1. Überblick über OpenAI-Modelle

OpenAI hat eine Reihe von KI-Modellen veröffentlicht, die darauf abzielen, verschiedene Komplexitätsstufen bei der Problemlösung zu bewältigen. Von der GPT-Serie zur Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache oder Codes, über DALL·E zur Erstellung und Bearbeitung von Bildern, bis hin zu TTS und Whisper zur Umwandlung von Text und Sprache, verfügen diese Modelle jeweils über ihre eigenen Stärken und decken eine Vielzahl von Anwendungsszenarien ab.

  • GPT-4 und GPT-4 Turbo: Vertreten die neueste Technologie im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, fähig zur präzisen Ausführung komplexer Aufgaben und zum tiefen Verständnis natürlicher Sprache.
  • GPT-3.5: Weiterentwicklung von GPT-3, betont hohe Kosteneffizienz und besitzt leistungsstarke Fähigkeiten zur Generierung natürlicher Sprache und Codes.
  • DALL·E: Nutzt fortschrittliche Deep-Learning-Techniken zur Erstellung lebensechter Bilder.
  • TTS: Wandelt Text in Sprache um, geeignet für verschiedene Anwendungen mit Sprachausgabe.
  • Whisper: Ein vielseitiges Spracherkennungs- und Übersetzungsmodell (Sprache-zu-Text), das mehrere Sprachen unterstützt.
  • Embeddings: Konvertiert Text in numerische Darstellungen, weit verbreitet in Such-, Cluster- und Empfehlungssystemen, usw.
  • Moderation: In der Lage, sensiblen Inhalt in Texten zu erkennen und die Einhaltung von Nutzungspolicies zu unterstützen.

Die Modelle von OpenAI werden regelmäßig gemäß unterschiedlicher Anforderungen aktualisiert und bieten Entwicklern stabile alte Versionen, um die Anwendungskonsistenz sicherzustellen.

2. GPT-4 und GPT-4 Turbo

GPT-4 ist ein großes multimodales Modell, das nicht nur Texteingabe akzeptiert, sondern auch Eingaben aus Bildern verarbeitet und Text ausgibt. GPT-4 zeichnet sich durch ein breites Spektrum an Allgemeinwissen und tiefe logische Schlussfolgerungen aus, mit einer höheren Genauigkeit als jedes vorherige Modell.

GPT-4 Turbo hat Verbesserungen bei der Bewältigung von "trägem" Verhalten vorgenommen, d.h., wenn das Modell eine Aufgabe nicht abschließen kann. Zusätzlich unterstützt GPT-4 fortgeschrittenere Funktionen wie:

  • Verbesserte Anweisungsfolgefähigkeit
  • JSON-Modus
  • Reproduzierbare Ausgaben
  • Parallele Funktionsaufrufe

Für Anwendungen, die die Verarbeitung großer Datenmengen und komplexer Anweisungen erfordern, bietet GPT-4 ein riesiges Kontextfenster von 128.000 Tokens, was ihm einen natürlichen Vorteil bei der Verarbeitung langer zusammenhängender Texte verschafft.

3. GPT-3.5 Modell

Das GPT-3.5 Modell ist ein deutlich kosteneffizientes Modell mit der Fähigkeit, natürliche Sprache oder Code zu verstehen und zu generieren. GPT-3.5 Turbo ist eine optimierte Version von GPT-3.5, speziell für die Optimierung von Chats konzipiert, während es auch bei der traditionellen Aufgabenerfüllung gut abschneidet.

Für die meisten grundlegenden Aufgaben ist der Unterschied zwischen den GPT-4 und GPT-3.5 Modellen nicht signifikant. Jedoch übertreffen die Fähigkeiten von GPT-4 und seinen Vorgängern in komplexeren logischen Szenarien bei weitem die des GPT-3.5 Modells.

4. DALL·E Bildgenerierungsmodell

DALL·E ist eine weitere innovative Technologie von OpenAI, die basierend auf natürlichen Sprachbeschreibungen realistische Bilder generieren kann. Benutzer können beispielsweise danach fragen, "einen Oktopus im Raumanzug zu erstellen," und DALL·E wird ein Bild generieren, das der Beschreibung entspricht.

5. Text-to-Speech (TTS) Modelle

Text-to-Speech (TTS) ist eine Technologie, die Textinformationen in gesprochene Sprache umwandelt und in verschiedenen Szenarien wie der Unterstützung von Sehbehinderten beim Lesen, der Bereitstellung intelligenter Assistentenantworten und automatischer Sprachbenachrichtigungen eine bedeutende Anwendung findet.

OpenAI bietet zwei Varianten von TTS-Modellen an – tts-1 und tts-1-hd. Dabei ist tts-1 für Echtzeit-Text-zu-Sprache-Szenarien optimiert, mit schnellerer Geschwindigkeit, während tts-1-hd für höhere Qualität optimiert ist und für Szenarien mit hohen Anforderungen an die Klangqualität besser geeignet ist.

6. Whisper Spracherkennungsmodell

Whisper ist ein vielseitiges Spracherkennungsmodell (Sprache-zu-Text), das darauf trainiert ist, Sprache in mehreren Sprachen zu erkennen, mit Fähigkeiten zur Sprachübersetzung und Spracherkennung. Whisper wird mithilfe umfangreicher und vielfältiger Sprachdatensätze trainiert, um eine breite Anwendungspalette zu ermöglichen.

Funktionen des Whisper-Modells

Whisper kann Sprache in mehreren Sprachen erkennen und verfügt über folgende Fähigkeiten:

  1. Hochpräzise Spracherkennung.
  2. Unterstützung für Sprachübersetzung in mehreren Sprachen.
  3. Fähigkeiten zur Spracherkennung.

7. Embeddings Text Embedding Modell

Das Text-Embedding-Modell kann Text in numerische Vektoren umwandeln, um die Korrelation zwischen Texten zu berechnen. Es wird weit verbreitet in Such-, Clustering- und Empfehlungssystemen, Anomalieerkennung und Klassifizierungsaufgaben eingesetzt.

8. Moderate Content Review Modell

Das Content-Review-Modell kann überprüfen, ob Inhalte den Nutzungspolicies von OpenAI entsprechen, sensiblen Inhalt automatisch identifizieren und zur Einhaltung von Community-Standards beitragen.