OpenAI hat kürzlich die neueste Version seines Chat-GPT-Modells veröffentlicht, das in der Lage ist, Bilder zu verstehen und in den Antwortprozess zu integrieren. Diese Fähigkeit macht das Modell noch leistungsfähiger und vielseitiger und eröffnet neue Anwendungsbereiche in verschiedenen Branchen, von der Kundenbetreuung über die automatisierte Textgenerierung bis hin zur Bilderkennung. Unternehmen und Organisationen können das Modell nutzen, um Prozesse zu optimieren und die Produktivität zu steigern.
Neues Modell GPT-4 kann jetzt auch Bilder verstehen
Die Welt in Chicken-Nuggets: Eine Aufgabe für intelligente Maschinen. (Foto: Twitter / Bryan Druzin)
Obwohl OpenAI mit der Veröffentlichung von GPT-4 am 14.03.2023 einen weiteren Fortschritt in der Welt der künstlichen Intelligenz gemacht hat, gibt es auch einige Einschränkungen. Anders als bei den vorherigen Modellen ist GPT-4 nicht für die Öffentlichkeit zugänglich. Stattdessen müssen Benutzer entweder für den Zugang bezahlen oder Microsofts Suchmaschine Bing verwenden, um das Modell zu nutzen. Trotzdem konnte die Leistungsfähigkeit des Chatbots durch das neue Modell noch weiter gesteigert werden.
Eine der wichtigsten Neuerungen von GPT-4 ist die Integration von Bildern in das Modell. Durch die Verwendung von Bildern als zusätzliche Informationsquelle ist es möglich, die Sprachverarbeitung auf eine völlig neue Ebene zu bringen. Dies ermöglicht es der KI, nicht nur Texte besser zu verstehen, sondern auch komplexe Zusammenhänge aus Bildern und Texten zu erkennen und zu interpretieren.
Die Idee, die Weltkarte aus gebratenem Hühnchen darzustellen, zeigt, dass Künstliche Intelligenz immer noch Schwierigkeiten hat, komplexe visuelle Informationen korrekt zu verarbeiten und zu interpretieren. Das Meme mit den Chicken-Nuggets als Kontinente ist ein humorvolles Beispiel für die kreativen Herausforderungen, die bei der Entwicklung von KI-Systemen entstehen können. Es zeigt auch, wie wichtig es ist, neue und ungewöhnliche Ideen in Betracht zu ziehen, um die Leistung von Künstlicher Intelligenz zu verbessern.
Das neue KI-Modell hat gezeigt, dass es besonders gut geeignet ist, Infografiken zu interpretieren und zu erklären. Hierbei ist es in der Lage, die dargestellten Zahlen und Daten zu erfassen und in einen Kontext zu setzen. Auf diese Weise kann es beispielsweise Geschäftsberichte verständlicher machen oder in wissenschaftlichen Papers komplexe Grafiken erklären. Durch diese Fähigkeiten trägt das Modell zur Verbesserung der Verständlichkeit und Übersichtlichkeit von Informationsmaterialien bei.
GPT-4 treibt Fortschritte in der Mathematik voran.
Die KI-Entwickler von OpenAI haben eine umfangreiche Liste von menschlichen Prüfungen zusammengestellt, um die Fortschritte von GPT-4 im Vergleich zu GPT-3.5 zu demonstrieren. Eine simulierte Anwaltsprüfung zeigte, dass GPT-4 ein ähnliches Niveau wie die besten zehn Prozent menschlicher Antwortgeber erreichen konnte, während die alte Version deutlich schlechter abschnitt und nur zu den untersten zehn Prozent gehörte.
Die Unterschiede zwischen GPT-3 und GPT-4 sind besonders ausgeprägt im Bereich der Mathematik. Während GPT-3 noch Schwächen in diesem Bereich aufwies, konnte das neue Modell bedeutende Fortschritte erzielen und komplexe mathematische Probleme besser lösen. Interessanterweise zeigte sich jedoch bei einer Mathematikprüfung, dass GPT-4 nicht mit menschlichen Leistungen mithalten kann. Obwohl künstliche Intelligenz in vielen Bereichen große Fortschritte macht, bleibt sie in einigen Bereichen noch hinter menschlicher Intelligenz zurück.
Die Verbesserungen von GPT-4 sind ein Ergebnis gezielter Trainingsmethoden, bei denen das Modell mit mathematischen Fragen, Logik-Beispielen und einer breiten Palette von Ideologien und Perspektiven gefüttert wurde. Dies ermöglicht es GPT-4, nicht nur bessere logische Schlüsse zu ziehen, sondern auch ein umfassenderes Verständnis für komplexe Themen zu entwickeln.
Verbesserte Leistung bei sprachlicher Logik: Im Vergleich zu älteren Versionen des Modells hat GPT-4 eine bessere Fähigkeit, logische Fragen und Rätsel zu lösen. Beispielsweise kann das Modell jetzt eine bekannte Knobelaufgabe lösen, bei der es darum geht, den Namen des dritten Kindes einer Mutter zu erraten, wenn sie bereits die Namen der ersten beiden genannt hat. Das Modell kann diese Aufgabe jetzt korrekt beantworten.
Insgesamt kann GPT-4 als leistungsfähiges Werkzeug zur Lösung komplexer Probleme und zur Generierung von Texten dienen. Es ist jedoch wichtig, dass Anwender das Potenzial für Fehler und Halluzinationen verstehen und bei der Anwendung des Modells mit großer Sorgfalt vorgehen. Die Verwendung von GPT-4 sollte auf Fälle beschränkt sein, in denen das Risiko von Fehlern und ungenauen Informationen minimal ist.
Huggingface-Gründer Wolf: Erfolge in Standards, jedoch Defizite in Multimodalität
Thomas Wolf, der Gründer von Huggingface, einem Unternehmen für Open-Source-Sprachmodelle, hat in einem LinkedIn-Post die positiven Ergebnisse von standardisierten Tests gelobt, die von seinem Unternehmen erzielt wurden. Allerdings hat er auch seine Enttäuschung über das Niveau der Multimodalität zum Ausdruck gebracht, das hinter den Erwartungen zurückgeblieben ist. Obwohl OpenAI von einem multimodalen Modell gesprochen hatte, das in der Lage sein sollte, Bilder oder sogar Videos zu erzeugen, scheint es, dass das Modell noch nicht in der Lage ist, komplexe multimodale Aufgaben zu lösen, wie beispielsweise die Steuerung von Robotern anhand von Sensordaten.
Im Vergleich zu anderen KI-Modellen, die als „multimodal“ bezeichnet werden, ist GPT-4 eher einfach gestrickt, obwohl es verschiedene Arten von Daten verarbeiten kann. Thomas Wolf, der Gründer von Huggingface, kritisierte auch den technischen Bericht von OpenAI, der wichtige Informationen zum Training, Modell und zur Rechenleistung ausließ. Wolf bemängelte auch die begrenzte Fähigkeit von GPT-4, visuelle und andere Arten von Daten zu verarbeiten.
Die Erwartungen an das kommende GPT-4-Modell waren hoch, doch der CEO von OpenAI, Sam Altmann, hat kürzlich darauf hingewiesen, dass die Gerüchteküche um das Modell übertrieben sei. Altmann betonte, dass die Leute „betteln, um enttäuscht zu werden“ und dass die Erwartungen der Menschen unrealistisch seien. Trotzdem wird erwartet, dass GPT-4 eine bedeutende Weiterentwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz darstellt, auch wenn es nicht so gross und leistungsfähig sein wird, wie manche es erwartet haben.
Die Wissenschaftler sind bemüht zu erfahren, welche spezifischen Datenmengen, Rechenleistung und Modell-Designs notwendig waren, um das hohe Leistungsniveau von GPT-4 zu erreichen. Eine detaillierte Kenntnis dieser Faktoren könnte auch dazu beitragen, zu bestimmen, wie groß der zukünftige Fortschritt in der KI sein kann, wenn die Größe von Modellen weiter zunimmt.
