GPT-3 erklärt: Was Sie wissen sollten

Seit seiner Einführung im Jahr 2020 hat GPT-3 der Welt das Potenzial generativer KI gezeigt. Es war das zweite GPT-Modell von OpenAI, das der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurde, und für viele Menschen war es der erste Kontakt mit generativer KI. Von Chatbots bis hin zu Codierungsassistenten bieten GPT-3-basierte Anwendungen neue Möglichkeiten, Technologie in Ihr tägliches Leben zu integrieren.

Hier finden Sie einen Überblick über GPT-3, wie es funktioniert und wie Sie es verwenden.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist GPT-3?
• So funktioniert GPT-3
• GPT-3 vs. GPT-4
• Wer hat GPT-3 erstellt?
• Ist GPT-3 kostenlos?
• GPT-3-Funktionen
• Vorteile von GPT-3
• Nachteile von GPT-3

Was ist GPT-3?

Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) ist ein generatives Large Language Model (LLM), eine spezielle Art von KI, die von OpenAI veröffentlicht und exklusiv an Microsoft lizenziert wird. Es ist die dritte Version der GPT-Serie und wird häufig in beruflichen, kreativen und persönlichen Umgebungen verwendet, um überzeugend menschenähnliche Inhalte zu generieren.

Aufgrund der exklusiven Microsoft-Lizenz ist der Zugriff auf das Modell nur indirekt über API-Dienste (bereitgestellt von OpenAI und Microsoft) möglich. Im Gegensatz zu älteren GPT-Modellen sind der Code und die Daten für die breite Öffentlichkeit zugänglich.

Das GPT-3-Modell hat drei teilweise verbesserte Nachfolger: GPT-3.5, GPT-3.5 Turbo und GPT-3.5 mit Browsing (Alpha). Ab Mai 2024 stehen der breiten Öffentlichkeit nur noch verbesserte Versionen von GPT 3.5 Turbo zur Verfügung. Ältere Modelle werden möglicherweise noch verwendet und unterstützen ältere Tools und Apps.

GPT-3.5

GPT-3.5 ist eine verfeinerte und verbesserte Version von GPT-3. Es wurde für die direkte chatbasierte Interaktion mit Menschen optimiert und bildet die Grundlage der ersten Version der ChatGPT-Anwendung. Hier ist der Unterschied zu GPT-3:

• Es wurde mehrmals mit neueren Daten aktualisiert – die neuesten Modelle reichen bis September 2021. Das ursprüngliche GPT-3 enthielt Informationen bis etwa Juni 2019.
• Es generiert qualitativ hochwertigere und relevantere Antworten.
• Es ist kleiner, schneller bei der Bereitstellung von Antworten und effizienter.
• Es ist besser darin, kreative Inhalte wie Gedichte zu generieren.
• Es ist besser, böswillige Aufforderungen zu vermeiden und die Toxizität seiner Antworten zu minimieren.
• Für fortgeschrittene oder hochtechnische NLP-Anwendungen (Natural Language Processing) ist es weniger geeignet.

GPT-3.5 mit Browsing (ALPHA)

GPT-3.5 mit Browsing ist eine Version von GPT-3, die erweitert wurde, um bei der Formulierung ihrer Antworten einige Online-Ressourcen zu nutzen. Es wurde im April 2023 veröffentlicht, bis Januar 2022 mit Informationen aktualisiert und noch besser für die menschliche Interaktion optimiert. Es hatte auch experimentellen Zugang zu begrenzten Online-Ressourcen, die es im Rahmen seines Betriebs nutzen konnte.

GPT-3.5 Turbo (und Turbo-Instruct)

GPT-3.5 Turbo wurde im März 2022 veröffentlicht. Es ist im Vergleich zu GPT-3.5 noch besser für das Chatten mit Menschen optimiert und seine Antworten sind präziser und erinnern an menschenähnliche Dialoge als frühere Modelle. GPT-3.5 Turbo steht Entwicklern zur Verfügung, die es als Basis für benutzerdefinierte Anwendungen wie Chatbots und interne Wissensdatenbanken verwenden können. Dies ist die einzige Version von GPT-3, die ab Mai 2024 noch für die Öffentlichkeit verfügbar ist. Die anderen Versionen wurden durch GPT-4-Äquivalente ersetzt. Eine erweiterte Version namens GPT-3.5 Turbo-Instruct (eine fein abgestimmte Version von GPT-3.5 Turbo, die auf von Menschen geschriebenen Anweisungen trainiert wurde) wird heute am häufigsten verwendet.

Unter der Haube: Wie GPT-3 funktioniert

GPT-3 nutzt fortschrittliche Algorithmen, um Muster in geschriebenem Text zu erkennen. Diese Algorithmen ermöglichen es dem Modell, die Bedeutung und Struktur der Sprache zu entschlüsseln und so spezifische Fakten und Regeln über die Welt zu lernen. Die Wirksamkeit von GPT-3 beruht auf einer fortgeschrittenen Form des maschinellen Lernens, dem so genannten Deep Learning, das eine spezielle Architektur namens Transformer nutzt. Diese Architektur verbessert die Skalierbarkeit des Modells erheblich und ermöglicht es ihm, große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Muster und Verbindungen zwischen Wörtern zu erkennen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen, eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), ermöglicht es Maschinen, aus Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit ohne explizite Schritt-für-Schritt-Programmierung zu verbessern. Anstatt detaillierte Anweisungen zu benötigen, können maschinelle Lernsysteme anhand von Beispielen lernen, ähnlich wie jemand lernt, wie man Sandwiches macht, indem er anderen zuschaut, anstatt einem bestimmten Rezept zu folgen. Durch das Lernen aus Daten kann das System Aufgaben ausführen, indem es Muster erkennt und Regeln ableitet.

Tiefes Lernen

Deep Learning, ein spezialisierterer Zweig des maschinellen Lernens, nutzt mehrschichtige neuronale Netze, um Daten auf verschiedenen Ebenen zu analysieren. Dieser Ansatz, der aufgrund der Komplexität der Modelle rechenintensiver ist, eignet sich hervorragend für den Umgang mit unstrukturierten Daten wie Bildern und Text. Es reduziert den Bedarf an manuellem Feature-Engineering, erfordert jedoch einen erheblichen menschlichen Aufwand beim Entwurf von Netzwerkarchitekturen und der Optimierung von Parametern.

Deep Learning ermöglicht es Modellen wie GPT-3, komplexe Muster und Beziehungen innerhalb der Daten zu lernen und unterstützt so fortschrittliche Anwendungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und Bilderkennung.

Neuronale Netze und die Transformatorarchitektur

Künstliche neuronale Netze, insbesondere solche, die beim Deep Learning eingesetzt werden, sind komplexe Systeme, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Die Transformer-Architektur, ein Eckpfeiler der GPT-Serie, einschließlich GPT-3, ermöglicht es diesen Netzwerken, große Textmengen parallel zu verarbeiten, was die Effizienz und die Fähigkeit, Sprachmuster schnell zu lernen, erheblich steigert.

Transformatoren funktionieren, indem sie diese Muster in Algorithmen übersetzen, die der Computer interpretieren kann. Wenn eine Eingabeaufforderung in GPT-3 eingegeben wird, verwendet es diese Algorithmen, um die Eingabeaufforderung zu verstehen und eine Antwort auf der Grundlage statistischer Wahrscheinlichkeiten zu generieren, wobei jedes Wort als Antwort auf die sich entwickelnde Konversation konstruiert wird.

GPT-3 vs. GPT-4

GPT-4 ist die nächste Generation von KI-Modellen nach GPT-3 und beinhaltet mehrere Jahre an Erfindungen, Algorithmen und Daten. Obwohl beide Modelle sehr flexibel sind, weisen sie einige wesentliche Unterschiede auf.

Fähigkeiten und Leistung

GPT-3 kann natürliche Gespräche führen, Code schreiben und brandneue Inhalte für geschäftliche und private Anwendungsfälle generieren. Es akzeptiert jedoch nur textbasierte Eingabeaufforderungen. GPT-4 ist multimodal und kann Bilder, Datenvisualisierungen und andere Datenformate als Teil von Benutzeraufforderungen akzeptieren.

GPT-4 schneidet auch bei mehreren KI-Benchmarking-Faktoren besser ab als sein Vorgänger:

• Erhöhte Genauigkeit
• Besseres Verständnis von Kontext und Nuancen
• Fähigkeit, längere Eingabeaufforderungen zu akzeptieren und längere Antworten zu generieren
• Erhöhte Kohärenz und Kreativität
• Bessere Leistung in Englisch und anderen Sprachen
• Verfügt über kontinuierlich aktualisierte Quelldatensätze, wobei die neuesten Versionen des Modells einen Wissensgrenzwert bis April oder Dezember 2023 haben (Stand Mai 2024).

Verfügbarkeit

Während die neueste Version von GPT-3, GPT-3.5, kostenlos auf ChatGPT verfügbar ist, benötigen Sie für die Nutzung von GPT-4 ein ChatGPT Plus-Konto. Sie können jedoch über Plattformen von Drittanbietern wie Microsoft Copilot kostenlos auf GPT-4 zugreifen.

Anpassungsfähigkeit

GPT-3 wurde so programmiert, dass bei allen Antworten eine bestimmte Stimme und ein bestimmter Ton beibehalten wird. Dieser Ton funktioniert möglicherweise nicht für jeden Anwendungsfall. GPT-4 hingegen verfügt über eine Funktion namens „Steerability“, mit der Sie systemweite Richtlinien für die Persönlichkeit und den Ton der Antworten festlegen können, die Sie erhalten.

Geschäftsangebotsmodul: Erfahren Sie mehr über GPT-3 vs. GPT-4

Ist die Nutzung von GPT-3 kostenlos?

Sie können über ChatGPT kostenlos auf GPT-3.5, das aktuellste GPT-3-Modell, zugreifen.

OpenAI bietet kostenpflichtige Abonnements ab 20 $ pro Monat an. Mit dem Abonnement haben Sie Zugriff auf GPT-4 und andere generative KI-Tools wie DALL-E, die Plattform zur Bildgenerierung.

Was macht GPT-3?

GPT-3 kann Textinhalte für viele Anwendungen generieren, vom kreativen Schreiben bis hin zu Lehrmaterialien.

Hier ist ein genauerer Blick auf gängige Anwendungen:

Textbasierte Inhaltserstellung

GPT-3 kann nahezu jede Art von schriftlichem Inhalt generieren, von Gedichten bis hin zu Geschäftsnotizen. Es kann Skizzen und Entwürfe verfassen und Bearbeitungsfeedback für Verbesserungen geben.

In geschäftlichen Umgebungen kann GPT-3 für Folgendes verwendet werden:

• Erstellen von Gliederungen für Blogs und Artikel
• Prozesse dokumentieren
• Verfassen interner und externer Kommunikation
• Verfassen von Stellenbeschreibungen und Stellenausschreibungen
• Erstellung von Produktbeschreibungen

Kreative nutzen GPT-3 auf verschiedene Arten, darunter die folgenden:

• Erstellen von Skizzen für das Schreiben von Belletristik
• Charakterbeschreibungen schreiben
• Verfassen von Gedichten
• Witze schreiben
• Erstellen von Drehbüchern für Film und Video

Sie können GPT-3 auch für persönliche Aufgaben verwenden:

• Verfassen von Lebensläufen und Anschreiben
• Verfassen von Briefen an Amtsträger, Finanzinstitute oder andere Unternehmen
• Verfassen von Social-Media-Profilen und Bildunterschriften
• Rezepte erstellen
• Erzählen Sie Ihre persönliche Geschichte

Möchten Sie andere Tools zur Texterstellung kennenlernen? Wie GPT-3 kann Grammarly Ihnen beim Brainstorming, Schreiben und Verbessern Ihrer Inhalte helfen. Sie können Grammarly an Ihren Stil und Ton anpassen, sodass jede Antwort nach Ihnen oder Ihrer Marke klingt. Grammarly funktioniert in den Tools, die Sie bereits verwenden, wie Microsoft Word und Gmail, sodass Sie nicht das Programm wechseln müssen, um KI-Unterstützung beim Schreiben zu erhalten.

Unterstützung von Chatbots

GPT-3 verfügt über ausgefeilte Sprachfunktionen, die es Ihnen ermöglichen, natürliche Gespräche zu führen. Unabhängig davon, ob Sie über ChatGPT oder eine andere Anwendung darauf zugreifen, finden Sie hier einige Möglichkeiten, diese Chatbots zu verwenden:

• Stellen Sie allgemeine Fragen, nach denen Sie normalerweise suchen, z. B. die Bedeutung eines Fachbegriffs
• Erhalten Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen
• Helfen Sie bei Aufgaben wie dem Erstellen von To-Do-Listen und Besprechungsplänen und helfen Sie bei der Planung
• Interagieren Sie mit Website-Besuchern, um mehr darüber zu erfahren, wer sie sind und wonach sie suchen

Code generieren

GPT-3 beherrscht die meisten öffentlich verfügbaren Programmiersprachen fließend. Sie können damit viele Codierungsaufgaben ausführen:

• Erklären Sie, was ein Codeausschnitt bewirkt
• Schreiben Sie Codeausschnitte mithilfe einer Eingabeaufforderung in natürlicher Sprache
• Identifizieren Sie Bugs und Codierungsfehler und schlagen Sie Möglichkeiten zu deren Behebung vor
• Erstellen Sie eine Dokumentation für einen Codeausschnitt
• Testfälle entwerfen

Unterstützung pädagogischer Aufgaben

GPT-3 kann Lehrkräften und Schülern dabei helfen, Zeit zu sparen, ihre Arbeit zu verbessern und effektivere Lehrmaterialien zu erstellen. So wird es im akademischen Umfeld verwendet:

• Passen Sie Bildungsinhalte an bestimmte Interessen oder Lernstile an
• Unterrichtspläne entwerfen
• Erstellen von Tests und Prüfungsfragen
• Mithilfe bei der Recherche
• Erklären komplexer Konzepte wie fortgeschrittener Mathematik oder Philosophie

Text zusammenfassen

Sie können Inhalte kopieren und in GPT-3 einfügen und es bitten, eine Zusammenfassung zu erstellen. Hier sind einige gängige Möglichkeiten, diese Funktion zu verwenden:

• Erhalten Sie eine Liste der wichtigsten Punkte eines Artikels
• Listen Sie alle Charaktere einer Kurzgeschichte auf
• Erhalten Sie eine Zusammenfassung eines technischen Berichts für Laien
• Erhalten Sie wichtige Erkenntnisse aus einer Sprachmitschrift

Forschung

GPT-3 wurde auf einer großen Datenmenge trainiert, sodass Inhalte zu vielen Themen generiert werden können. Sie können diese Fähigkeiten nutzen, um Themen zu recherchieren, indem Sie einen natürlichen Dialog führen, der einfacher sein kann als die Suche nach Informationen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie GPT-3 für die Forschung nutzen können:

• Erhalten Sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen für einen Prozess
• Sprechen Sie über komplexe Konzepte wie neue Technologien
• Entdecken Sie neue Hobbys oder Karrierewege basierend auf Ihren Fähigkeiten und Interessen
• Erfahren Sie mehr über historische Persönlichkeiten und bemerkenswerte Ereignisse
• Listen Sie potenzielle Recherchemöglichkeiten zur Erforschung eines Themas auf, z. B. wo historische Dokumente zu finden sind

Brainstorming

GPT-3 kann Ihnen dabei helfen, Ihrer Kreativität freien Lauf zu lassen, indem Sie Ideen für kreative Projekte sammeln. Hier ist wie:

• Überlegen Sie sich Ideen für Eisbrecher und andere Aktivitäten während eines Teamevents
• Erstellen Sie einen Inhaltskalender für Ihre Website und Ihre sozialen Medien
• Generieren Sie Konzepte für fiktive Charaktere
• Schlagen Sie Verbesserungen vor, um bestehende Ideen zu verbessern oder auf eine bestimmte Zielgruppe zuzuschneiden
• Schlagen Sie Ideen für Produkte oder Dienstleistungen vor, die Sie basierend auf Ihrer Zielgruppe und Ihren Fähigkeiten anbieten können

Vorteile von GPT-3

Mit seinen vielfältigen Einsatzmöglichkeiten und seiner Benutzerfreundlichkeit kann GPT-3 die Effizienz steigern und KI einem breiten Publikum zugänglich machen. Sehen wir uns einige seiner wichtigsten Vorteile an.

Erhöhte Effizienz

Mit GPT-3 können Sie Prozesse optimieren, indem Sie manuelle, zeitaufwändige Aufgaben ausführen. Beispielsweise kann ein Kleinunternehmer GPT-3 verwenden, um schnell Ankündigungen zu einem neuen Produkt für seine Website, soziale Medien und Kunden-E-Mail-Kampagnen zu verfassen.

GPT-3 kann auch dazu beitragen, die Produktivität in Bereichen zu verbessern, in denen Unternehmen Schwierigkeiten haben, qualifizierte Talente zu finden, beispielsweise in der Softwareentwicklung. Durch die Verwendung von GPT-3 zum Schreiben allgemeiner Codeausschnitte und zum Generieren von Dokumentationen können Programmierer mehr Arbeit in kürzerer Zeit erledigen, was dazu beiträgt, den durch den Fachkräftemangel verursachten Druck zu verringern.

Flexibilität

GPT-3 kann viele Aufgaben ohne spezielle Schulung in diesen Bereichen ausführen. Unabhängig davon, ob Sie ein einzelner Benutzer oder Entwickler sind, verfügt GPT-3 über umfangreiche sofort einsatzbereite Funktionen.

Beispielsweise können Sie GPT-3 verwenden, um ein Drehbuch zu skizzieren, ohne die Schlüsselelemente einer Drehbuchskizze zu erläutern. GPT-3 verfügt über die Grundausbildung, um dies selbst zu verstehen. Diese Flexibilität macht es zu einem leistungsstarken Tool für alles, von der Rezepterstellung bis hin zum Betrieb von Kundenservice-Chatbots.

Natürliche Sprachfähigkeiten

Sie können mit GPT-3 in derselben Sprache wie ein anderer Mensch interagieren. Es erfordert keine Programmierkenntnisse oder spezielle Fähigkeiten.

Diese Zugänglichkeit ermöglicht es Benutzern, Aufgaben zu erledigen, mit denen sie wenig Erfahrung haben. Beispielsweise kann ein Programmierneuling Codeausschnitte erstellen, indem er einfach beschreibt, was der Code tun soll. Jemand, der kein guter Autor ist, kann E-Mails und Briefe sicherer verfassen.

Es ist kein Ersatz für Fachwissen und persönliche Bildung, aber es trägt für viele dazu bei, die Lernkurve zu verkürzen.

Nachteile von GPT-3

Trotz all seiner Vorteile kann GPT-3 manchmal voreingenommen und ungenau sein. Es gibt auch ethische Bedenken hinsichtlich der Art und Weise, wie aufstrebende KI-Plattformen trainiert werden. Hier sind einige Nachteile, die Sie beachten sollten.

Vorurteile

Da GPT-3 auf vorhandenen Inhalten trainiert wurde, generiert es manchmal Antworten, die Vorurteile in seinem Trainingsdatensatz widerspiegeln. Diese Vorurteile können viele Formen annehmen, einschließlich mangelnder Informationen.

Beispielsweise sind viele Informationen im Trainingsdatensatz auf Englisch und repräsentieren westliche Kulturen. Wenn Sie GPT-3 bitten, Personen aus Ländern wie Frankreich und den Vereinigten Staaten zu beschreiben, sind die Antworten möglicherweise differenzierter und detaillierter als die aus nicht-westlichen Ländern.

Vorurteile treten auch in Form negativer Stereotypen auf. Wenn Sie GPT-3 beispielsweise dazu auffordern, einen flatterhaften und emotionalen Charakter zu erstellen, ist es möglicherweise wahrscheinlicher, dass ein weiblicher Charakter erstellt wird. Es ist auch möglich, dass GPT-3 in seinen Veröffentlichungen scheinbar eine politische Haltung befürwortet, indem es eine Sprache verwendet, die eine Seite eines internationalen Konflikts bevorzugt, oder indem es längere, detailliertere Antworten auf eine politische Perspektive gegenüber einer anderen generiert.

Ungenauigkeiten

Obwohl GPT-3 in der Lage ist, Inhalte zu verschiedenen Themen zu generieren, ist dies nicht immer korrekt. Dies ist auf ein Phänomen namens Halluzinationen zurückzuführen, das ein Problem für alle generativen KI-Modelle darstellt.

Halluzinationen treten auf, wenn das Modell ungenaue Vorhersagen macht. Da jede Antwort Wort für Wort auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten generiert wird, geht GPT-3 manchmal auf die falsche Fährte. Es gibt keine einfache Möglichkeit, zwischen einer richtigen und einer falschen Antwort zu unterscheiden. Daher ist es wichtig, die generierten Informationen stets zu überprüfen.

Ethische Bedenken

GPT-3 und andere generative KI-Plattformen stehen unter Beobachtung, weil sie ohne Erlaubnis der Inhaltseigentümer urheberrechtlich geschützte Daten für das Training verwenden. Obwohl OpenAI über einige Lizenzvereinbarungen verfügt, stammt ein erheblicher Teil seiner Trainingsdaten aus öffentlich zugänglichen Webinhalten.

Laut OpenAI fallen diese Trainingspraktiken unter den Schutz der fairen Nutzung. Es gibt jedoch noch keine endgültige Antwort auf diese Frage, da KI-Experten, Gerichte und Regulierungsbehörden diese Fragen immer noch klären.

GPT-3 und der KI-Boom

Die Einführung von GPT-3 stellte einen großen Fortschritt für die generative KI dar. Mithilfe einer fortschrittlichen Form des maschinellen Lernens namens Deep Learning können die Konzepte, die Bedeutung und die Struktur von Sprache verstanden werden. GPT-3 hat gezeigt, dass diese Trainingspraktiken hochflexible KI-Modelle schaffen können, die menschenähnliche Inhalte generieren und einen Konversationsdialog führen.

Das nächste Modell von OpenAI, GPT-4, baut auf diesen Fähigkeiten auf und ist genauer, differenzierter und multimodaler. GPT-3 und GPT-4 sind Schlüsselkomponenten des KI-Booms und tragen dazu bei, generative KI für alle zugänglich zu machen.

Denken Sie beim Erkunden generativer KI-Tools daran, dass Sie möglicherweise auf Vorurteile, Ungenauigkeiten und ethische Hürden stoßen. Diese Probleme beeinträchtigen nicht die Flexibilität, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit der generativen KI. Wenn Sie sich jedoch potenzieller Fallstricke bewusst sind, können Sie Tools wie GPT-3 sicher und sinnvoll einsetzen.