GPT 4 vs GPT 3

OpenAI’s neues Sprachmodell, GPT-4, wird voraussichtlich eine Liste von Dingen verändern, wie wir mit KI interagieren. Es bietet Funktionen, die über die seines Vorgängers, GPT-3, hinausgehen.

Mit 1 Billion Parametern wird erwartet, dass GPT-4 in seinem Dialog noch genauer und menschenähnlicher ist. Dieser Artikel bietet einen Vergleich zwischen GPT-3 und GPT-4 und hebt die signifikanten Unterschiede zwischen diesen beiden Modellen hervor.

GPT-3 ist das derzeit modernste GPT-Modell mit 175 Milliarden Parametern, was ungefähr der Anzahl der Synapsen im Gehirn eines Igels entspricht. Es wurde in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet, wie zum Beispiel Chatbots, Sprachübersetzung und sogar beim Verfassen von Essays und Gedichten.

Andererseits wird gemunkelt, dass GPT-4 1 Billion Parameter haben wird. Diese zusätzliche Parameteranzahl wird es GPT-4 ermöglichen, noch genauer und menschenähnlicher in seinem Dialog zu sein, mit dem Potenzial, die Außenwelt zu verstehen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

GPT-4 kann verschiedene Architekturen wie den Transformer oder die Reformer-Architektur verwenden, um die Effizienz und Leistung des Modells zu verbessern.

GPT 4 & GPT 3 Unterschiede

Einer der signifikanten Unterschiede zwischen GPT-3 und GPT-4 ist die Fähigkeit des Letzteren, das Problem von ChatGPT zu lösen, dass langsam auf benutzergenerierte Anfragen reagiert wird. Von GPT-4 wird erwartet, dass es Antworten deutlich schneller und auf eine menschenähnlichere Weise gibt.

Ein weiterer wichtiger Unterschied zwischen GPT-3 und GPT-4 besteht in der Fähigkeit letzterer, die Außenwelt zu verstehen und zu navigieren. GPT-3 hat keine kohärente Theorie des Geistes und versteht nicht, dass die Außenwelt existiert, was in bestimmten Anwendungen eine Einschränkung sein kann.

Bei GPT-4 könnten wir jedoch eine Verschiebung hin zu einem allgemeineren Verständnis der Welt sehen, was dem Modell ermöglicht, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

GPT-4 wird voraussichtlich noch mehr Trainingsdaten zur Verfügung haben, aus denen es schöpfen kann, was seine Dialoge noch genauer und menschenähnlicher macht. Dies ist auf Fortschritte bei der Datensammlung, -bereinigung und -vorverarbeitung zurückzuführen.

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Gemeinsamkeiten zwischen GPT 4 und GPT 3

Es ist wichtig zu beachten, dass GPT-4 weiterhin das inhärente Problem hat, Dinge zu erfinden, wenn es die Antwort nicht kennt, genau wie GPT-3.

GPT-4 wird voraussichtlich menschliche Sprache und Sprachmuster noch effektiver als GPT-3 replizieren. Eine weitere Möglichkeit, dieses Ziel zu erreichen, ist das Lernen durch Verstärkung von menschlichem Feedback.

Das Modell wird mit Rückmeldungen von menschlichen Benutzern trainiert, die durch eine Funktion wie Daumen hoch oder Daumen runter-Schaltflächen erfolgen, ähnlich wie bei ChatGPT. Dadurch ist GPT-4 weniger anfällig für Fehlinformationen und schädliche Inhalte.

Experten untersuchen Möglichkeiten, eine separate Routine zur Überprüfung der Genauigkeit zu implementieren, die in GPT-4 integriert werden könnte und es noch anspruchsvoller machen würde.