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Der neuste Vergleich: GPT-4 vs GPT-3

GPT-4 und GPT-3 sind zwei der fortschrittlichsten künstlichen Intelligenzen auf dem Markt. In diesem Artikel werden wir die beiden KIs vergleichen und sehen, was sie besser macht als die andere.

Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) und Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) sind zwei der neuesten Technologien im Bereich der künstlicher Intelligenz (KI). GPT-3 wurde im Mai 2020 veröffentlicht, und sein Nachfolger, GPT-4, wird voraussichtlich Anfang 2023 auf den Markt kommen. Durch die immer steigende Popularität von ChatGPT, welches von dem gleichen Unternehmen wie GPT-3 entwickelt wurde, stellt sich mittlerweile die Frage, inwiefern OpenAI die Veröffentlichung des GPT-4 Sprachmodells plant. Wir geben dir einen detaillierten Einblick darin, wie sich GPT-4 vs. GPT-3 gestalten könnte. 

Was sind die GPT Models?

Ein Generative Pre-Trained Transformer (GPT) ist eine hoch entwickeltes Neural Network, das zum Trainieren großer Sprachmodelle verwendet wird. Das Netzwerk nutzt große Mengen öffentlich zugänglicher Internettexte, um menschliche Kommunikation zu simulieren.

Die GPT Models GPT-4 und GPT-3 sind beides solche Language Models, die zum Generieren von Text verwendet werden. GPT-4 ist dabei eine Weiterentwicklung von GPT-3, die mehr Eingaben enthält und ein größeres Datensatzvolumen hat. Beide Modelle verwenden Machine Learning, um Text in natürlicher Sprache zu generieren.

Die Entwicklung des GPT: Eine Reise von GPT-1 zu GPT-3

Die Entwicklung der GPT-Modelle (Generative Pre-trained Transformer) spiegelt die Fortschritte beim Verstehen und Erzeugen natürlicher Sprache wider. Diese Modelle wurden von OpenAI entwickelt und haben mehrere Iterationen durchlaufen, von GPT-1 bis GPT-4. Im Folgenden werden die wichtigsten Unterschiede und Verbesserungen der einzelnen Versionen beschrieben:

GPT-1

  • Eingeführt im Jahr 2018
  • Basierend auf der Transformer-Architektur aus dem Papier „Attention is All You Need“
  • 117 Millionen Parameter
  • Unüberwachtes Vortraining, gefolgt von überwachter Feinabstimmung
  • Nachweislich gute Ergebnisse bei einer Reihe von Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache

GPT-2

  • Markteinführung 2019
  • 1,5 Milliarden Parameter
  • Verbessertes unüberwachtes Pre-Training mit einem größeren Datensatz (WebText) und längeren Sequenzen
  • Bessere Leistung bei verschiedenen NLP-Benchmarks
  • Generierung von kohärenteren und kontextuell relevanten Texten
  • Kontroverse um die Veröffentlichung aufgrund von Bedenken über möglichen Missbrauch (z. B. Erzeugung von Fake News)

Verbesserungen von GPT-1 zu GPT-2:

  • Höhere Anzahl von Parametern, was zu einer besseren Leistung führt
  • Fortschrittlichere Trainingsmethodik
  • Verbesserte Leistung bei NLP-Benchmarks und Textgenerierung

GPT-3

Jay Alammar
  • Freigabe im Jahr 2020
  • 175 Milliarden Parameter
  • Trainiert auf einem viel größeren Datensatz, einschließlich Büchern, Artikeln und Websites
  • Nachweislich menschenähnliche Leistung bei mehreren NLP-Aufgaben, wie Übersetzung, Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen
  • Ermöglicht Zero-Shot- und Little-Shot-Lernen
  • Einführung der OpenAI API für GPT-3, die es Entwicklern ermöglicht, Anwendungen zu erstellen

Verbesserungen von GPT-2 zu GPT-3:

  • Signifikant erhöhte Anzahl von Parametern
  • Verbesserte Leistung bei einer breiten Palette von NLP-Aufgaben
  • Fähigkeit, mit minimalen Trainingsdaten zu lernen (zero-shot und few-shot learning)
  • API für Entwickler zur Erstellung von Anwendungen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entwicklung der GPT-Modelle durch erhebliche Verbesserungen beim Sprachverständnis und bei den Generierungsfähigkeiten gekennzeichnet ist. Die Modelle sind größer geworden (Anzahl der Parameter) und wurden auf immer größeren und vielfältigeren Datensätzen trainiert. Dies hat zu einer verbesserten Leistung bei einer breiten Palette von NLP-Aufgaben geführt, einschließlich Übersetzung, Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen.

GPT-4 vs. GPT-3: Wie wird die Leistung im Vergleich gemessen?

Unsplash

Um die Leistung von GPT-4 im Vergleich zu GPT-3 zu messen, werden verschiedene Ansätze verwendet. Der erste Ansatz ist die Messung der Präzision und Genauigkeit. Hierbei werden die Ergebnisse einer Aufgabe mit den Ergebnissen anderer Aufgaben verglichen, um festzustellen, welche davon besser sind. Mit diesem Ansatz kann man feststellen, wie gut GPT-4 vs. GPT-3 bei einer bestimmten Aufgabe abschneidet.

Ein weiterer Ansatz ist die Messung der Fähigkeit, mit neuer Sprache umzugehen. Hierbei testet man GPT-4 und GPT-3 darauf, ob sie in der Lage sind, neue Wörter und Sätze zu verstehen und zu verarbeiten (natural language processing). Dies ist besonders wichtig für Anwendungsfälle, wo es darum geht, neue Kontexte zu erkennen und auf sie zu reagieren.

Der letzte Ansatz betrifft die Geschwindigkeit des Modells. In diesem Fall testet man GPT-4 und GPT-3 darauf, wie schnell sie auf Anfragen reagieren können. Je schneller das Modell reagiert, desto effizienter kann es sein. Dies ist ein entscheidender Faktor für viele Anwendungsfälle in der KI oder in anderen Bereichen der Computertechnologie.

Insgesamt liefern diese Ansätze ein klares Bild von der Leistung von GPT-4 vs. GPT-3. Mit ihren unterschiedlichen Methoden können Forscher erkennen, welches Modell besser geeignet ist für bestimmte Anwendungsfälle in der KI oder anderen Technologien. Somit bietet die Messung der Leistung von GPT-4 im Vergleich zu GPT-3 eine wesentliche Grundlage für die Entwicklung neuer Technologien in Zukunft.

GPT-4 vs GPT-3: Was hat sich verändert?

Da der GPT-4 gerade erst veröffentlicht wurde, ist es noch nicht möglich, einen detaillierten technischen Vergleich zwischen GPT-4 und GPT-3 anzustellen. In Bezug auf die Leistung oder die Fähigkeiten sind jedoch bereits Fortschritte zu erkennen. Hier sind die wichtigsten Änderungen, die wir in GPT-4 gegenüber GPT-3 sehen können:

Feature

Model Größe

Training Daten

Multilingualer Support

Few-Shot Learning

Kontextuelles Verstehen

Genauigkeit

Informationen

Freigabe & Zugänglichkeit

GPT-3

175 Milliarden Parameter

Trainiert an einer Vielzahl von Quellen wie Bücher, Artikel und Websites

Unterstützt über 40 verschiedene Sprachen

Kann mit wenigen Beispielen einen kohärenten Text erstellen

Kann den Kontext verstehen und einen Text erstellen, der für den gegebenen Kontext relevant ist

Beeindruckende Genauigkeit bei der Erstellung von Text

Begrenzte Kenntnisse über Ereignisse nach 2021

November 2022 

Varianten auf OpenAI Playground verfügbar und für die kommerzielle Nutzung über OpenAI-Preispläne verfügbar

GPT-4

ca. 1 Billionen Parameter

Trainiert an vielfältigeren und größeren Datensätzen inklusive Bilder 

Übertrifft GPT-3 in 24 getesteten Sprachen

Bessere Lernfähigkeiten mit wenigen Beispielen und visuellem Input

Kann längere Zusammenhänge verstehen und bessere relevante Texte erstellen

Mehr Genauigkeit bei hoher Komplexität

Begrenzte Kenntnisse über Ereignisse nach 2021

März 2023

Verfügbar über ein ChatGPT Plus-Abonnement oder über die Warteliste für offenen Zugang zu GPT-4 über OpenAI API

GPT-4 vs. GPT-3: Welches Modell ist nun besser?

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GPT-4 und GPT-3 sind beides leistungsstarke Technologien, die dazu verwendet werden können, Texte mit Hilfe von KI zu erzeugen. Obwohl die beiden als ähnlich eingestuft werden, gibt es einige signifikante Unterschiede in den Anwendungen.

Beide Modelle haben ihre Vor- und Nachteile im Vergleich miteinander. Zunächst einmal sollte man beachten, dass GTP-3 grundlegende Probleme schneller lösen kann als GTP-4 wegen seines geringeren Parametersatzes und der geringeren Anzahl an Datensätzen. Daher ist es für grundlegende Aufgaben oft sinnvoller, GTP-3 statt GTP-4 einzusetzen. Allerdings braucht man für anspruchsvollere Aufgaben einen höheren Parametersatz und mehr Datensätze – hier liegt der Vorteil von GTP-4: Es bietet eine größere Genauigkeit bei schwierigen Aufgaben dank seiner größeren Parametermenge und dem größeren Datensatzvolumen.

Aus diesem Grund gibt es keinen allgemeinen Konsens darüber, welches Verfahren besser geeignet ist: Für einfache Aufgaben kann es sinnvoll sein, mit GTP-3 zu arbeiten; für anspruchsvollere Probleme empfiehlt sich jedoch häufig die Verwendung von GTP-4 – besonders wenn die Genauigkeit der Ergebnisse Priorität hat. Beide Modelle haben ihren Platz in der Welt des maschinellen Lernens – aber entscheidend ist letztlich immer deine persönliche Präferenz bei der Auswahl des richtigen Ansatzes für deine spezifische Anwendungsfalle!

GPT-4 vs. GPT-3: Künstliche Intelligenz-Anwendungen mit den beiden Systemen

Insgesamt ermöglichen beide KI-Systeme beeindruckende Ergebnisse in verschiedenen Anwendungsbereichen der künstlichen Intelligenz. Während GPT-4 leistungsstärker als GPT-3 ist, bietet es nicht dieselbe Skalierbarkeit oder Flexibilität. Abhängig von den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens sollte die beste KI-Anwendung gewählt werden, um die bestmögliche Leistung zu erzielen. Mögliche Anwendungen können sein:
  1. Erstellung von Inhalten: Von Gedichten aus dem 18. Jahrhundert bis hin zu modernen Blogartikeln können die GPT-Modelle mit jeder Art von Eingabeaufforderung gefüttert werden und beginnen, kohärente und menschenähnliche Textergebnisse zu produzieren.
  2. Text-Zusammenfassung oder Umschreiben: Da GPT in der Lage ist, fließenden, menschenähnlichen Text zu erzeugen, kann es jede Art von Textdokument neu interpretieren und eine intuitive Zusammenfassung daraus erstellen. Dies ist nützlich, um Erkenntnisse zu gewinnen und zu analysieren, oder umzuformulieren. 
  3. Beantwortung von Fragen: Eine der Hauptkompetenzen der GPT-Software ist ihre Fähigkeit, Sprache zu verstehen, einschließlich Fragen. 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-gestützte Lösungen erheblich verbessert werden können.
  4. KI Chat: Die mit GPT-Software entwickelte Chatbot-Technologie kann unglaublich intelligent werden wie man anhand von CHatGPT erkennen kann. So können virtuelle Assistenten mit maschinellem Lernen geschaffen werden, die Fachleute bei der Erledigung ihrer Aufgaben unabhängig von der Branche unterstützen können..

neuroflash als Beispiel für GPT-3 und GPT-4 Anwendungen

neuroflash kombiniert sowohl GPT-3 als auch GPT-4 in vielen Anwendungen wie Inhaltserstellung, KI-Chat, Beantwortung von Fragen und vieles mehr. Dabei ermöglicht neuroflash seinen Nutzern, auf Basis eines kurzen Briefings verschiedene Texte und Dokumente erstellen zu lassen. Mit über 100 verschiedenen Textarten kann die neuroflash KI Texte für jeden Zweck generieren. Wenn du z.B. eine Produktbeschreibung mit neuroflash erstellen willst, musst du der KI nur kurz dein Produkt beschreiben und die magische Feder erledigt den Rest:

Auch bei kreativere Aufgaben kann neuroflash behilflich sein. Möchtest du zum Beispiel eine Geschichte schreiben, so ist auch dies möglich:

Schließlich kannst du neuroflash auch als ChatGPT Alternative nutzen und direkt mit unserer KI kommunizieren. Wir zeigen dir in einem kurzen Video, wie es geht: 

Mit neuroflash lassen sich zudem nicht nur Texte generieren. Weitere Funktionen, wie eine SEO Analyse für geschriebene Texte und ein KI Bildgenerator bieten zusätzlichen Mehrwert.

Möchtest auch du von der geballten GPT-4 Kraft plus zusätzlichen Funktionen profitieren? Dann teste neuroflash doch selbst und erstelle dir ein kostenloses Konto!

Fazit: Welches System lohnt sich mehr für KI-Anwendungen?

Der Vergleich zwischen GPT-4 und GPT-3 hat gezeigt, dass beide Systeme ihre Stärken und Schwächen haben. Beide bieten beeindruckende Rechenleistungen, aber wer wirklich von KI-Anwendungen profitieren will, sollte seine Anforderungen gründlich abwägen. Wirf am besten einen Blick auf unsere anderen Blogposts, um mehr Informationen zu erhalten und sicherzustellen, dass du die richtige Wahl triffst!
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