Kurz erklärt: Wie unterscheiden sich eigentlich eigentlich ChatGPT und GPT4?
11. April 2023 · von Joerg Hoewner · 2 Minuten Lesedauer · Keine Kommentare
Wir werden immer wieder gefragt: Wie unterscheiden sich eigentlich eigentlich Chatgpt und GPT4? Welche Aufgabe würde man eher der einen und welche eher der anderen Anwendung stellen?
ChatGPT und GPT-4 sind eng miteinander verwandt, aber es gibt einige Unterschiede zwischen den beiden. ChatGPT basiert auf der GPT-4-Architektur, wurde jedoch speziell darauf trainiert, in einem Gesprächsformat besser zu funktionieren. Dies bedeutet, dass ChatGPT besser auf Fragen in einer menschenähnlichen Weise antwortet, indem es den Kontext des Gesprächs berücksichtigt.
GPT-4 hingegen ist ein allgemeinerer, leistungsstarker KI-Textgenerator, der für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden kann, wie z.B. Textvervollständigung, Übersetzung und Zusammenfassung. GPT-4 kann auch in Gesprächen verwendet werden, aber es ist möglicherweise nicht so kontextsensibel oder engagiert wie ChatGPT.
Um den Unterschied in Bezug auf die Fragestellung besser zu verdeutlichen:
Fragen, bei denen eine kontextsensitive und engagierte Antwort erforderlich ist, sind besser für ChatGPT geeignet. Zum Beispiel:
- „Wie bereite ich mich am besten auf ein Vorstellungsgespräch vor?“
- „Welche Reisetipps kannst du für einen Besuch in Paris geben?“
Fragen, die eine allgemeinere Antwort oder Fertigkeiten wie Übersetzen, Zusammenfassen oder Textvervollständigung erfordern, können an GPT-4 gestellt werden. Zum Beispiel:
- „Übersetze diesen englischen Text ins Deutsche.“
- „Fasse den Inhalt dieses Artikels zusammen.“
Es ist wichtig zu beachten, dass beide Modelle auf dem gleichen grundlegenden Konzept und Technologie basieren, so dass sie in vielen Fällen ähnliche Ergebnisse liefern können. Die Hauptunterschiede liegen in der Art und Weise, wie sie für bestimmte Anwendungsfälle optimiert wurden.
Employer Branding: Wechselbereitschaft als Chance verstehen
29. März 2023 · von Arne Müller · 6 Minuten Lesedauer · 1 Kommentar
Gute Mitarbeitende zu finden und zu binden steht ganz oben auf der Liste der größten Herausforderungen für Unternehmen, die langfristig wettbewerbsfähig bleiben wollen. Wer Trends frühzeitig erkennt und sich darauf einstellt, kann im „War for Talents“ einen entscheidenden Unterschied machen. Wir haben deshalb einen Blick auf einige aktuelle Studien und Umfragen geworfen, die sich mit den Bedürfnissen und Motivationen der Menschen auf dem Arbeitsmarkt beschäftigen.
Weiterlesen →Wie funktioniert die Google-Suche?
17. März 2023 · von Richard Spitzbarth · 8 Minuten Lesedauer · Keine Kommentare
Google ist die bekannteste und am häufigsten genutzte Suchmaschine weltweit. Aber wie funktioniert sie eigentlich? Es ranken sich viele Mythen, um das, was Google tut. Dabei besteht das grundsätzliche Problem darin, dass die Angaben aus dem Silicon Valley – aus nachvollziehbaren Gründen – keine tieferen Einblicke geben. Der Code ist geheim. In diesem Artikel erkläre ich die Funktionsweise hinter den Suchergebnissen anhand geleakter Daten einer anderen Suchmaschine und vermittle damit hoffentlich ein grobes Verständnis für die Arbeit hinter der Eingabemaske.
Weiterlesen →Prompt engineering: unverzichtbare Kompetenz für die „synthetische Kreativität“
25. Februar 2023 · von Joerg Hoewner · 5 Minuten Lesedauer · Keine Kommentare
Über die verschiedenen KI-Werkzeuge zur Content-Synthese und die sich daraus ergebenden Möglichkeiten habe ich in den letzten Wochen schon eine ganze Reihe von teilweise sehr spannenden Artikeln gesehen. Ein zentraler Aspekt für die Steuerung dieser Werkzeuge wird dabei eher nebenbei erwähnt. So richtig klar wurde mir das am vergangenen Wochenende bei der Lektüre des spannenden Wired-Beitrags „Engine of Wow“ (US-Ausgabe Feb 2023) zum Thema Kunst/Design und AI. Gleichzeitig nehme ich immer mehr Sponsored Posts auf Instagram wahr, bei denen Anbieter wie Promptbase (https://promptbase.com) ihre Prompt-Sammlungen (Anm. d. Redaktion: Prompt = schriftlicher Befehl an die KI) verkaufen – hier entsteht anscheinend ein neues Geschäftsmodell.
Weiterlesen →Was ist eigentlich der Unterschied zwischen GPT-3 und ChatGPT?
14. Januar 2023 · von Joerg Hoewner · 4 Minuten Lesedauer · Keine Kommentare
Die jüngste Veröffentlichung von GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) durch OpenAI hat in der NLP-Gemeinschaft (Natural Language Processing) für viel Wirbel gesorgt. Mit seiner Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu erzeugen, hat GPT-3 das Potenzial, die Art und Weise zu revolutionieren, wie wir mit Maschinen interagieren. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass GPT-3 nicht das einzige verfügbare Sprachmodell ist, und dass es nicht für jeden Anwendungsfall am besten geeignet ist. In diesem Artikel werden wir einen Blick auf die Unterschiede zwischen GPT-3 und ChatGPT, einem anderen von OpenAI entwickelten Sprachmodell, werfen, um Ihnen die Entscheidung zu erleichtern, welches Modell für Ihre Bedürfnisse am besten geeignet ist.
Werfen wir zunächst einen Blick auf die Hauptunterschiede zwischen GPT-3 und ChatGPT:
| Feature | GPT-3 | ChatGPT |
| Model size | 175 Milliarden Parameter | 345 Millionen Parameter |
| Training data | Webseiten und Bücher | Konversationsdaten |
| Use Cases | Spracherzeugung, Übersetzung, Zusammenfassung, etc. | Chatbots, Q&A-Systeme und andere konversationelle Anwendungen |
Wie Sie aus der Tabelle ersehen können, besteht der Hauptunterschied zwischen GPT-3 und ChatGPT in der Größe des Modells und der Art der verwendeten Trainingsdaten. GPT-3 ist ein viel größeres Modell mit 175 Milliarden Parametern im Vergleich zu ChatGPTs 345 Millionen Parametern. Das bedeutet, dass GPT-3 in der Lage ist, ein breiteres Spektrum an Sprache zu verstehen und zu generieren, aber es bedeutet auch, dass es mehr Rechenressourcen zur Ausführung benötigt.
Andererseits ist ChatGPT ein kleineres Modell, das speziell für Konversationsanwendungen entwickelt wurde. Es wurde auf Konversationsdaten wie Chatprotokollen und Q&A-Foren trainiert, was bedeutet, dass es besser in der Lage ist, Text in einem Konversationskontext zu verstehen und zu erzeugen. Dadurch eignet sich ChatGPT besser für Anwendungsfälle wie Chatbots und Q&A-Systeme, bei denen das Ziel eine natürliche und menschenähnliche Konversation mit dem Benutzer ist.
Ein weiterer wesentlicher Unterschied zwischen GPT-3 und ChatGPT sind die Kosten. GPT-3 ist ein Cloud-basierter Dienst, für dessen Nutzung ein kostenpflichtiges Abonnement erforderlich ist, während ChatGPT kostenlos auf der OpenAI-Website verfügbar ist. Dies macht ChatGPT zu einer zugänglicheren Option für Entwickler und Forscher, die mit einem geringen Budget arbeiten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass GPT-3 zwar ein leistungsfähiges und vielseitiges Sprachmodell ist, das für eine Vielzahl von sprachbezogenen Aufgaben verwendet werden kann, aber nicht für jeden Anwendungsfall die beste Wahl ist. ChatGPT hingegen ist ein kleineres und spezielleres Modell, das sich besser für Konversationsanwendungen eignet. Bei der Entscheidung, welches Modell verwendet werden soll, ist es wichtig, den spezifischen Anwendungsfall sowie die Rechenressourcen und das Budget zu berücksichtigen.
Disclaimer: Den Beitrag habe nicht ich geschrieben, sondern ich habe ChatGPT gefragt: „Write a blog article about the differences between GPT-3 and ChatGPT which is at least 2000 characters long and create a table with a comparison.“ und das Ergebnis mit DeepL übersetzt.