit nur stark begrenzte Informationen über die Modelarchitektur, den Trainingsansatz oder die Datengrundlage des Modells zur Verfügung. Dies macht es beispielsweise schwierig einzuschätzen, inwieweit das Modell Vorurteile übernommen haben könnte, die eine Nutzung beeinflussen.
GPT-4 stellt im Vergleich zu seinem Vorgänger eine Verbesserung dar, aber nicht unbedingt einen großen Schritt nach vorne. Obwohl es einige neue Funktionen gibt, sind diese nicht so revolutionär wie einige erhofft hatten. Es ist daher sehr wichtig, dass wir realistische Erwartungen an die Fähigkeiten von GPT-4 haben und Leistungen und Grenzen des Modells sollten sorgfältig prüfen, bevor wir es in verschiedenen Anwendungen einsetzen. So kann sichergestellt werden, dass die Technologie im Rahmen ihrer derzeitigen Möglichkeiten gewinnbringend eingesetzt wird.
