15.03.2023

GPT-4: OpenAI veröffentlicht neues Sprachmodell

Das ChatGPT-Unternehmen hat das neue Sprachmodell als "das fortschrittlichste System von OpenAI" angekündigt. Unter anderem akzeptiert es neben Text nun auch Bilder als Eingabe.
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Open-AI-CEO Sam Altman | (c) Adobe Stock, CC by 2.0, TechCrunch Disrupt San Francisco 2019 - Day 2.

Ende November veröffentlichte das US-Unternehmen OpenAI den auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Chatbot ChatGPT – und demonstrierte der breiten Öffentlichkeit damit die Fortschritte, die im KI-Bereich mittlerweile erreicht wurden. Die Grundlage für ChatGPT ist ein Sprachmodell namens GPT-3.5. Seit Wochen kursierten nun bereits Gerüchte, dass die Veröffentlichung der nächsten Version des Modells mit dem Namen GPT-4 kurz bevorstünde. Am Donnerstagabend war es nun tatsächlich soweit – und OpenAI präsentierte das neue Modell.

„GPT-4 ist das fortschrittlichste System von OpenAI, das sicherere und nützlichere Antworten liefert“, schreibt das US-Unternehmen in seiner Ankündigung. GPT-4 ist zunächst für User:innen von ChatGPT Plus, der Bezahlversion des Chatbots, verfügbar. Developer:innen können sich auf eine Warteliste setzen.

GPT-4 akzeptiert auch Bilder als Eingabe

Einer der größten Unterschiede zwischen GPT-4 und GPT 3.5: Neben Text-Inputs akzeptiert das neue Sprachmodell nun auch Bilder als Eingabe. Nach Angaben von OpenAI erreicht GPT-4 bei einer ganzen Reihe von Aufgabenstellungen Performances auf dem Level von Menschen – etwa bei standardisierten Tests, die in den USA häufig bei Aufnahmeverfahren an Universitäten verwendet werden.

Oder auch bei der US-Anwaltsprüfung, dem „Bar Exam“: OpenAI hat mit dem Modell eine simulierte Anwaltsprüfung ablegen lassen – und es erreichte nach Angaben des Unternehmens ein besseres Ergebnis als 90 Prozent der an der Prüfung teilnehmenden Personen. Beim Vorgängermodell GPT-3.5 war das Verhältnis noch genau umgekehrt gewesen: 90 Prozent der (menschlichen) Teilnehmer:innen hatten bessere Ergebnisse erreicht als das KI-Modell.

Unterschied zu Vorgängermodell vor allem bei komplexen Aufgaben

In einem normalen Chat sei der Unterschied zwischen den beiden Modellen noch nicht so auffällig, schreibt OpenAI in seiner Ankündigung weiter. „Der Unterschied tritt zutage, wenn die Komplexität der Aufgabe eine gewisse Schwelle erreicht – GPT-4 ist zuverlässiger, kreativer und in der Lage, viel differenziertere Anweisungen zu verarbeiten als GPT-3.5.“

Gleichzeitig bleibt jedoch ein Problem ungelöst, das auch bei GPT-3.5 schon auftrat: Das Modell sei „weiterhin nicht völlig zuverlässig“, es „halluziniere Fakten“ und mache Denkfehler. Dazu kommt: Die Daten, an denen das Modell trainiert wurde, reichen bis September 2021. Alles, was danach passiert ist, kann das Modell dementsprechend nicht berücksichtigen.

Im Bereich der Sicherheit kündigte OpenAI Verbesserungen an. Gemeint ist hier, dass GPT-4 besser darauf trainiert sei, keine möglicherweise gefährlichen Inhalte auszugeben – beispielsweise Anleitungen zum Bau einer Bombe. Die Wahrscheinlichkeit, dass GPT-4 auf solche Anfragen antworte, sei gegenüber dem Vorgängermodell um 82 Prozent gesunken, gibt OpenAI an.

Microsoft, Stripe und Morgan Stanley nutzen GPT-4 bereits

Auch wenn GPT-4 erst jetzt offiziell präsentiert wurde: Im Einsatz war das Modell offenbar schon länger. Microsoft bestätigte, dass sein Chatbot Bing Chat ebenfalls auf GPT-4 basiere. Microsoft befindet sich seit 2019 in einer Partnerschaft mit OpenAI und hat Anfang des Jahres mehrere Milliarden US-Dollar in das KI-Unternehmen investiert.

Auch andere Unternehmen haben bereits vorab Zugang zu dem Modell erhalten – unter anderem der Zahlungsdienstleister Stripe, die Sprachenlern-App Duolingo und die Großbank Morgan Stanley.

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Mike Grabowski von Callstack und Marc Rousavy von Margelo | (c) Callstack
Marc Rousavy (l.) und Mike Grabowski von Callstack von Margelo | (c) Callstack

Nur einmal die App coden und sie sowohl auf iOS als auch auf Android als native App herausbringen – das ist eines der zentralen Versprechen von React Native, einer App-Entwickler-Umgebung des US-Tech-Riesen Meta. Doch aus dem Framework ist noch deutlich mehr herauszuholen. Das beweist das vor fünf Jahren gegründete Wiener Startup Margelo. Mehrere Module mit unterschiedlichen Funktionalitäten für Developer, die das Unternehmen für React Native entwickelte, verzeichneten je Download-Zahlen im mittleren bis hohen zweistelligen Millionenbereich.

Dienstleister kauft Entwickler

Ebenfalls auf React Native spezialisiert ist das Unternehmen Callstack aus Polen – dieses richtet sich an große Unternehmen, die bei der Einführung des Frameworks unterstützt werden. Nun übernahm Callstack Margelo für „mehr als 20 Millionen Euro“, wie es von den beiden Unternehmen heißt. Das polnische Unternehmen hatte sich im vergangenen Jahr eine große Finanzierung von der Investmentgesellschaft Viking geholt.

Margelo-Gründer Rousavy behält „signifikanten Anteil“

Margelo war bislang komplett im Besitz von Gründer Marc Rousavy. Er werde auch weiterhin „einen signifikanten Anteil“ an der Firma halten, schreibt er auf LinkedIn und gibt im Posting einen Einblick in die Gründungsgeschichte: „Ich habe Margelo vor fünf Jahren gegründet und hatte damals keine Ahnung von Business – ich habe sogar nach nur drei Tagen mein Wirtschaftsstudium abgebrochen.“

Langjährige Freundschaft

Mit Callstack-Gründer Mike Grabowski sei er schon länger befreundet. Nun werde man gemeinsame Sache machen. Auch Grabowski betont in seinem LinkedIn-Posting die Freundschaft: „Wir haben schon lange darüber gesprochen zusammenzuarbeiten. Einmal haben wir einander sogar versprochen, ein gemeinsames Venture zu starten.“ Nun sei es soweit. Dabei soll Margelos Entwicklung im Open-Source-Bereich fortgeführt werden.

„Foundation schaffen, die Teams brauchen, um mit Agents zuverlässige Software zu entwickeln“

Zudem will man gemeinsam auch auf den aktuellen Wandel im Software-Development durch KI eingehen, heißt es von den beiden Unternehmen in einer Aussendung. „Indem wir diese Stärken zusammenbringen, haben wir das Team und die Reichweite, um noch mehr der schwierigen Probleme zu lösen, die darüber entscheiden, ob Software in Production erfolgreich ist“, wird Grabowski dort zitiert. Und Rousavy kündigt an: „Während Softwareentwicklung zunehmend agentic wird, wollen wir mit dieser Technologie die Foundation schaffen, die Teams brauchen, um mit Agents zuverlässige Software zu entwickeln.“

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