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GPT-4
GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) ist ein von OpenAI entwickelter multimodaler Großsprachenmodell, das Text- und Bilddaten verarbeiten sowie textbasierte Antworten generieren kann. Es markiert einen Meilenstein in der KI-Forschung durch seine Fähigkeit, komplexe Aufgaben in akademischen, professionellen und kreativen Kontexten zu bewältigen. Im Vergleich zu früheren Modellen wie GPT-3.5 zeigt GPT-4 verbesserte Genauigkeit, erweiterte Kontextverarbeitung und höhere Anpassungsfähigkeit an spezifische Anwendungsfälle¹.
Schlüsselmerkmale:
- Multimodalität: GPT-4 kann sowohl Text- als auch Bildinputs verarbeiten, was Anwendungen wie die Analyse von Diagrammen oder medizinischen Bildern ermöglicht².
- Leistungsstarke Kontextverarbeitung: Mit einem Kontextfenster von bis zu 200.000 Token (später erweitert auf 2 Millionen) übertrifft es frühere Modelle in der Handhabung langer Texte³.
- Sicherheitsoptimierungen: Durch gezieltes Training und Expertenfeedback wurde die Neigung zu Fehlinformationen („Halluzinationen“) reduziert⁹.
Aspekt | GPT-4 | GPT-3.5 | Spezialisierte Modelle (z.B. MedS) |
---|---|---|---|
Modelltyp | Multimodal (Text + Bild) | Nur Text | Domänenspezifisch (z.B. Medizin) |
Kontextfenster | Bis zu 2 Mio. Token | 4.096 Token | Variabel, oft kleiner |
Medizinische Prüfungen | 92.–99. Perzentil (DE-Examen)⁷ | 58% Durchschnittsquote | Übertrifft GPT-4 in Fachaufgaben⁵ |
Kosten & Effizienz | Höhere Genauigkeit, aber rechenintensiv | Kostengünstiger | Geringerer Rechenbedarf |
Implikationen: GPT-4 wird bereits in Bereichen wie Medizin, Recht und Bildung eingesetzt. Studien zeigen, dass es in standardisierten Prüfungen wie dem deutschen Medizinexamen oder dem simulierten Anwaltsexamen menschliches Niveau erreicht. Allerdings stößt es bei komplexen, realen klinischen Entscheidungen an Grenzen, wie ein Vergleich mit schwedischen Fachärzten verdeutlicht⁸.
Zukunftsaussichten: Während GPT-4 durch seine Generalisierungsfähigkeit beeindruckt, setzen sich spezialisierte Modelle wie John Snow Labs’ MedS in Nischenbereichen durch. Die Weiterentwicklung von Hybridmodellen, die menschliche Expertise mit KI-Effizienz verbinden, gilt als vielversprechender Weg für Hochrisikobereiche wie die Diagnostik.
Für weitere Details zu technischen Spezifikationen oder Sicherheitsmaßnahmen verweisen wir auf den vollständigen technischen Bericht.