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Ab sofort können wir mit KI-Tools reden, genauer gesagt, chatten. Grafik: Neuroflash AI Image Generator |
Das junge Hamburger Unternehmen Neuroflash ist einer der Vorreiter für KI-basierte Texttools. Mehr als 100 verschiedene Textarten können mit den Online-Vorlagen der "magischen Feder" erstellt werden. Gründer Jonathan Mall ist einer der klugen Köpfe hinter der Content Generator Suite. Wir haben Ihn zur aktuellen Entwicklung interviewt:
Du hast vielleicht schon von GPT-3 gehört, aber kennst du auch GPT 3.5? Es handelt sich hierbei um eine verbesserte Version des bekannten Sprachmodells von OpenAI. GPT-3.5 bietet eine höhere Leistungsfähigkeit und Genauigkeit als sein Vorgänger und kann somit noch komplexere Aufgaben bewältigen.
Jetzt weißt du, worum es sich bei GPT-3 handelt. Doch wie sieht es mit GPT-4 aus? GPT-4 ist die neueste Version des OpenAI Sprachmodells nach GPT-3.5 und verspricht, noch leistungsstärker zu sein als sein Vorgänger. GPT-4 soll beispielsweise in der Lage sein, noch komplexere Texte zu generieren und sogar menschenähnliche Konversationen zu führen.
Wenn wir die beiden Modelle GPT-3.5 und GPT-4 miteinander vergleichen, gibt es einige signifikante Unterschiede. Zum Beispiel ist GPT-4 in der Lage, komplexere Aufgaben zu bewältigen, als GPT-3.5. Der größte Unterschied zwischen GPT-3.5 und GPT-4 besteht damit in der Leistungsfähigkeit der Modelle. GPT-3.5 kann Text mit geringerer Genauigkeit erzeugen, während GPT-4 Texte in höherer Qualität produzieren kann.
GPT-4 kann dazu auch eine viel größere Menge an Daten verarbeiten und somit bessere Ergebnisse liefern. Im Vergleich zu GPT-3.5, das bis zu 3.000 Wörter als Eingabeaufforderung verarbeiten kann, kann GPT-4 bis zu 25.000 Wörter Eingabeaufforderung inklusive visuellem Input verarbeiten.
Welche Verbesserungen hat GPT-4 gegenüber GPT-3.5?
GPT-4 hat gegenüber GPT-3.5 einige Verbesserungen implementiert, um noch größeren Mehrwert für Nutzer zu bieten. Gemäß OpenAI, zeichnet sich das GPT-4 Sprachmodell der nächsten Generation durch bedeutende Fortschritte in vier zentralen Bereichen aus:
- Innovationskraft: Hinsichtlich der Innovationsfähigkeit zeigt sich GPT-4 als äußerst leistungsfähig, vor allem wenn es darum geht, kreative Vorhaben zu realisieren. Hierzu zählen etwa musikalische Kompositionen, Filmdrehbücher, technische Texte und sogar das Adaptieren des individuellen Schreibstils eines Nutzers.
- Visuelle Informationen: Als ein multimodales Modell kann GPT-4 auch Bildmaterial als Basis für Interaktionen erkennen und verarbeiten. Dies ermöglicht es Nutzern, in Zukunft nicht nur textbezogene, sondern auch visuelle Eingaben zu tätigen.
- Größerer Kontext: Das Verständnis von langem Kontext ist bei GPT-4 eine weitere bedeutsame Verbesserung. Das Sprachmodell hat die Fähigkeit, bis zu 25.000 Wörter von Nutzern zu verarbeiten. Es ist sogar möglich, GPT-4 einen Weblink zu schicken und es um Interaktion mit dem Text auf der Website zu bitten. OpenAI betont, dass dies nützlich für die Erstellung von umfangreichen Inhalten sowie für längere Gespräche sein kann.
- Verlässlichkeit: GPT-4 zeichnet sich durch seine erhöhte Verlässlichkeit aus. Nach internen Untersuchungen von OpenAI zu urteilen, kann es 40 % fundiertere Antworten liefern. Dabei sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass es auf falsche Inhalte eingeht, um beeindruckende 82 %.
Es ist wichtig, die Stärken und Schwächen beider Modelle im Vergleich zueinander zu betrachten. Zuerst sollte man berücksichtigen, dass ein GPT-3.5-Textgenerator grundlegende Aufgaben momentan (noch) schneller bewältigen kann als GPT-4 – aufgrund seiner reduzierten Parameteranzahl und der kleineren Menge an zu verarbeitenden Daten. Daher ist es für kleinere und elementare Aufgaben häufig ratsam, GPT-3.5 anstelle von GPT-4 zu verwenden.
Zunächst einmal ist klar, dass beide Modelle beeindruckende Fortschritte in der Textgenerierung gemacht haben. GPT-4 scheint jedoch in einigen Bereichen noch einen Schritt weiter zu sein als sein Vorgänger. Insbesondere die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und zu verarbeiten, ist ein großer Fortschritt.
Vielen Dank für die fundierten Einblicke!
Dr. Jonathan T. Mall ist Chief Innovation Officer von Neuroflash und hat nach seiner Promotion in Neuropsychologie vor allem im Bereich Big Data und visueller sowie semantischer Marketing-Optimierung gearbeitet.
Die Neuroflash GmbH ist ein Softwareunternehmen mit Sitz in Hamburg und versteht sich als deutsches Pendant zur ChatGPT. Die Gesellschaft wurde 2021 gegründet und hat heute zehn Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter.
ChatGPT & Co - Das Outsourcing geistiger Arbeit hat begonnen!
HANSEMACHINE Bard, ChatGPT & Co.:
Das geht mit den neuen KI-Chatbots in Marketing und Business.