Sam Altman gibt den Startschuss für die erste OpenAI-Entwicklerkonferenz am 6. November in San Francisco. Foto: OpenAI/YouTube“ src=“https://www.todayscrypto.news/wp-content/uploads/2023/11/1.Sam-Altman-GPT4-Turbo.jpg@webp.jpg“ width=“828″ height=“421″ /☻
OpenAI stellte heute auf seiner ersten Entwicklerkonferenz GPT-4 Turbo vor und bezeichnete es als leistungsstärkeren und kosteneffizienteren Nachfolger von GPT-4. Das Update bietet eine verbesserte kontextsensitive Verarbeitung und die Möglichkeit, sich feinfühlig an die Bedürfnisse der Nutzer anzupassen.
GPT-4 Turbo ist in zwei Versionen erhältlich: Die eine konzentriert sich auf Text, während die andere auch Bilder verarbeitet. Laut OpenAI ist GPT-4 Turbo „leistungsoptimiert“ und kostet nur 0,01 $ für 1.000 Text-Tags und 0,03 $ für 1.000 Bild-Tags, also fast ein Drittel des Preises von GPT-4.
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Was macht die Feinabstimmung des GPT-4 Turbo so besonders?
„Die Feinabstimmung verbessert das Lernen über mehrere Bilder hinweg, indem an viel mehr Beispielen geübt wird, als der Herausforderung entsprechen, was zu besseren Ergebnissen bei einer Vielzahl von Aufgaben führt“, erklärt OpenAI. Das Feintuning schließt im Wesentlichen die Lücke zwischen allgemeinen KI-Modellen und anwendungsspezifischen Lösungen. Es verspricht „bessere Indexergebnisse, Einsparungen von Zeichen durch kürzere Indizes und schnellere Antworten auf Anfragen“.
Beim Feintuning werden viele Benutzerdaten in das Modell eingegeben, um ein bestimmtes Verhalten zu erlernen. Auf diese Weise können große, allgemeine Modelle wie GPT-4 in spezialisierte Werkzeuge für bestimmte Aufgaben umgewandelt werden, ohne dass ein völlig neues Modell erstellt werden muss. Beispielsweise wird ein Modell, das auf medizinische Informationen zugeschnitten ist, genauere Ergebnisse liefern und mehr wie ein Arzt „sprechen“.
do GPT: https://t.co/R9VsQboTli
– Sam Altman (@sama) 6. November 2023
Eine gute Analogie lässt sich in der Welt der Bildgeneratoren beobachten: Bewilligte stabile Streumodelle erzeugen in der Regel bessere Bilder als die originalen XL- oder 1,5-stabilen Streumodelle, weil sie aus spezialisierten Daten gelernt haben.
Vor dieser Innovation erlaubte die OpenAI begrenzte Anpassungen des Verhaltens ihrer LLMs durch benutzerdefinierte Anweisungen. Das war bereits ein großer Schritt für diejenigen, die OpenAI-Modelle verändern wollten. Die Feinabstimmung verbessert sie, indem sie neue Daten, einen neuen Ton, einen neuen Kontext und eine neue Stimme in den Datensatz der Vorlage einführt.
Der Wert der Feinabstimmung ist wichtig. Da künstliche Intelligenz beginnt, eine immer größere Rolle in unserem täglichen Leben zu spielen, wächst der Bedarf an fein abgestimmten Modellen.
„Die Feinabstimmung der Textgenerierungsvorlagen von OpenAI kann diese für bestimmte Anwendungen verbessern, erfordert aber eine vorsichtige Investition von Zeit und Aufwand“, erklärt OpenAI in seinem offiziellen Leitfaden.
Das Unternehmen verbessert seine Modelle ständig in Bezug auf Kontext, multimodale Fähigkeiten und Genauigkeit. Nach der heutigen Ankündigung sind diese Fähigkeiten von herkömmlichen Closed-Loop-LLMs wie Claude oder Bard von Google unerreicht.
Open-Source-LLMs wie LlaMA oder Mistral können zwar verfeinert werden, aber sie können nicht mit der professionellen Leistung und Benutzerfreundlichkeit mithalten.
Die Veröffentlichung von GPT-4 Turbo und sein Fokus auf Feinabstimmung markieren einen wichtigen Wandel in der KI-Technologie. Die Nutzer können personalisiertere und effizientere Interaktionen erwarten, mit potenziellen Auswirkungen vom Kundenservice bis hin zur Erstellung von Inhalten.
