GPT-3 vs. GPT-4: Was ist der Unterschied?

Die Entwicklung der KI-Sprachmodelle war bemerkenswert, wobei jede Iteration erhebliche Verbesserungen mit sich brachte. GPT-3 und GPT-4 nutzen die gleichen grundlegenden Frameworks und durchlaufen beide ein umfangreiches Vortraining anhand umfangreicher Datensätze und eine Feinabstimmung, um schädliche, falsche oder unerwünschte Reaktionen zu reduzieren. Unterschiede in der Datensatzgröße und der Verarbeitungsleistung führen jedoch zu großen Unterschieden in ihren Fähigkeiten.

Dieser Artikel befasst sich mit den Fortschritten und Unterschieden zwischen GPT-3 und GPT-4 und beleuchtet, wie sich diese Modelle weiterentwickelt haben, um eine verbesserte Leistung und Vielseitigkeit zu bieten.

Eine kurze Zusammenfassung von GPT-3 und GPT-4

Bevor wir auf die wichtigsten Unterschiede zwischen GPT-3 und GPT-4 eingehen, werfen wir einen kurzen Blick auf die Entstehung dieser Modelle.

GPT-3

GPT-3, veröffentlicht im Juni 2020, ist die dritte Version der von OpenAI entwickelten GPT-Serie. Es verfügt über 175 Milliarden Parameter und wurde anhand von über 1 Billion Wörtern aus verschiedenen Internetquellen vorab trainiert, was es zum Zeitpunkt seiner Veröffentlichung zu einem der leistungsstärksten Sprachmodelle machte. GPT-3 kann mit minimaler spezifischer Schulung eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, von der Codegenerierung bis zur Sprachübersetzung.

GPT-4

GPT-4, veröffentlicht im März 2023, baut auf der von GPT-3 gelegten Grundlage auf und bietet erhebliche Verbesserungen. Es führt multimodale Funktionen ein, die es ihm ermöglichen, sowohl Text als auch Bilder zu verarbeiten, und verfügt über ein längeres Kontextfenster, das in seiner Turbo-Variante bis zu 128.000 Token verarbeiten kann. Während die genaue Anzahl der Parameter für GPT-4 noch nicht bekannt gegeben wird, wird angenommen, dass sie deutlich höher ist als die von GPT-3, sodass komplexere Probleme mit größerer Genauigkeit und Effizienz gelöst werden können. Im Mai 2024 stellte OpenAI sein neuestes Modell GPT-4o vor und erweiterte damit die Fähigkeiten der GPT-Serie weiter.

Unterschiede zwischen GPT-3 und GPT-4

Die wichtigsten Unterschiede zwischen GPT-3 und GPT-4 verdeutlichen bedeutende Fortschritte in der KI-Technologie. Diese Fortschritte lassen sich am besten verstehen, wenn man verschiedene Faktoren wie Modellgröße, Leistung, Fähigkeiten, Tendenzen und Preis untersucht.

Modellgröße

KI-Modelle werden oft an ihrer Größe gemessen. Diese Größe wird durch die Menge der für das Vortraining verwendeten Daten und die Anzahl der Parameter in der Modellarchitektur bestimmt.

Während der Vortrainingsphase verarbeitet und lernt das Modell Muster aus einem riesigen Textdatenkorpus. Wie bereits erwähnt, wurde GPT-3 anhand von über 1 Billion Wörtern aus Websites und Büchern vorab trainiert. Die Größe der Trainingsdaten von GPT-4 wurde noch nicht bekannt gegeben, es wird jedoch angenommen, dass sie aufgrund der verbesserten Fähigkeiten des Modells größer sind als die von GPT-3.

Die Anzahl der Parameter bezieht sich auf die Gesamtwerte oder Gewichte des Modells, die während des Trainingsprozesses aktualisiert werden, um seine Leistung bei Sprachaufgaben zu optimieren. Eine höhere Anzahl von Parametern bedeutet oft, dass es sich um ein komplexeres Modell handelt, das komplizierte Aufgaben bewältigen und nuancierten Text generieren kann. GPT-3 hat 175 Milliarden Parameter, während GPT-4 Gerüchten zufolge deutlich mehr hat und möglicherweise Billionen erreicht, obwohl die genaue Zahl nicht bekannt gegeben wird.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass mehr Parameter allein nicht unbedingt zu einer stärkeren Leistung führen. Die Modellgröße ist ein Faktor, aber auch die Qualität der Trainingsdaten, der Modellarchitektur und der Trainingsverfahren wirken sich erheblich auf die realen Fähigkeiten eines Modells aus.

Nichtsdestotrotz stellt der erhebliche Anstieg der Trainingsdaten und Modellparameter für GPT-4 eine bemerkenswerte Skalierung dar, die in vielen Benchmarks zu einer Leistungssteigerung im Vergleich zu GPT-3 geführt hat. Und obwohl wir keine genauen Details zur Modellgröße von GPT-4o haben, wird erwartet, dass es noch weiter fortgeschritten ist als GPT-3 und GPT-4.

Leistung

OpenAI hat GPT-4 in einer Reihe von Benchmarks getestet und festgestellt, dass es GPT-3.5 deutlich übertrifft. Zu diesen Benchmarks gehörten Testergebnisse für Dinge wie die Anwaltsprüfung und den SAT sowie Bewertungen, die speziell für Modelle des maschinellen Lernens erstellt wurden.

Schauen wir uns die Faktoren an, die zu einer besseren Leistung von GPT-4 führen.

Höhere Genauigkeit

Das größere Modell von GPT-4 bedeutet, dass es mit größerer Genauigkeit reagieren kann als GPT-3. Laut OpenAI erzielte es bei einer Genauigkeitsbewertung eine um 40 Prozent höhere Punktzahl als GPT-3.5. Außerdem kann es besser zwischen wahrheitsgemäßen und falschen Aussagen unterscheiden.

Besseres Verständnis des Kontexts

Im Vergleich zu GPT-3 verfügt GPT-4 über ein größeres Kontextfenster. Dies ist der Schwellenwert für die Informationsmenge, die das Modell verarbeiten kann, bevor der Kontext verloren geht. Diese Informationen werden in Token gemessen. Wenn Sie eine Eingabeaufforderung eingeben, zerlegt das Modell diese in Textblöcke, sogenannte Token, um sie zu verarbeiten. Das Kontextfenster von GPT-4 reicht bis zu 128.000 Token (wenn Sie Turbo verwenden), während GPT-3.5 maximal 16.385 Token umfasst.

Besseres Verständnis für Nuancen

GPT-4 übertrifft GPT-3 beim Verständnis von Emotionen und individuellen Kommunikationsstilen, wodurch es zugänglicher und in der Lage ist, authentischere Inhalte zu erstellen. GPT-4o erweitert diese Fähigkeiten noch weiter. Es kann Text, Ton, Bilder und Videos verarbeiten und so ein breiteres Spektrum an Informationen verstehen und darauf reagieren. Dies macht die Interaktion mit Computern für Benutzer natürlicher und intuitiver.

Anpassungsfähigkeit

GPT-4 ist anpassungsfähiger als GPT-3. Diese Eigenschaft, die OpenAI als Steuerbarkeit bezeichnet, ermöglicht es Ihnen, den Stil der Modellausgabe zu optimieren. Frühere GPT-Modelle waren so optimiert, dass sie Antworten mit einer bestimmten Stimme und einem bestimmten Tonfall generierten. GPT-4 gibt Ihnen mehr Kontrolle, indem es Ihnen ermöglicht, Attribute wie den gewünschten Ton, Stil und Grad der Spezifität zu definieren. Sie können benutzerdefinierte Antwortvorlagen bereitstellen, um GPT-4 mitzuteilen, wie auf Ihre Eingaben reagiert werden soll.

Beispielsweise kann ein Entwickler, der eine auf GPT-4 basierende App für Anwaltskanzleien erstellt, das Modell anweisen, „mit einem formellen Ton zu reagieren, der für die rechtliche Dokumentation geeignet ist“. Oder ein einzelner Benutzer auf ChatGPT (mit GPT-4 ausgewählt) kann das Model um Rat fragen mit der Anweisung, „wie ein unterstützender Lebensberater zu reagieren, der harte Kritik vermeidet“. GPT-4 passt sich diesen gewünschten Stilen an und liefert Ihnen bessere Antworten.

Fähigkeiten und Anwendungen

Im Allgemeinen sind GPT-Modelle äußerst flexibel und können viele Anwendungsfälle unterstützen. Was GPT-4 auszeichnet, ist seine Leistung, Anpassungsfähigkeit und Bild-Upload-Funktionen. Hier erfahren Sie, wie diese Faktoren es GPT-4 ermöglichen, GPT-3 in gängigen Anwendungen zu übertreffen.

Multimodalität

Einer der bedeutendsten Unterschiede zwischen GPT-3 und GPT-4 ist die Multimodalität. Während GPT-3 unimodal ist und nur Text verarbeiten und generieren kann, führte GPT-4 die Möglichkeit ein, sowohl Text als auch Bilder zu verarbeiten. Das neueste Modell, GPT-4o, erweitert diese multimodalen Fähigkeiten noch weiter:

• Eingabemodalitäten: GPT-4o kann Eingaben in den Formaten Text, Audio, Bild und Video akzeptieren
• Ausgabemodalitäten: Es können Text-, Audio- und Bildausgaben generiert werden

Die Audiofunktionen des GPT-4o sind besonders fortschrittlich. Es kann Audioeingaben mit bemerkenswerter Geschwindigkeit verarbeiten und darauf reagieren und Antworten in nur 232 Millisekunden generieren, wobei die durchschnittliche Reaktionszeit 320 Millisekunden beträgt. Zum Vergleich: Die durchschnittliche Reaktionszeit eines Menschen in einem Gespräch beträgt etwa 200–300 Millisekunden. Dies bedeutet, dass GPT-4o Audiogespräche in einem Tempo führen kann, das der natürlichen menschlichen Sprache sehr nahe kommt, was einen bedeutenden Schritt hin zu Echtzeitgesprächen mit KI-Tools darstellt.

Derzeit sind die erweiterten multimodalen Funktionen (z. B. die Verwendung von Videos als Eingabe) von GPT-4o für die Öffentlichkeit nicht allgemein verfügbar. Sie sind hauptsächlich durch selektive Kooperationen und Betatests mit einer begrenzten Anzahl von Partnern verfügbar. Da OpenAI diese Funktionen weiter verfeinert und einführt, wird ein breiterer Zugang erwartet.

Zusätzlich zu seinen multimodalen Fähigkeiten kann GPT-4 Aufgaben ausführen, die GPT-3 nicht ausführen kann, wie zum Beispiel:

• Extrahieren wichtiger Datenpunkte und Trends aus einer Reihe von Grafiken oder Diagrammen.
• Erstellen Sie Beschreibungen von Bildern und geben Sie an, was sie interessant, lustig oder traurig macht.
• Transkribieren von Fotos von Texten, beispielsweise handgeschriebenen Briefen oder historischen Dokumenten.
• Schreiben von Code für ein grundlegendes Website-Design durch Hochladen eines Layout-Mockups.
• Bereitstellung von mehr Kontext zu Eingabeaufforderungen, der über das hinausgeht, was allein durch Text vermittelt werden kann.

Inhalte erstellen

GPT-3 und GPT-4 können originelle textbasierte Inhalte für persönliche Kommunikation, Geschäftsdokumente und kreative Zwecke erstellen. GPT-4 ist nicht nur besser in der Lage, Text in Ihrem spezifischen Stil zu generieren, sondern kann auch die Kohärenz seiner Antworten länger aufrechterhalten. Sie können diese Funktionen beispielsweise zum Verfassen vollständiger Kurzgeschichten oder zum effizienten Generieren einer Reihe von Willkommens-E-Mails für Kunden eines Kleinunternehmens nutzen.

Während GPT-Modelle über beeindruckende Möglichkeiten zur Inhaltserstellung verfügen, ist die Erkundung anderer KI-Schreibtools wie Grammarly eine gute Idee, um die richtige Lösung zu finden. Mit Grammarly müssen Sie nicht zwischen Tabs wechseln, um KI-generierte Inhalte zu erhalten. Die Grammarly-Erweiterung funktioniert in Ihrem Webbrowser und in Programmen wie Microsoft Word, sodass Sie problemlos Unterstützung bei der Inhaltserstellung in den Tools erhalten, die Sie bereits verwenden. Navigieren Sie durch den verantwortungsvollen KI-Einsatz mit dem KI-Checker von Grammarly, der darauf trainiert ist, KI-generierten Text zu identifizieren.

Mithilfe beim Code

Während sowohl GPT-3 als auch GPT-4 gut darin sind, Code zu schreiben, Codeausschnitte zu erklären und Verbesserungen vorzuschlagen, weist GPT-4 in diesem Bereich eine überlegene Leistung auf. Es arbeitet mit höherer Effektivität und Genauigkeit bei der Bearbeitung von Codierungsaufgaben. Darüber hinaus kann GPT-4 längere Codierungsaufgaben einfacher erledigen.

Chatbots unterstützen

GPT-3 und GPT-4 dienen als Grundlage für Chatbots, die auf natürliche, gesprächige Weise mit Menschen interagieren, wie z. B. ChatGPT. Da GPT-4 Nuancen besser versteht, fühlen sich Gespräche mit GPT-4-Chatbots tendenziell natürlicher und authentischer an. Es kann empfindlicher auf Emotionen reagieren und menschliche Feinheiten wie Redewendungen, kulturelle Bezüge und Redewendungen besser erkennen.

GPT-4 macht Chatbots auch zugänglicher, da es in verschiedenen Sprachen eine bessere Leistung als GPT-3.5 bietet.

Unterstützung wissenschaftlicher Aufgaben

Pädagogen können GPT-Modelle verwenden, um benutzerdefinierte Tests, Unterrichtspläne und Lehrmaterialien zu erstellen. Die Modelle sind außerdem in der Lage zu argumentieren, wodurch sie komplexe Themen wie mathematische Konzepte und philosophische Fragen erklären können.

GPT-4 übertrifft GPT-3 bei fortgeschritteneren Anwendungen. Während beispielsweise GPT-3.5 bei der AP-Infinitesimalrechnung-Prüfung eine 1 erreichte, erreichte GPT-4 eine 4.

Mithilfe bei der Recherche

Sie können GPT-Modelle verwenden, um viele Themen kennenzulernen, neue Konzepte zu erkunden und Antworten auf häufige Fragen zu erhalten. Es gibt jedoch Einschränkungen hinsichtlich der Aktualität dieser Informationen. GPT-3 wurde mit großen Datenmengen trainiert, ist aber nicht auf dem neuesten Stand. Der Wissensgrenzwert für GPT-3.5 ist Januar 2022. Für GPT-4 kann der Wissensgrenzwert je nach Version zwischen September 2021 und Dezember 2023 variieren.

Vorhandene Inhalte zusammenfassen

Sowohl GPT-3 als auch GPT-4 ermöglichen es Ihnen, vorhandene Inhalte in Ihre Eingabeaufforderung einzufügen und eine Zusammenfassung zu erstellen. Sie können die Zusammenfassung an Ihre Vorgaben anpassen, z. B. Wortanzahl, Formatierung oder Klassenstufe. Da GPT-4 über ein längeres Kontextfenster verfügt, können Sie damit längere Textabschnitte zusammenfassen. Sie können auch verlangen, dass die Zusammenfassung spezifischere Anforderungen erfüllt, z. B. um eine bestimmte Zielgruppe anzusprechen oder den Text sogar in einer anderen Sprache zu erstellen.

Brainstorming-Ideen

GPT-Modelle können Ideen für Dinge wie kreative Projekte, Veranstaltungen und Produktnamen liefern. Sie können Ihnen auch dabei helfen, Ideen zur Lösung komplexer Probleme zu entwickeln. Sie können beispielsweise Ideen dazu einbringen, wie Sie mithilfe der Automatisierung einen zeitaufwändigen und komplizierten Prozess rationalisieren können. Aufgrund seiner Fähigkeit, Nuancen zu erfassen, kann GPT-4 eine individuellere Ideenliste bereitstellen als GPT-3. Sie können Ihrer Brainstorming-Aufforderung auch zusätzliche Details hinzufügen, indem Sie Bilder hochladen.

Voreingenommenheit und Sicherheit

Die Minimierung toxischer Reaktionen ist ein anhaltendes Problem für generative KI. GPT-4 ist im Allgemeinen besser als GPT-3 darin, voreingenommene und diskriminierende Antworten zu verhindern und problematische Wörter in Eingabeaufforderungen zu erkennen. Forscher haben jedoch herausgefunden, dass es im Vergleich zu GPT-3 einfacher ist, GPT-4 dazu zu bringen, seine Leitplanken zu ignorieren und schädliche Reaktionen zu erzeugen. Wie sich herausstellt, erleichtert die Lenkbarkeitsfunktion, die es einfacher macht, GPT-4 an Ihre Bedürfnisse anzupassen, auch den Jailbreak des Modells.

Preise

Die neueste Version von GPT-3, GPT-3.5, ist kostenlos über ChatGPT erhältlich. Um auf GPT-4 zuzugreifen, benötigen Sie ein ChatGPT Plus-Konto, das bei 20 $ pro Monat beginnt. Für Entwickler ist der GPT-4o-API-Zugriff etwa 50 Prozent günstiger als GPT-4 Turbo und bietet gleichzeitig fünfmal höhere Ratenlimits.

Verbesserte Mehrsprachigkeit

Da sie auf Internetdaten trainiert wurden, wiesen frühere GPT-Modelle eine Tendenz zu Sprachen auf, die online häufiger vertreten sind. Allerdings zeigt GPT-4 im Vergleich zu GPT-3.5 in Englisch eine verbesserte Leistung in einem breiteren Spektrum von Sprachen. Dazu gehören bessere Funktionen in Sprachen wie Suaheli und Lettisch, die eine geringere Online-Präsenz haben als Englisch und Französisch. GPT-4o setzt diesen Trend fort und zeigt noch deutlichere Verbesserungen in nicht-englischen Sprachen.

Abschluss

Die Entwicklung der GPT-Modelle von GPT-3 zu GPT4 und jetzt GPT-4o markiert bedeutende Fortschritte in der KI-Sprachverarbeitung. GPT-3 hat mit seiner Fähigkeit, Text zu generieren, Konzepte zu erklären und Code zu schreiben, neue Maßstäbe gesetzt. GPT-4 hat diese Messlatte durch die Einführung von Bildverarbeitung und verbessertem Sprachverständnis höher gelegt. GPT-4o erweitert die Grenzen durch Audio- und Videoverarbeitung, schnellere Antworten, verbesserte Mehrsprachigkeitsfunktionen und Kosteneffizienz.

Diese Fortschritte erweitern das Potenzial der KI für verschiedene Anwendungen, von kreativen Aufgaben bis hin zur komplexen Problemlösung. Da sich GPT-Modelle weiterentwickeln, werden sie immer ausgefeiltere Funktionen bieten, die die Eintrittsbarrieren für Bereiche wie Design, Technik und Datenanalyse senken. Einige Experten argumentieren, dass wir wahrscheinlich in Rollen wechseln werden, in denen wir unsere KI-Modelle verwalten, sie anleiten, verfeinern und delegieren, anstatt Aufgaben von Grund auf neu zu erledigen.