Was GPT-4 kann und nicht kann: Eine Übersicht

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Die neueste Version des Chat-GPT-Modells von OpenAI ist nun verfügbar und bietet eine deutliche Verbesserung gegenüber dem Vorgängermodell. Eine der bemerkenswertesten neuen Funktionen ist die Integration von Bildern, die dem Modell eine noch höhere Genauigkeit bei der Generierung von Antworten ermöglicht. Diese Fähigkeit wird bereits von verschiedenen Unternehmen und Organisationen genutzt, um Prozesse zu automatisieren und die Effizienz zu steigern.

GPT-4 verfügt jetzt auch über Bildanalyse-Fähigkeiten

Künstliche Intelligenz im Test: Die Weltkarte als gebratene Hühnchen. (Foto: Twitter / Bryan Druzin)

Künstliche Intelligenz im Test: Die Weltkarte als gebratene Hühnchen. (Foto: Twitter / Bryan Druzin)

Ein weiterer Schritt in der Welt der künstlichen Intelligenz: OpenAI hat am 14.03.2023 ihr neuestes Modell GPT-4 veröffentlicht. Allerdings ist es anders als die vorherigen Modelle nicht für jedermann zugänglich. Stattdessen können nur zahlende Kunden oder Benutzer von Microsofts Suchmaschine Bing das Modell nutzen.

Die nächste Generation von Sprachmodellen hat eine bahnbrechende Innovation gebracht: GPT-4 ist nun ein multimodales Modell, das nicht nur Texte, sondern auch Bilder verarbeiten kann. Durch die Kombination von Informationen aus verschiedenen Datentypen wird es möglich, komplexe Zusammenhänge besser zu verstehen und zu verarbeiten. Das Ergebnis ist eine enorme Erweiterung der Fähigkeiten von KI-Systemen und eine Revolution in der Sprachverarbeitungstechnologie.

Das Meme der Weltkarte aus Hühnchen ist ein Beispiel dafür, wie Künstliche Intelligenz vor neuen Herausforderungen steht, die über die herkömmliche Verarbeitung von Daten hinausgehen. Das Bild von Chicken-Nuggets, die wie Kontinente angeordnet sind, erfordert von KI-Systemen eine hohe visuelle und kreative Kompetenz, um diese Information korrekt zu interpretieren und in eine Weltkarte aus Hühnchen umzuwandeln.

Bei der Interpretation von Infografiken kommt es oft darauf an, die dargestellten Daten und Informationen richtig zu verstehen und in Bezug zueinander zu setzen. Hierbei kann das neue KI-Modell eine große Hilfe sein. Es ist in der Lage, Infografiken zu analysieren und die darin enthaltenen Zahlen und Daten zu interpretieren. Auf diese Weise kann es beispielsweise eine Marketing-Präsentation verständlicher machen oder in einem wissenschaftlichen Paper komplexe Diagramme erklären.

Fortschritte in der Mathematik dank GPT-4.

OpenAI hat eine Liste von für Menschen gemachten Prüfungen erstellt, um die Leistungsfähigkeit von GPT-4 im Vergleich zum Vorgängermodell GPT-3.5 zu testen. Bei einer simulierten Anwaltsprüfung konnte GPT-4 ein beeindruckendes Ergebnis erzielen und wurde mit den besten zehn Prozent menschlicher Antwortgeber verglichen, während die alte Version nur zu den untersten zehn Prozent gehörte.

Obwohl GPT-3 bereits als bahnbrechende Technologie angesehen wurde, hat GPT-4 noch einmal deutliche Fortschritte erzielt. Insbesondere im Bereich der Mathematik konnte das neue Modell Schwächen des Vorgängers ausmerzen und komplexe Probleme besser lösen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass es trotz dieser Fortschritte immer noch Bereiche gibt, in denen künstliche Intelligenz nicht mit menschlicher Intelligenz mithalten kann.

OpenAI hat GPT-4 mit einer breiten Palette von Ideen und Perspektiven trainiert, um sicherzustellen, dass das Modell ein umfassendes Verständnis für unterschiedliche Themen und Standpunkte entwickelt. Durch die Berücksichtigung verschiedener Ideologien und Perspektiven wird GPT-4 in der Lage sein, ein ausgewogeneres Bild von aktuellen Ereignissen zu liefern.

Während GPT-4 immer noch Schwierigkeiten hat, komplexe mathematische Berechnungen auszuführen, hat das System in moralischen und politischen Fragen Fortschritte gemacht. Im Gegensatz zu früheren Versionen bietet das Modell nun eine ausgewogenere Perspektive und präsentiert verschiedene Standpunkte und Sichtweisen. Dies ist ein wichtiger Schritt für künstliche Intelligenz, um menschliche Emotionen und Überzeugungen besser zu verstehen und zu berücksichtigen.

Wenn viel auf dem Spiel steht, sollten Anwender von GPT-4 besonders vorsichtig sein und möglicherweise ganz auf die Anwendung des Modells verzichten. Das liegt daran, dass das Risiko von Fehlern und Halluzinationen in solchen Situationen besonders hoch ist und möglicherweise negative Auswirkungen haben kann.

Thomas Wolf: Huggingface erfolgreich bei Standards, jedoch unzureichend bei Multimodalität

Thomas Wolf, der Gründer von Huggingface, einer Firma für Open-Source-Sprachmodelle, hat in einem LinkedIn-Post die positiven Ergebnisse von standardisierten Tests gelobt. Zugleich hat er jedoch seine Enttäuschung über das Niveau der Multimodalität zum Ausdruck gebracht, das nicht den Erwartungen entspricht. Obwohl OpenAI ein multimodales Modell angekündigt hatte, das in der Lage sein sollte, Bilder oder sogar Videos zu erzeugen, scheint es, dass das Modell derzeit nur in der Lage ist, Sprache und Texte zu generieren.

Thomas Wolf, der Gründer von Huggingface, stellte fest, dass GPT-4 zwar als „multimodal“ bezeichnet werden kann, da es verschiedene Arten von Daten verarbeiten kann, aber im Vergleich zu anderen KI-Modellen, die diese Bezeichnung tragen, relativ einfach gestrickt ist. Wolf kritisierte auch den technischen Bericht von OpenAI, der angeblich wichtige Informationen zum Training, Modell und zur Rechenleistung des Modells ausgelassen hatte.

Während sich viele auf das kommende GPT-4-Modell gefreut haben und sich auf noch grössere Leistungsfähigkeit und fortschrittliche künstliche Intelligenzsysteme gefreut haben, hat der CEO von OpenAI, Sam Altmann, kürzlich die Gerüchteküche um das Modell kritisiert. Altmann betonte, dass die Spekulationen „lächerlich“ seien und dass die Erwartungen der Menschen zu hoch seien.

Um das Potenzial von KI-Modellen auszuschöpfen, müssen Forscher verstehen, welche Faktoren zum Erfolg von GPT-4 beigetragen haben. Es ist wichtig zu wissen, welche Datenmengen, Rechenleistung und Modell-Design verwendet wurden, um die Ergebnisse des Modells zu erzielen, da dies helfen kann, den zukünftigen Fortschritt in der KI besser vorherzusagen.

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