GPT-Modelle von OpenAI I GPT-3 - GPT-3.5

Im Folgenden werden wir einen detaillierten Überblick über die verschiedenen GPT-Modelle geben.

GPT-3 – GPT-3.5 – GPT-4

GPT-4

GPT-4 ist ein umfangreiches multimodales Modell, das Texteingaben annimmt und Textausgaben erzeugt. Zukünftige Erweiterungen sollen auch die Verarbeitung von Bildeingaben ermöglichen. Für viele grundlegende Aufgaben ist der Unterschied zwischen GPT-4 und GPT-3.5-Modellen nicht signifikant. Allerdings ist GPT-4 in komplexeren Schlussfolgerungssituationen weitaus leistungsfähiger als alle vorherigen Modelle. Ähnlich wie sein Vorgänger GPT-3.5-Turbo ist GPT-4 für den Chat optimiert.

Modelvarianten und ihre Eigenschaften

Es gibt verschiedene Versionen des GPT-4-Modells, die sich in ihren Fähigkeiten und Einsatzzwecken unterscheiden:

GPT-4-1106-preview: Das neueste GPT-4-Modell, bekannt als GPT-4 Turbo, bietet fortschrittliche Funktionen wie verbessertes Befehlsfolgen, JSON-Modus, reproduzierbare Ausgaben und parallelen Funktionsaufruf. Es kann bis zu 4.096 Ausgabetoken generieren und verfügt über eine Kontextgröße von 128.000 Token. Dieses Modell, aktuell noch in der Vorschauphase, ist bislang nicht für den Einsatz in Produktionsumgebungen vorgesehen. Es bietet Kenntnisse über Ereignisse bis April 2023.

Gpt-4-vision-preview: Die neue Version von GPT-4 Turbo, bekannt als GPT-4 Turbo mit Vision, erweitert ihre Fähigkeiten um das Verstehen von Bildern, zusätzlich zu allen bestehenden Funktionen des GPT-4 Turbo. Das Modell kann bis zu 4.096 Ausgabetoken generieren, befindet sich jedoch noch in der Vorschauversion und ist dementsprechend noch nicht für den Einsatz in Produktionsumgebungen geeignet.

GPT-4: Dieses Modell ist leistungsfähiger als jedes GPT-3.5-Modell, kann komplexere Aufgaben bewältigen und ist für den Chat optimiert. Es wird mit den neuesten Modelliterationen aktualisiert. Das Modell kann bis zu 8.192 Token verarbeiten und wurde mit Daten bis September 2021 trainiert.

GPT-4-0314: Dies ist eine Momentaufnahme von GPT-4 vom 14. März 2023. Im Gegensatz zu GPT-4 wird dieses Modell keine Updates erhalten und wird 3 Monate nach Veröffentlichung einer neuen Version eingestellt. Es kann auch bis zu 8.192 Token verarbeiten und wurde mit Daten bis September 2021 trainiert.

GPT-4-32k: Dieses Modell hat die gleichen Fähigkeiten wie das Basis-GPT-4-Modell, bietet jedoch eine 4-fach längere Kontextlänge. Es wird mit den neuesten Modelliterationen aktualisiert. Es kann bis zu 32.768 Token verarbeiten und wurde ebenfalls mit Daten bis September 2021 trainiert.

GPT-4-32k-0314: Dies ist eine Momentaufnahme von GPT-4-32 vom 14. März 2023. Im Gegensatz zu GPT-4-32k wird dieses Modell keine Updates erhalten und wird 3 Monate nach Veröffentlichung einer neuen Version eingestellt. Es kann bis zu 32.768 Token verarbeiten und wurde mit Daten bis September 2021 trainiert.

Mit der Einführung von GPT-4 hat OpenAI einen großen Schritt in Richtung fortschrittlichere und vielseitigere KI-Modelle gemacht. Trotz seiner momentan begrenzten Verfügbarkeit zeigt GPT-4 ein beeindruckendes Potenzial.

GPT-3.5

Die GPT-3.5-Modelle können sowohl natürliche Sprache als auch Code verstehen und generieren. Das leistungsfähigste und kosteneffektivste Modell in der GPT-3.5-Familie ist GPT-3.5-Turbo, welches für den Chat optimiert wurde, aber auch gut für traditionelle Vervollständigungsaufgaben geeignet ist.

Modelvarianten und ihre Eigenschaften

Verschiedene Versionen des GPT-3.5-Modells bieten unterschiedliche Fähigkeiten und Verwendungszwecke:

GPT-3.5-Turbo: Dieses Modell ist das leistungsfähigste GPT-3.5-Modell und für den Chat optimiert, und das zu einem Zehntel der Kosten von Text-DaVinci-003. Es wird mit den neuesten Modelliterationen aktualisiert. Das Modell kann bis zu 4.096 Token verarbeiten und wurde mit Daten bis September 2021 trainiert.

GPT-3.5-Turbo-0301: Dies ist eine Momentaufnahme von GPT-3.5-Turbo vom 1. März 2023. Im Gegensatz zu GPT-3.5-Turbo wird dieses Modell keine Updates erhalten und wird 3 Monate nach Veröffentlichung einer neuen Version eingestellt. Es kann ebenfalls bis zu 4.096 Token verarbeiten und wurde mit Daten bis September 2021 trainiert.

Text-DaVinci-003: Dieses Modell kann jede Sprachaufgabe mit besserer Qualität, längerer Ausgabe und konsistenterer Befolgung von Anweisungen als die Curie-, Babbage- oder Ada-Modelle durchführen. Es unterstützt auch das Einfügen von Vervollständigungen innerhalb des Textes. Es kann bis zu 4.097 Token verarbeiten und wurde mit Daten bis Juni 2021 trainiert.

Text-DaVinci-002: Dieses Modell hat ähnliche Fähigkeiten wie Text-DaVinci-003, wurde aber mit überwachtem Feintuning anstelle von Reinforcement Learning trainiert. Es kann ebenfalls bis zu 4.097 Token verarbeiten und wurde mit Daten bis Juni 2021 trainiert.

Code-DaVinci-002: Dieses Modell wurde für Code-Vervollständigungsaufgaben optimiert. Es kann bis zu 8.001 Token verarbeiten und wurde mit Daten bis Juni 2021 trainiert.

GPT-3.5 repräsentiert einen wichtigen Meilenstein in der Entwicklung von künstlicher Intelligenz. Seine Fähigkeit, sowohl natürliche Sprache als auch Code zu verstehen und zu generieren, macht es zu einem vielseitigen und leistungsfähigen Werkzeug für eine breite Palette von Aufgaben. Trotz der Einführung von GPT-4 bleibt GPT-3.5 eine kosteneffektive und effiziente Wahl für viele Anwendungen.

GPT-3

Die GPT-3-Modelle können natürliche Sprache verstehen und generieren. Diese Modelle wurden von den leistungsfähigeren Modellen der GPT-3.5-Generation abgelöst.

Modelvarianten und ihre Eigenschaften

Verschiedene Versionen des GPT-3-Modells bieten unterschiedliche Fähigkeiten und Verwendungszwecke:

Text-Curie-001: Sehr leistungsfähiges Modell, schneller und kostengünstiger als DaVinci. Es kann bis zu 2.049 Token verarbeiten und wurde mit Daten bis Oktober 2019 trainiert.

Text-Babbage-001: Geeignet für unkomplizierte Aufgaben, sehr schnell und kostengünstig. Es kann bis zu 2.049 Token verarbeiten und wurde mit Daten bis Oktober 2019 trainiert.

Text-Ada-001: Geeignet für sehr einfache Aufgaben, normalerweise das schnellste Modell in der GPT-3-Serie und das kostengünstigste. Es kann bis zu 2.049 Token verarbeiten und wurde mit Daten bis Oktober 2019 trainiert.

DaVinci: Das leistungsfähigste GPT-3-Modell. Kann jede Aufgabe erledigen, die die anderen Modelle auch erledigen können, oft mit höherer Qualität. Es kann bis zu 2.049 Token verarbeiten und wurde mit Daten bis Oktober 2019 trainiert.

Curie: Sehr leistungsfähig, aber schneller und kostengünstiger als DaVinci. Es kann bis zu 2.049 Token verarbeiten und wurde mit Daten bis Oktober 2019 trainiert.

Babbage: Geeignet für unkomplizierte Aufgaben, sehr schnell und kostengünstig. Es kann bis zu 2.049 Token verarbeiten und wurde mit Daten bis Oktober 2019 trainiert.

Ada: Geeignet für sehr einfache Aufgaben, normalerweise das schnellste Modell in der GPT-3-Serie und das kostengünstigste. Es kann bis zu 2.049 Token verarbeiten und wurde mit Daten bis Oktober 2019 trainiert.

Trotz der Fortschritte der GPT-3.5 und GPT-4 Modelle spielen die GPT-3-Modelle eine wichtige Rolle in der KI-Forschung und -Entwicklung. Sie sind weiterhin die einzigen Modelle, die zur Feinabstimmung zur Verfügung stehen. Dies macht sie zu einem wertvollen Werkzeug für spezialisierte Anwendungen und die Entwicklung von maßgeschneiderten KI-Lösungen.