chatgpt, das beliebte Sprachmodell von OpenAI, erlebt einen Rückgang der Popularität. Die google-Suchanfragen nach „ChatGPT“ sind seit ihrem Höhepunkt im April um 40 % zurückgegangen, und der Webverkehr auf der ChatGPT-Website von OpenAI ist im vergangenen Monat um fast 10 % zurückgegangen. Nutzern der neuesten Version, GPT-4, ist zudem aufgefallen, dass das Modell weniger intelligent, dafür aber schneller wirkt als zuvor. Eine Theorie besagt, dass OpenAI GPT-4 in kleinere Modelle unterteilt hat, die in bestimmten Bereichen trainiert wurden, die zusammenarbeiten, aber nicht auf dem gleichen Niveau wie das einheitliche Modell.

Eine weitere Möglichkeit, die zum Niedergang von ChatGPT beitragen könnte, ist das Problem des KI-Kannibalismus. Da im Internet eine Fülle von KI-generierten Texten und Bildern verfügbar ist, werden diese synthetischen Daten häufig zum Trainieren neuer KI-Modelle verwendet, wodurch eine negative Rückkopplungsschleife entsteht. Wenn Modelle mehr KI-Daten aufnehmen, verschlechtern sich Qualität und Kohärenz ihrer Ausgabe tendenziell, ähnlich wie die Verschlechterung, die beim Erstellen von Fotokopien von Fotokopien auftritt.

Eine aktuelle Studie von Wissenschaftlern von Rice und der Stanford University prägte den Begriff „Model Autophagy Disorder“ (MAD), um dieses Phänomen zu beschreiben. Sie fanden heraus, dass zukünftige generative Modelle ohne ausreichend frische reale Daten in jeder Generationstrainingsschleife zunehmend an Qualität und Vielfalt verlieren werden. Diese Ausgabe unterstreicht, wie wichtig es ist, Menschen in den Kreislauf einzubeziehen, um von Menschen generierte Inhalte für die Modelle zu identifizieren und zu priorisieren. Der CEO von OpenAI, Sam Altman, plant, im Rahmen seines Worldcoin-Projekts menschliche Inhalte in Modelle zu integrieren, bei dem die Augapfel-Scanning-Blockchain-Technologie zum Einsatz kommt.

Ist Threads nur ein Verlustführer beim Trainieren von KI-Modellen?

Threads, ein von Mark Zuckerberg gestarteter Twitter-Klon, hat Fragen zu seinem Zweck aufgeworfen. Es lenkt Benutzer von der Schwesterplattform Instagram ab, die erhebliche Einnahmen generiert