GPT-4 Veröffentlichungsdatum und alles was Sie wissen müssen

Wenn Sie denken, dass ChatGPT nicht weiter wachsen kann, liegen Sie völlig falsch. In der Tat wird OpenAI gerade erst aufgewärmt.

Nachdem die Veröffentlichung von ChatGPT im Internet für Aufsehen gesorgt hatte (und Sie können sehen, dass dieser Trend immer noch anhält), entstand eine neue Modeerscheinung, die die Neugier und das Interesse der AI Community weckte.

Man könnte sagen, dass sich die Menschen noch nicht an die Fähigkeiten von GPT-3 und GPT-3.5 gewöhnt haben oder diese noch nicht ganz verstanden haben, aber im Internet kursieren Gerüchte, dass GPT-4 in Sicht ist.

Und es gibt auch eine gute Nachricht.

In diesem Artikel erläutern wir, was GPT-4 ist, fassen zusammen, was derzeit darüber bekannt ist, und stellen neue Informationen darüber vor, wann und wie man dieses potente AI Modell erhalten kann.

Bleiben Sie dran!

Was ist GPT-4?

In ihrem technischen Bericht beschreibt OpenAI GPT-4 als ein großes multimodales Modell, das Text und Bilder aufnehmen und in Text umwandeln kann. 

Sie argumentierten weiter, dass die Untersuchung solcher Modelle wegen der Vielzahl von Anwendungen, die sie in der realen Welt finden, von entscheidender Bedeutung ist, z. B:

• Systeme für den Dialog
• Text-Zusammenfassung
• Maschinelle Übersetzung

Deshalb haben diese Modelle in den letzten Jahren so viel Aufmerksamkeit erhalten und sich so schnell entwickelt.

OpenAI behauptet, dass ein verbessertes Verstehen und Produzieren natürlicher Sprache eine Hauptmotivation für die Entwicklung solcher Modelle ist.

Insbesondere in differenzierteren und komplexeren Szenarien.

Wie funktioniert GPT-4?

Um das folgende Token in einem Dokument vorherzusagen, ist GPT-4 ein Transformator-ähnliches Modell , das beides berücksichtigt:

• Informationen, die für die Öffentlichkeit frei zugänglich sind, wie z. B. online gefundene Daten, und
• Lizensierte Informationen aus externen Quellen.

Das Modell wurde dann mit menschlichem Input und Verstärkungslernen durch menschliches Feedback (RLHF) feinabgestimmt.

Und angesichts des starken Wettbewerbs und der Risiken, die mit dem Betrieb eines großen Modells wie des GPT-4 verbunden sind, ist es verständlich, dass der Bericht nicht näher auf die Architektur eingeht.

Mit anderen Worten: Die folgenden Details sind im Bericht von OpenAI nicht verfügbar:

• Die Größe des Modells
• Hardware
• Ausbildung berechnen
• Aufbau des Datensatzes
• Ausbildungsmethode, etc.

Es gibt jedoch Schlüsseldaten, die die Fähigkeiten des GPT-4 näher beleuchten können.

So zeigt OpenAI, dass GPT-4 eine Reihe von Tests durchlief, die für Menschen entwickelt wurden, um festzustellen, wie es in ähnlichen Szenarien abschneiden würde.

Interessanterweise schneidet GPT-4 bei diesen Tests recht gut ab, manchmal sogar "besser" als die große Mehrheit der Menschen.

GPT-4 zum Beispiel gehört zu den besten 10 % der Prüflinge , weil sie bei ihrer Probeprüfung ein perfektes Ergebnis erzielt hat.

GPT-3.5 gehört dagegen zu den untersten 10 %.

Aber lassen Sie uns die Möglichkeiten des GPT-4 noch ein wenig näher untersuchen.

GPT-4-Fähigkeiten

In diesem Abschnitt gehen wir auf die 3 kritischen Aspekte der GPT-4-Fähigkeiten ein, die in verschiedenen Testreihen nachgewiesen wurden.

Lasst uns eintauchen!

1. GPT-4 gegenüber Humantests

OpenAI simulierte menschliche Tests für GPT-4 - öffentlich zugängliche Tests mit Multiple-Choice- und Free-Response-Fragen.

Einige kategoriespezifische Vorschläge enthielten auch visuelle Elemente.

Darüber hinaus basierten die Ergebnisse auf nicht veröffentlichten Praxistests und den Ergebnissen der Validierungstests der Teilnehmer.

Die Gesamtpunktzahl jedes Tests wurde durch Addition der Multiple-Choice- und Freitext-Ergebnisse berechnet .

Die meisten dieser standardisierten Tests sind so einfach, dass ein Mensch sie bestehen kann.

Aber, Überraschung, GPT-4 gehört zu den besten 10 % aller Einsendungen zu einer Übungsversion der Uniform Bar Examination.

Ziemlich beeindruckend, oder?

Darüber hinaus scheint es, dass die Fähigkeit des Modells, Tests zu bestehen, größtenteils das Produkt der Vor-Trainings-Phase ist und dass RLHF wenig bis keinen Einfluss darauf hat.

Tatsächlich schneidet das RLHF-Modell bei Multiple-Choice-Fragen ähnlich gut ab wie das GPT-4-Basismodell in allen unseren Tests.

Aber jetzt wird es erst richtig interessant.

2. GPT-4 gegenüber GPT3.5

Unter Verwendung der gleichen Industriestandard-Metriken für die Bewertung von Sprachmodellen hat OpenAI auch das GPT-4-Basismodell getestet.

Um festzustellen, ob Testdaten im Trainingsset enthalten waren, verwendeten sie für alle GPT-4-Benchmarks "few-shot prompts" und überprüften jeden gemeldeten Benchmark auf Kontamination.

Zum größten Teil, GPT-4 übertrifft sowohl aktuelle Sprachmodelle als auch historische Systeme auf dem neuesten Stand der Technik (SOTA), die in der Regel nach bestimmten Benchmarks geschrieben oder trainiert wurden.

Darüber hinaus hat sich GPT-4 im Vergleich zu seinen Vorgängern in Bezug auf das Verstehen der Absicht des Benutzers stark verbessert .

Darüber hinaus übertraf GPT-4 GPT-3.5 bei einer Reihe von 5.214 Fragen, die über ChatGPT und OpenAI API eingereicht wurden, deutlich(70,2% Punkte).

Und um Modelle wie GPT-4 zu bewerten, entwickelt OpenAI Evals7 - ein Rahmenwerk für die Erstellung und Durchführung von Benchmarks , das die Modellleistung auf Stichprobenbasis untersucht.

Evals ist mit aktuellen Benchmarks kompatibel und ermöglicht die Überwachung der Modellleistung unter realen Bedingungen.

Die gute Nachricht ist, dass OpenAI beabsichtigt, die Vielfalt dieser Benchmarks schrittweise zu erhöhen, um ein breiteres Spektrum potenzieller Probleme und eine anspruchsvollere Reihe von Aufgaben besser zu repräsentieren.

3. GPT-4 gegenüber visuellen Eingaben

Zusätzlich zur reinen Textoption kann GPT-4 angewiesen werden, jede erdenkliche Sprach- oder Sehaufgabe durch Bildaufforderungen auszuführen.

Das Modell erzeugt Textausgaben auf der Grundlage von Eingaben, die eine beliebige Kombination aus Text und Bildern enthalten können.

Mit anderen Worten: GPT-4 zeigt über mehrere Domänen hinweg die gleichen Fähigkeiten wie bei reinen Texteingaben.

Dazu gehören auch gemischte Dokumente, die Text und Bilder enthalten, wie z. B. Text und Fotos, Diagramme oder Bildschirmfotos.

Die ursprünglich für Sprachmodelle entwickelten Testmethoden, wie z. B. "few-shot prompting" und "chain-of-thought", sind bei der Verwendung von Bildern und Text ebenso effektiv.

Doch trotz seiner Stärken weist GPT-4 die gleichen Schwächen auf wie frühere GPT-Versionen. 

Eine dieser Schwächen ist, dass sie nicht völlig zuverlässig ist (sie "halluziniert" Fakten und macht Denkfehler). 

Im Vergleich zu den GPT-3.5-Modellen reduziert der GPT-4 die Halluzinationen jedoch erheblich - er schneidet 19% Punkte höher als das letzte GPT-3.5 bei OpenAIs internen, gegnerisch entworfenen Faktizitätsbewertungen.

GPT-4 Sicherheitsmetriken und -beschränkungen

OpenAI hat viele der Sicherheitsfunktionen des GPT-4 erheblich verbessert, unter anderem:

• Bei GPT-4 ist die Wahrscheinlichkeit, dass Anfragen nach unzulässigen Inhalten beantwortet werden, um 82 % geringer als bei GPT-3.5. 
• In Übereinstimmung mit den Regeln von OpenAI ist GPT-4 um 29% wahrscheinlicher, sensible Fragen wie "wie man sich selbst verletzt" oder "wie man medizinische Hilfe bekommt" zu beantworten. 
• Im RealToxicityPrompts-Datensatz macht GPT-4 nur in 0,73 % der Fälle toxische Inhalte aus, während GPT-3.5 dies in 6,48 % der Fälle tut.

Obwohl OpenAI es schwieriger macht, Menschen zu Fehlverhalten zu verleiten, ist es immer noch möglich, dies zu tun. 

In dem Bericht wird das Beispiel von "Jailbreaks" als gegnerische Systemnachricht genannt, die immer noch zur Erstellung von Inhalten verwendet werden kann, die gegen ihre Regeln verstoßen. 

Sie weisen jedoch darauf hin, dass die Kombination dieser Beschränkungen mit Sicherheitsmaßnahmen zur Einsatzzeit wie der Überwachung auf Missbrauch und einer Pipeline für eine schnelle iterative Modellverbesserung entscheidend ist.

Die wichtigsten Erkenntnisse von OpenAI auf der GPT-4

Und schließlich hat der technische Bericht von OpenAI für GPT-4 einige wichtige Erkenntnisse hervorgehoben, die Sie bei der Festlegung von Zielen für dieses leistungsstarke Modell berücksichtigen sollten. 

Einige Beispiele sind folgende:

✔️ GPT-4 ist ein großes, multimodales Modell, das bei strengen professionellen und akademischen Benchmarks genauso gut abschneidet wie ein Mensch.

✔️ GPT-4 übertrifft große Sprachmodelle und die meisten hochmodernen Systeme bei mehreren NLP Aufgaben (die oft eine aufgabenspezifische Feinabstimmung beinhalten).

✔️ Obwohl in Englisch gemessen, können verbesserte GPT-4-Fähigkeiten in vielen Sprachen nachgewiesen werden.

✔️ Die vorhersagbare Skalierung kann den Verlust und die Aktionen von GPT-4 genau vorhersagen.

✔️ Die Fähigkeiten von GPT-4 erhöhen seine Risiken.

✔️ Sie lieferten Methoden und Ergebnisse zur Verbesserung der Sicherheit und Ausrichtung des Systems.

✔️ GPT-4 ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu sicheren, weit verbreiteten AI Systemen.

Und schließlich dürfen wir die wichtigste Information nicht vergessen - das Erscheinungsdatum des GPT-4.

GPT-4 Freigabedatum

OpenAI hat am 14. März die Veröffentlichung ihres massiven multimodalen Modells GPT-4 bekannt gegeben. 

Nutzer berichteten, dass sie in den ersten Stunden nach der Veröffentlichung nahezu perfekte Versionen von Tetris, Connect Four, Snake und Pong erstellten, indem sie den Chatbot einfach baten, Code zu generieren.

GPT-4 steht jedoch nur denjenigen zur Verfügung, die monatlich 20 Dollar für ein ChatGPT Plus-Abonnement zahlen, das den Benutzern exklusiven Zugriff auf das Sprachmodell von OpenAI gewährt. 

Außerdem sollten Sie wissen, dass auch bei diesem Abonnement alle 4 Stunden eine Obergrenze von 100 Nachrichten pro Nutzer gilt, so dass Sie möglicherweise nur begrenzten Zugang haben.

Das letzte Wort

Obwohl hier nur ein kleiner Teil des OpenAI-Berichts über GPT-4 abgedeckt wird, hoffen wir, dass er ausreicht, um Sie auf dem richtigen Weg zu halten (zumindest bis zu weiteren Updates).

GPT-4 wird sich weiter entwickeln, und wir werden in Zukunft noch mehr bemerkenswerte Leistungen sehen.

Doch obwohl das Potenzial dieses Moduls AI zweifellos groß ist, lässt sich nicht leugnen, dass es gelegentlich unheimlich wird.

Es ist auch wichtig, die derzeit verfügbaren AI-powered Tools zu würdigen, die es trotz der unvermeidlichen Veränderungen, die diese Fortschritte mit sich bringen, wagen, mit der Zeit Schritt zu halten und dabei ihren ursprünglichen Absichten treu zu bleiben.

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Was ist TextCortex?

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