GPT-1 bis GPT-4: Erläuterung und Vergleich aller GPT-Modelle von OpenAI

OpenAI hat durch seine GPT-Modelle bedeutende Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) gemacht. Von GPT-1 bis GPT-4 waren diese Modelle führend bei KI-generierten Inhalten, von der Erstellung von Prosa und Poesie bis hin zu Chatbots und sogar Codierung.

Aber was ist der Unterschied zwischen den einzelnen GPT-Modellen und welche Auswirkungen haben sie auf den NLP-Bereich?

Was sind generative vortrainierte Transformer?

Generative Pre-Trained Transformers (GPTs) sind eine Art maschinelles Lernmodell, das für Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird. Diese Modelle werden auf riesigen Datenmengen wie Büchern und Webseiten vortrainiert, um kontextrelevante und semantisch kohärente Sprache zu generieren.

Einfacher ausgedrückt sind GPTs Computerprogramme, die menschenähnlichen Text erstellen können, ohne explizit dafür programmiert zu werden. Infolgedessen können sie für eine Reihe von Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache optimiert werden, einschließlich Beantwortung von Fragen, Sprachübersetzung und Textzusammenfassung.

Warum sind GPTs also wichtig? GPTs stellen einen bedeutenden Durchbruch in der Verarbeitung natürlicher Sprache dar und ermöglichen es Maschinen, Sprache mit beispielloser Flüssigkeit und Genauigkeit zu verstehen und zu erzeugen. Im Folgenden untersuchen wir die vier GPT-Modelle, von der ersten Version bis zum neuesten GPT-4, und untersuchen ihre Leistung und Einschränkungen.

GPT-1

GPT-1 wurde 2018 von OpenAI als erste Iteration eines Sprachmodells mit der Transformer-Architektur veröffentlicht. Es verfügte über 117 Millionen Parameter, wodurch frühere hochmoderne Sprachmodelle erheblich verbessert wurden.

Eine der Stärken von GPT-1 war seine Fähigkeit, eine flüssige und kohärente Sprache zu erzeugen, wenn eine Aufforderung oder ein Kontext gegeben wurde. Das Modell wurde mit einer Kombination aus zwei Datensätzen trainiert: dem Gemeinsames Crawlen, ein riesiger Datensatz von Webseiten mit Milliarden von Wörtern, und der BookCorpus-Datensatz, eine Sammlung von über 11.000 Büchern aus einer Vielzahl von Genres. Die Verwendung dieser unterschiedlichen Datensätze ermöglichte es GPT-1, starke Fähigkeiten zur Sprachmodellierung zu entwickeln.

Während GPT-1 eine bedeutende Errungenschaft in war Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), hatte es gewisse Einschränkungen. Beispielsweise neigte das Modell dazu, sich wiederholenden Text zu generieren, insbesondere wenn Eingabeaufforderungen außerhalb des Bereichs seiner Trainingsdaten gegeben wurden. Es konnte auch nicht über mehrere Dialogrunden hinweg argumentieren und langfristige Abhängigkeiten im Text nicht nachverfolgen. Außerdem beschränkte sich sein Zusammenhalt und Sprachfluss nur auf kürzere Textsequenzen, und längeren Passagen würde es an Zusammenhalt mangeln.

Trotz dieser Einschränkungen legte GPT-1 den Grundstein für größere und leistungsfähigere Modelle auf Basis der Transformer-Architektur.

GPT-2

GPT-2 wurde 2019 von OpenAI als Nachfolger von GPT-1 veröffentlicht. Es enthielt erstaunliche 1,5 Milliarden Parameter, erheblich mehr als GPT-1. Das Modell wurde auf einem viel größeren und vielfältigeren Datensatz trainiert, der Common Crawl und WebText kombiniert.

Eine der Stärken von GPT-2 war seine Fähigkeit, kohärente und realistische Textsequenzen zu generieren. Darüber hinaus könnte es menschenähnliche Antworten erzeugen, was es zu einem wertvollen Werkzeug für verschiedene Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache macht, wie z. B. die Erstellung und Übersetzung von Inhalten.

GPT-2 war jedoch nicht ohne Einschränkungen. Es hatte mit Aufgaben zu kämpfen, die ein komplexeres Denken und Verständnis des Kontexts erforderten. Während GPT-2 sich durch kurze Absätze und Textschnipsel auszeichnete, gelang es ihm nicht, den Kontext und die Kohärenz über längere Passagen aufrechtzuerhalten.

Diese Einschränkungen ebneten den Weg für die Entwicklung der nächsten Iteration von GPT-Modellen.

GPT-3

Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache machten mit der Veröffentlichung von GPT-3 im Jahr 2020 exponentielle Sprünge. Mit 175 Milliarden Parametern ist GPT-3 über 100-mal größer als GPT-1 und über zehnmal größer als GPT-2.

GPT-3 wird auf einer Vielzahl von Datenquellen trainiert, darunter unter anderem BookCorpus, Common Crawl und Wikipedia. Die Datensätze umfassen fast eine Billion Wörter, was es GPT-3 ermöglicht, anspruchsvolle Antworten auf eine breite Palette von NLP-Aufgaben zu generieren, auch ohne vorherige Beispieldaten bereitzustellen.

Eine der wichtigsten Verbesserungen von GPT-3 gegenüber seinen Vorgängermodellen ist seine Fähigkeit, kohärenten Text zu generieren, Computercode zu schreiben und sogar Kunst zu erstellen. Im Gegensatz zu den vorherigen Modellen versteht GPT-3 den Kontext eines bestimmten Textes und kann entsprechende Antworten generieren. Die Fähigkeit, natürlich klingenden Text zu produzieren, hat enorme Auswirkungen auf Anwendungen wie Chatbots, Inhaltserstellung und Sprachübersetzung. Ein solches Beispiel ist ChatGPT, ein Konversations-KI-Bot, der ging fast über Nacht von der Dunkelheit zum Ruhm.

Während GPT-3 einige unglaubliche Dinge tun kann, hat es immer noch Mängel. Beispielsweise kann das Modell voreingenommene, ungenaue oder unangemessene Antworten zurückgeben. Dieses Problem tritt auf, weil GPT-3 mit riesigen Textmengen trainiert wird, die möglicherweise voreingenommene und ungenaue Informationen enthalten. Es gibt auch Fälle, in denen das Modell völlig irrelevanten Text für eine Eingabeaufforderung generiert, was darauf hinweist, dass das Modell immer noch Schwierigkeiten hat, Kontext und Hintergrundwissen zu verstehen.

Die Fähigkeiten von GPT-3 gaben auch Anlass zu Bedenken hinsichtlich der ethischen Implikationen und potenzieller Missbrauch solch mächtiger Sprachmodelle. Experten befürchten, dass das Modell für böswillige Zwecke wie das Generieren gefälschter Nachrichten, Phishing-E-Mails und Malware verwendet werden könnte. Tatsächlich haben wir bereits gesehen Kriminelle verwenden ChatGPT, um Malware zu erstellen.

OpenAI veröffentlichte auch eine verbesserte Version von GPT-3, GPT-3.5, bevor GPT-4 offiziell gestartet wurde.

GPT-4

GPT-4 ist das neueste Modell der GPT-Serie, das am 14. März 2023 auf den Markt kam. Es ist ein deutlicher Fortschritt gegenüber dem Vorgängermodell GPT-3, das bereits beeindruckend war. Obwohl die Einzelheiten der Trainingsdaten und der Architektur des Modells nicht offiziell bekannt gegeben werden, baut es sicherlich auf den Stärken von GPT-3 auf und überwindet einige seiner Einschränkungen.

GPT-4 ist exklusiv für Benutzer von ChatGPT Plus, aber das Nutzungslimit ist begrenzt. Sie können auch darauf zugreifen, indem Sie sich der GPT-4-API-Warteliste anschließen, was aufgrund der hohen Anzahl von Bewerbungen einige Zeit in Anspruch nehmen kann. Der einfachste Weg, GPT-4 in die Hände zu bekommen, ist jedoch mit Microsoft Bing Chat. Es ist völlig kostenlos und Sie müssen sich nicht auf eine Warteliste setzen.

Ein herausragendes Merkmal von GPT-4 sind seine multimodalen Fähigkeiten. Das bedeutet, dass das Modell nun ein Bild als Eingabe akzeptieren und wie eine Textaufforderung verstehen kann. Beispielsweise fütterte ein OpenAI-Ingenieur während des Live-Streams zum Start von GPT-4 das Modell mit einem Bild eines handgezeichneten Website-Mockups, und das Modell lieferte überraschenderweise einen funktionierenden Code für die Website.

Das Modell versteht auch komplexe Eingabeaufforderungen besser und zeigt bei mehreren professionellen und traditionellen Benchmarks eine Leistung auf menschlicher Ebene. Darüber hinaus verfügt es über ein größeres Kontextfenster und eine größere Kontextgröße, die sich auf die Daten bezieht, die das Modell während einer Chatsitzung in seinem Speicher behalten kann.

GPT-4 erweitert die Grenzen dessen, was derzeit mit KI-Tools möglich ist, und wird wahrscheinlich in einer Vielzahl von Branchen Anwendung finden. Wie bei jeder leistungsstarken Technologie gibt es jedoch Bedenken hinsichtlich des möglichen Missbrauchs und ethische Implikationen eines solch mächtigen Werkzeugs.

Eine Reise durch GPT-Sprachmodelle

GPT-Modelle haben den Bereich der KI revolutioniert und eine neue Welt voller Möglichkeiten eröffnet. Darüber hinaus haben die schiere Größe, Leistungsfähigkeit und Komplexität dieser Modelle sie für eine Vielzahl von Anwendungen unglaublich nützlich gemacht.

Wie bei jeder Technologie sind jedoch potenzielle Risiken und Einschränkungen zu berücksichtigen. Die Fähigkeit dieser Modelle, hochrealistischen Text und funktionierenden Code zu generieren, wirft Bedenken hinsichtlich eines möglichen Missbrauchs auf, insbesondere in Bereichen wie der Erstellung von Malware und Desinformation.

Da sich GPT-Modelle jedoch weiterentwickeln und zugänglicher werden, werden sie eine bemerkenswerte Rolle bei der Gestaltung der Zukunft von KI und NLP spielen.