Mach dich bereit, um dich umzuhauen! Das unglaubliche GPT-4 schlägt Wellen mit seinem erweiterten Kontextfenster, das in der Lage ist, unglaubliche 50 Seiten Inhalt abzurufen – fünfmal mehr als das ursprüngliche GPT-4 und achtmal mehr als das vorherige GPT-3. Diese Kontextinformationen werden von der KI verwendet, um neuen Text zu generieren. Und mit einem so massiven Speicher kann GPT-4 die Fallstricke kleinerer Modelle umgehen, die wichtige Details schnell vergessen, was zu unvorhersehbaren und nicht zum Thema gehörenden Reaktionen führt. Es ist eine bahnbrechende Entwicklung, die mit Sicherheit einen erheblichen Einfluss auf die Zukunft von KI-generiertem Text haben wird.
Mit einem erweiterten Speicher wird GPT-4 voraussichtlich verbesserte Konversationsfähigkeiten demonstrieren und längere Dialoge von mehreren Dauer ermöglichen Stunden oder Tage. Da die anfänglichen Anweisungen, die dem Modell gegeben werden, über einen längeren Zeitraum in seinem Gedächtnis verbleiben können, ist es weniger wahrscheinlich, dass es entgleist oder unberechenbares Verhalten zeigt.
In einfachen Worten, es ist ein multimodales Modell, das beide Bilder verarbeiten kann und Texteingaben und gefälschte Textausgaben. GPT-4 kann bei mehreren professionellen und akademischen Benchmarks eine menschenähnliche Leistung erzielen. Aber es ist dem Menschen in realen Szenarien immer noch unterlegen. Nichtsdestotrotz rühmt sich OpenAI, dass GPT-4 seinen Vorgänger GPT-3.5 mit einer um 40 % höheren Genauigkeit bei der Erstellung sachlicher Antworten auf ihre internen Bewertungen übertroffen hat.
Entwickler können sich jetzt anmelden, um GPT-4 für ihre Anwendungen zu nutzen. Bezahlte Abonnenten von ChatGPT Plus von OpenAI haben exklusiven Zugriff auf das Modell. Zusätzlich zur Textgenerierung kann GPT-4 Bilder analysieren und Beschreibungen bereitstellen oder verwandte Fragen beantworten, was seine Vielseitigkeit in verschiedenen Bereichen demonstriert.
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BBCInhaltsverzeichnis
Hauptunterschiede zwischen GPT-3 und GPT-4
#1. Größerer Speicher
Größe und Leistung von GPT-4 übertreffen GPT-3 um ein Vielfaches, mit 170 Billionen Parametern im Gegensatz zu den 175 Milliarden Parametern von GPT-3. Diese verbesserte Kapazität ermöglicht es GPT-4, Textverarbeitungs-und Generierungsaufgaben mit höherer Präzision und Flüssigkeit zu handhaben.
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#2. Multimodal – Akzeptiert sowohl Bilder als auch Texte
GPT-4 ist eine bemerkenswerte Weiterentwicklung seines Vorgängers und ein umfassendes multimodales Modell, das sowohl Text-als auch Bildeingaben erfassen und Textausgaben induzieren kann. Diese Funktion erleichtert die Verarbeitung von grafischen Eingaben. Dazu gehören Abbildungen von Diagrammen und Arbeitsblättern, was mit dem früheren Modell nicht möglich war. Im Gegensatz dazu ist GPT-3 zwar in der Lage, Klartexteingaben zu verarbeiten und Text-und Codeausgaben in natürlicher Sprache zu generieren, GPT-4 ist jedoch noch nicht in der Lage, Medien ausschließlich aus Texteingaben zu erstellen.
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#3. Mehr sachliche Antworten
Bei internen Auswertungen von OpenAI hat GPT-4 eine um 40 % höhere Wahrscheinlichkeit gezeigt, sachliche Antworten zu generieren als GPT-3.5. Darüber hinaus ist GPT-4 im Vergleich zu GPT-3 einfallsreicher und weniger geneigt, Informationen zu fabrizieren.
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# 4. Erweiterung der Sprachfähigkeiten mit GPT-4
Englisch dominiert den KI-Bereich, einschließlich Daten, Tests und Forschungsarbeiten. Die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle erstreckt sich jedoch auch auf andere Sprachen, und sie sollten auch in diesen Sprachen zugänglich sein. GPT-4 bewegt sich in diese Richtung, indem es seine Fähigkeit unter Beweis stellt, Tausende von Multiple-Choice-Fragen in 26 Sprachen, von Italienisch über Ukrainisch bis Koreanisch, genau zu beantworten. Obwohl seine Kenntnisse in romanischen und germanischen Sprachen am stärksten sind, schneidet es in verschiedenen Sprachfamilien gut ab.
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#5. Fähigkeiten des neuen GPT-4 und „visuelle Eingaben“
GPT-4 ist ein multimodales Modell, das Bild-und Texteingaben akzeptiert und Textausgaben ausgibt. Obwohl es keine Bilder ausgeben kann, kann es die empfangenen visuellen Eingaben verarbeiten und darauf reagieren. Dies bedeutet, dass es den im Bild bereitgestellten Kontext verstehen und mit dem gesellschaftlichen Sprachverständnis verbinden kann. Annette Vee, Fakultätsmitglied an der University of Pittsburgh, die die Beziehung zwischen Berechnung und Komposition erforscht, sah sich eine Demo an, in der das neue Modell angewiesen wurde, festzustellen, was an einem komischen Bild urkomisch war. ChatGPT war dazu nicht in der Lage.
Laut OpenAI sind die potenziellen Anwendungen der Fähigkeit von GPT-4, Bilder zu analysieren und zu verstehen. Insbesondere wird der Wert einer solchen Technologie für sehbehinderte oder blinde Menschen hervorgehoben. Es gibt eine mobile App namens Be My Eyes. Es hilft Benutzern, ihre Umgebung zu interpretieren, indem es die Objekte um sie herum beschreibt. Durch die Integration von GPT-4 in die App können nun Beschreibungen mit derselben Kontextebene generiert werden. Und Verständnis als menschlicher Freiwilliger.
Darüber hinaus skizzierte ein OpenAI-Vertreter in der Demonstration eine einfache Website und fütterte die Zeichnung mit GPT-4. GPT-4 war dann in der Lage, das Bild zu analysieren und den erforderlichen Code zu schreiben, um eine Website zu erstellen, die der Skizze ähnlich sah. Laut Jonathan May, einem wissenschaftlichen außerordentlichen Professor an der University of Southern California, war die resultierende Website „sehr, sehr einfach“, funktionierte aber hervorragend Bing Search Engine
Einschränkungen von GPT-4
#1. Es „halluziniert“
Die Passage hebt sowohl die Möglichkeiten als auch die Einschränkungen von GPT-4 hervor, der neuesten Version des GPT-Sprachmodells. Während GPT-4 über hochmoderne Fähigkeiten zum Interpretieren und Generieren von Text und Bildern verfügt, weist es dennoch einige Einschränkungen auf. Eine der wichtigsten Einschränkungen ist seine Tendenz, Tatsachen zu „halluzinieren“ und Denkfehler zu machen. Dies bedeutet, dass GPT-4 möglicherweise Ergebnisse generiert, die nicht ganz genau oder zuverlässig sind.
Trotzdem hat GPT-4 Fortschritte beim TruthfulQA-Benchmark gemacht, der die Fähigkeit des Modells testet, Fakten von Fiktion in einem Satz zu trennen kontradiktorisch selektierter Falschaussagen. Während GPT-4 bei dieser Aufgabe nur geringfügig besser ist als sein Vorgänger GPT-3.5, zeigt es signifikante Verbesserungen nach dem RLHF-Post-Training. Das angegebene Beispiel zeigt jedoch, dass GPT-4 immer noch subtile Details übersehen kann, was die anhaltende Notwendigkeit zur Vorsicht bei der Verwendung von Sprachmodellen hervorhebt.
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#2. Mangelndes Wissen nach September 2021
Während GPT-4 ein vorteilhaft kompetentes Sprachmodell ist, weist es einige Einschränkungen auf. Insbesondere fehlt es an Wissen über Ereignisse, die sich nach September 2021 ereignet haben, wenn die große Mehrheit seiner Daten vor dem Training endet. Dies bedeutet, dass es möglicherweise nicht über aktuelle Informationen zu aktuellen Ereignissen oder Trends verfügt.
#3. Unfähigkeit, aus früheren Erfahrungen zu lernen
Außerdem lernt das Modell nicht aus seiner Erfahrung, was impliziert, dass es oft dieselben Fehler macht. GPT-4 kann manchmal unkomplizierte Denkfehler machen, die seiner Kompetenz in vielen Bereichen nicht zu entsprechen scheinen. Es kann außerdem übermäßig leichtgläubig sein, wenn es falsche Aussagen von einem Benutzer akzeptiert.
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#4. Risikominderung und Gewährleistung der Sicherheit mit GPT-4
Die Entwickler von GPT-4 haben von Anfang an daran gearbeitet, das Modell sicherer und besser abgestimmt zu machen. Sie haben mit über 50 Experten aus verschiedenen Bereichen zusammengearbeitet, um das Verhalten des Modells in Hochrisikobereichen zu testen und zu bewerten. Um schädliche Ausgaben zu reduzieren, enthält GPT-4 während des Trainings ein zusätzliches Sicherheitsbelohnungssignal, das dem Modell beibringt, Anfragen nach unsicheren Inhalten abzulehnen. Die Entwickler haben erhebliche Verbesserungen bei den Sicherheitseigenschaften des Modells festgestellt, aber es besteht immer noch die Gefahr von Fehlverhalten.
GPT-4 hat das Potenzial, die Gesellschaft sowohl positiv als auch negativ zu beeinflussen, und die Entwickler arbeiten mit externen Forscher, um die möglichen Folgen abzuschätzen. Sie werden in Kürze mehr über ihre Gedanken zu den sozialen und wirtschaftlichen Auswirkungen von GPT-4 und anderen KI-Systemen berichten.
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# 5. OpenAI Evals
OpenAI hat OpenAI Evals, ein Software-Framework zur automatisierten Bewertung der Leistung von KI-Modellen, zu Open-Source gemacht. Es ist ein Tool, mit dem Modelle wie GPT-4 und ihre Leistung bei verschiedenen Benchmarks bewertet werden können. Dies erleichtert es jedem, Mängel in seinen Modellen zu identifizieren und zu erkennen, und hilft auch, weitere Verbesserungen anzuleiten.
Die Software ist Open Source, was darauf hinweist, dass jeder sie verwenden und ändern kann, um benutzerdefinierte Bewertungslogik zu implementieren. Evals umfassen jedoch auch Vorlagen für gewöhnliche Bewertungsarten, wie z. B. „Modell-bewertete Evals“, die als Ausgangspunkt für die Erstellung einzigartiger Bewertungen verwendet werden können.
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Wie erhalte ich Zugriff auf GPT-4?
Die Texteingabefunktion von GPT-4 steht ChatGPT Plus-Benutzern über ChatGPT zur Verfügung. OpenAI hat angekündigt, dass Abonnenten von ChatGPT Plus Zugriff auf GPT-4 haben werden, aber es wird eine Nutzungsobergrenze geben. Die genaue Nutzungsobergrenze wird je nach Bedarf und Systemleistung angepasst. OpenAI erwartet jedoch, dass es anfangs zu starken Kapazitätsengpässen kommen wird, obwohl sie planen, ihre Infrastruktur in den nächsten Monaten zu optimieren und zu erweitern.
Wenn eine hohe Nachfrage nach GPT-4-Nutzung besteht, kann OpenAI einführen eine neue Abonnementstufe für eine Nutzung mit höherem Volumen. Darüber hinaus hoffen sie, irgendwann eine gewisse Anzahl kostenloser GPT-4-Abfragen anbieten zu können, damit auch Nicht-Abonnenten es ausprobieren können. Wenn Sie sofort Zugriff auf GPT-4 erhalten möchten! Weitere Unterstützung finden Sie in unserem Blog.
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