GPT-4

Kernkonzepte und Architektur

Der GPT-4 basiert wie die anderen Modelle der GPT-Serie auf der Transformer-Architektur. Diese Architektur, die in dem einflussreichen Aufsatz "Attention Is All You Need" vorgestellt wurde, stützt sich stark auf Mechanismen der Selbstaufmerksamkeit. Diese Mechanismen ermöglichen es dem Modell, die Wichtigkeit verschiedener Wörter (oder Tokens) innerhalb einer Eingabesequenz zu gewichten und so weitreichende Abhängigkeiten und den Kontext eines Textes effektiv zu erfassen. GPT-4 wurde mit riesigen Datenmengen aus dem Internet und lizenzierten Datenquellen trainiert, die sowohl Text als auch Bilder umfassen. Genaue Details über die Größe der Architektur (Anzahl der Parameter) und den genauen Trainingsdatensatz bleiben zwar geheim, aber der technische Bericht von GPT-4 dokumentiert seine deutlich verbesserte Leistung bei verschiedenen professionellen und akademischen Benchmarks im Vergleich zu früheren Modellen. Es arbeitet als leistungsstarkes Large Language Model (LLM), das verschiedene sprach- und bildverarbeitungsbezogene Aufgaben erfüllen kann.

Wichtige Merkmale und Verbesserungen

Der GPT-4 bringt einige bemerkenswerte Verbesserungen gegenüber den Modellen des GPT-3 mit sich:

• Verbessertes logisches Denken: Zeigt stärkere Fähigkeiten im komplexen Denken und Problemlösen.
• Multimodale Eingabe: Kann neben Text auch Bilder verarbeiten und so Aufgaben wie das Beschreiben von Fotos oder das Beantworten von Fragen zu visuellen Inhalten(Visual Question Answering) ermöglichen. Dies ist ein Schritt in Richtung eines umfassenderen multimodalen Lernens.
• Verbesserte Leistung: Höhere Genauigkeit bei verschiedenen Benchmark-Datensätzen, einschließlich simulierter standardisierter Prüfungen wie der Uniform Bar Exam.
• Bessere Steuerbarkeit: Durch Techniken wie Prompt-Engineering haben die Nutzer/innen mehr Kontrolle über den Ton, den Stil und das Verhalten des Modells.
• Erhöhte Sicherheit: Robustere Sicherheitsmaßnahmen, die in der Forschung und in der Praxis entwickelt wurden, stehen besser im Einklang mit der KI-Ethik und reduzieren schädliche Ergebnisse, auch wenn es noch Herausforderungen gibt. Weitere Informationen findest du auf der KI-Sicherheitsseite von OpenAI.

Anwendungen in der realen Welt

GPT-4 unterstützt eine Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Branchen, auf die oft über eine API zugegriffen wird:

• Microsoft Copilot: Ein in Microsoft 365-Apps und Windows integrierter KI-Assistent, der GPT-4 für Aufgaben wie das Verfassen von E-Mails, das Zusammenfassen von Dokumenten, das Generieren von Code(Kodierhilfe) und das Erstellen von Präsentationen nutzt.
• Duolingo Max: Eine Abo-Stufe für die Sprachlern-App Duolingo, die GPT-4 nutzt, um personalisierte Erklärungen für Fehler zu liefern und die Nutzer/innen in Rollenspiele zu verwickeln, um die Sprachlerntechnologie zu verbessern.
• Khan Academy nutzt GPT-4: Die gemeinnützige Bildungsorganisation setzt GPT-4 ein, um ein KI-Tutoring-Tool namens Khanmigo zu entwickeln, das sowohl Schüler/innen als auch Lehrer/innen auf ihrer Plattform unterstützt und damit einen Beitrag zur KI in der Bildung leistet.
• Erstellung von Inhalten: Wird häufig zur Texterstellung, zum kreativen Schreiben, zum Aufbau von Chatbots und zur Unterstützung verschiedener Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP ) verwendet.

GPT-4 im Kontext

GPT-4 ist ein vielseitiges Basismodell, das sich durch Sprachverständnis, Textgenerierung und grundlegende Bildinterpretation auszeichnet. Es unterscheidet sich jedoch erheblich von spezialisierten Modellen in Bereichen wie Computer Vision (CV). Zum Beispiel, Ultralytics YOLO Modelle, wie z. B. YOLOv8 oder YOLO11wurden mithilfe von Deep Learning (DL) speziell für die schnelle und genaue Objekterkennung, Bildsegmentierung und Instanzensegmentierung in Bildern oder Videos entwickelt. GPT-4 kann beschreiben , was sich in einem Bild befindet (z. B. "Auf einer Matte liegt eine Katze"), aber die YOLO können mit präzisen Bounding Boxes oder Masken auf Pixelebene genau bestimmen , wo sich die Objekte befinden, und eignen sich daher für verschiedene Computer Vision-Aufgaben.

Diese verschiedenen Arten von Modellen können sich in komplexen KI-Systemen hervorragend ergänzen. Ein YOLO könnte zum Beispiel Objekte in einem Videostream erkennen, und GPT-4 könnte dann Beschreibungen erstellen oder Fragen zu den Interaktionen zwischen den erkannten Objekten beantworten. Das Management der Entwicklung, des Trainings und der Modellbereitstellung solcher kombinierten Systeme kann durch Plattformen wie Ultralytics HUB oder Tools von Communities wie Hugging Face. Lies mehr über KI-Fortschritte auf dem Ultralytics Blog.