GPT 3.5 vs. GPT 4: Was ist der Unterschied?

Ich glaube bei der Wahl zum Wort des Jahres wird „ChatGPT“ sicherlich gut im Rennen sein. Vielleicht auch bei der Wahl zum Unwort des Jahres. ChatGPT die Anwendung die auf den KI-Sprachmodell GPT-3.5 von Open AI basiert. Aber was ist das eigentlich? Und worin besteht der Unterschied zwischen den Sprachmodellen. Also zwischen GPT-3.5 und GPT-4. Soweit wir wissen ist GPT-4 intelligenter, kann mit längeren Anfragen und Inhalten umgehen und macht scheinbar nicht so viele sachliche Fehler. Ist aber auch langsamer als GPT-3.5 und braucht mehr Rechenleistung. Was schon jetzt klar ist: Den KI-Sprachmodellen scheinen keine Grenzen gesetzt zu sein. Jeder der die rasante Entwicklung verfolgt hat, die in Anwendungen wie ChatGPT und Bing AI Chat eingesetzt werden, ist gepannt was noch kommen wird. Wir schauen uns einmal die Unterschiede zwischen GPT 3.5 und GPT 4 genauer an.

Was ist GPT 3.5?

GPT 3.5 ist eine Art Brücke zwischen GPT-3 und GPT-4. Hauptunterschied zur 3er Varianten ist die Geschwindigkeit. Was sich dann wiederum auf die Reduzierung von Ressourcen, sprich Betriebskosten auswirkt. Obendrauf gibt es übrigens bei GPT 3.5 noch eine Art Turboversion. Diese kommt speziell bei der Anwendung ChatGPT zum Einsatz mit dem Ziel Anfragen schnell zu beantworten.

Was ist GPT 4?

GPT-4 von OpenAI hat sich als das bisher fortschrittlichste Sprachmodell erwiesen und bietet effektivere Antworten. Dieses multimodale System akzeptiert sowohl Text- als auch Bildeingaben und generiert Textausgaben, wobei es bei einer Reihe von Benchmarks, die OpenAI kürzlich präsentierte, einen Leistungsschub erfahren hat. Vergleicht man GPT-3 und GPT-4, so fällt der Unterschied in ihren Fähigkeiten auf. Der GPT-4 ist kreativer und kollaborativer und kann auch komplexere Anweisungen besser verarbeiten. Dies stellt eine erhebliche Verbesserung gegenüber dem bereits beeindruckenden GPT-3 dar, das aber bei komplexeren Aufforderungen häufig logische und andere Denkfehler machte. Ein weiterer wichtiger Unterschied zwischen den beiden Modellen liegt in ihrer Größe. GPT-3 verfügt über beachtliche 175 Milliarden Parameter, während GPT-4 mit Gerüchten zufolge 1 Billion Parametern noch einen Schritt weiter geht.

Unterschiede zwischen GPT3.5 und GPT4?

Der Hauptunterschied zwischen GPT-3 und GPT-4 liegt in den jeweiligen Modellgrößen und Trainingsdaten. GPT-4 hat eine viel größere Modellgröße, was bedeutet, dass es komplexere Aufgaben bewältigen und genauere Antworten generieren kann. Dies ist dem umfangreicheren Trainingsdatensatz zu verdanken, der ihm eine breitere Wissensbasis und ein besseres kontextbezogenes Verständnis verleiht. So ist GPT-4 besser in der Lage, längere Textpassagen zu verarbeiten, die Kohärenz zu wahren und kontextbezogene Antworten zu geben. Wenn Sie GPT für etwas benötigen, das komplexes Denken erfordert, dann ist GPT-4 die richtige Wahl.

Die Spitzentechnologie hat aber ihren Preis in Form von benötigter Rechenleistung. Außerdem führt der höhere Ressourcenbedarf auch zu einem höheren Energieverbrauch während des Trainingsprozesses, was nicht dem Green Coding entspricht. Auf der anderen Seite ist GPT-4 intelligenter als GPT-3.5. Er kann viel komplexeren Code schreiben, komplexere Probleme lösen und viel schneller lernen.

Microsoft verwendet übrigens für seine Suchmaschine Bing GPT-4, aber mit erheblichen Einschränkungen die die Themen und die Dauer von Chats begrenzen. ChatGPT dagegen läuft zum aktuellen Zeitpunkt (April 2023) noch auf GPT-3.5 Turbo. Als zahlender Kunde hat man aber die Möglichkeit das Modell auf GPT-4 zu ändern, bevor man einen Chat startet.

Und was gab es vor GPT-3?

Die Einführung der Generative Pre-trained Transformers (GPT)-Serie markierte einen Wendepunkt in der künstlichen Intelligenz und der Verarbeitung natürlicher Sprache. GPT, das erste Modell der Serie, wurde 2018 von OpenAI vorgestellt. Dieses erste Modell zeigte schon seine Leistungsfähigkeit in Sachen unüberwachtes Lernens und erregte die Aufmerksamkeit von Forschern und Entwicklern. Aber erst GPT-2 im Jahr 2019 beflügelte die KI-Community als kohärente und kontextbezogene Texte anschaulich generiert wurden.

Die Einführung von GPT-3 im Jahr 2020 bedeutete einen weiteren Durchbruch in der Welt der KI-Sprachmodelle. Mit seinen mehr als 175 Milliarden Parametern bot GPT-3 bemerkenswerte Sprachverständnis- und -generierungsfähigkeiten, die fortschrittlichere Anwendungen wie maschinelle Übersetzung, Inhaltsgenerierung und virtuelle Assistenten ermöglichten. Trotz seiner beeindruckenden Leistungen war GPT-3 noch verbesserungsfähig und ebnete den Weg für die Entwicklung von GPT 3.5, einem Zwischenmodell, das einige der Einschränkungen von GPT-3 behebt.