Rückblickend auf das erste Jahr von chatgpt wird deutlich, dass dieses Tool die KI-Szene erheblich verändert hat. ChatGPT wurde Ende 2022 eingeführt und zeichnete sich durch seinen benutzerfreundlichen Konversationsstil aus, der die Interaktion mit KI eher wie das Chatten mit einer Person als mit einer Maschine vermittelte. Dieser neue Ansatz erregte schnell die Aufmerksamkeit der Öffentlichkeit. Innerhalb von nur fünf Tagen nach seiner Veröffentlichung hatte ChatGPT bereits eine Million Nutzer angezogen. Bis Anfang 2023 stieg diese Zahl auf rund 100 Millionen monatliche Nutzer, und bis Oktober verzeichnete die Plattform weltweit rund 1,7 Milliarden Besuche. Diese Zahlen sagen Bände über seine Popularität und seinen Nutzen.
Im vergangenen Jahr haben Benutzer alle möglichen kreativen Möglichkeiten gefunden, ChatGPT zu nutzen, von einfachen Aufgaben wie dem Schreiben von E-Mails und dem Aktualisieren von Lebensläufen bis hin zur Gründung erfolgreicher Unternehmen. Aber es geht nicht nur darum, wie die Leute es nutzen; Die Technologie selbst ist gewachsen und hat sich verbessert. Ursprünglich war ChatGPT ein kostenloser Dienst, der detaillierte Textantworten bot. Jetzt gibt es ChatGPT Plus, das ChatGPT-4 enthält. Diese aktualisierte Version basiert auf mehr Daten, gibt weniger falsche Antworten und versteht komplexe Anweisungen besser.
Eines der größten Updates ist, dass ChatGPT jetzt auf vielfältige Weise interagieren kann – es kann zuhören, sprechen und sogar Bilder verarbeiten. Das bedeutet, dass Sie über die mobile App mit ihm sprechen und ihm Bilder zeigen können, um Antworten zu erhalten. Diese Veränderungen haben der KI neue Möglichkeiten eröffnet und die Art und Weise verändert, wie Menschen die Rolle der KI in unserem Leben sehen und darüber denken.
Von seinen Anfängen als Tech-Demo bis zu seinem aktuellen Status als wichtiger Akteur in der Tech-Welt ist die Reise von ChatGPT ziemlich beeindruckend. Ursprünglich wurde es als eine Möglichkeit gesehen, Technologie durch das Einholen von Feedback aus der Öffentlichkeit zu testen und zu verbessern. Aber es wurde schnell zu einem wesentlichen Bestandteil der KI-Landschaft. Dieser Erfolg zeigt, wie effektiv es ist, große Sprachmodelle (LLMs) sowohl durch überwachtes Lernen als auch durch Feedback von Menschen zu optimieren. Dadurch kann ChatGPT ein breites Spektrum an Fragen und Aufgaben bewältigen.
Der Wettlauf um die Entwicklung der leistungsfähigsten und vielseitigsten KI-Systeme hat zu einer Verbreitung sowohl von Open-Source- als auch proprietären Modellen wie ChatGPT geführt. Um ihre allgemeinen Fähigkeiten zu verstehen, sind umfassende Benchmarks für ein breites Aufgabenspektrum erforderlich. In diesem Abschnitt werden diese Benchmarks untersucht und beleuchtet, wie verschiedene Modelle, einschließlich ChatGPT, im Vergleich zueinander abschneiden.
Bewertung von LLMs: Die Benchmarks
- MT-Bank: Dieser Benchmark testet die Fähigkeit zur Konversation in mehreren Runden und zum Befolgen von Anweisungen in acht Bereichen: Schreiben, Rollenspiel, Informationsextraktion, Argumentation, Mathematik, Codierung, MINT-Kenntnisse und Geistes-/Sozialwissenschaften. Als Evaluatoren werden stärkere LLMs wie GPT-4 verwendet.
- AlpakaEval: Basierend auf dem AlpacaFarm-Bewertungssatz vergleicht dieser LLM-basierte automatische Evaluator Modelle mit Antworten von fortgeschrittenen LLMs wie GPT-4 und Claude und berechnet die Gewinnrate der Kandidatenmodelle.
- Öffnen Sie die LLM-Bestenliste: Unter Verwendung des Language Model Evaluation Harness bewertet diese Bestenliste LLMs anhand von sieben wichtigen Benchmarks, darunter Denkaufgaben und Allgemeinwissenstests, sowohl in Zero-Shot- als auch in Fence-Shot-Einstellungen.
- GROßE Bank: Dieser kollaborative Benchmark deckt über 200 neuartige Sprachaufgaben ab, die ein breites Spektrum an Themen und Sprachen abdecken. Ziel ist es, LLMs zu untersuchen und ihre zukünftigen Fähigkeiten vorherzusagen.
- ChatEval: Ein Debattenrahmen mit mehreren Agenten, der es Teams ermöglicht, die Qualität der Antworten verschiedener Modelle auf offene Fragen und traditionelle Aufgaben zur Generierung natürlicher Sprache autonom zu diskutieren und zu bewerten.
Vergleichende Leistung
Im Hinblick auf allgemeine Benchmarks haben Open-Source-LLMs bemerkenswerte Fortschritte gemacht. Llama-2-70B erzielte beispielsweise beeindruckende Ergebnisse, insbesondere nach der Feinabstimmung mit Instruktionsdaten. Seine Variante, Llama-2-chat-70B, glänzte im AlpacaEval mit einer Siegesrate von 92,66 % und übertraf damit GPT-3.5-turbo. Allerdings bleibt GPT-4 mit einer Siegesquote von 95,28 % der Spitzenreiter.
Zephyr-7B, ein kleineres Modell, zeigte Fähigkeiten, die mit größeren 70B-LLMs vergleichbar sind, insbesondere in AlpacaEval und MT-Bench. Unterdessen erzielte WizardLM-70B, das mit einer Vielzahl von Befehlsdaten verfeinert wurde, die höchste Punktzahl unter den Open-Source-LLMs auf MT-Bench. Es blieb jedoch immer noch hinter GPT-3.5-turbo und GPT-4 zurück.
Ein interessanter Beitrag, GodziLLa2-70B, erreichte eine konkurrenzfähige Punktzahl im Open LLM Leaderboard und demonstrierte das Potenzial experimenteller Modelle, die verschiedene Datensätze kombinieren. Auch der von Grund auf entwickelte Yi-34B stach mit Werten hervor, die mit GPT-3.5-turbo vergleichbar waren und nur knapp hinter GPT-4 zurückblieben.
UltraLlama erreichte mit seiner Feinabstimmung auf vielfältige und qualitativ hochwertige Daten GPT-3.5-turbo in seinen vorgeschlagenen Benchmarks und übertraf es sogar in Bereichen des Welt- und Fachwissens.
Skalierung: Der Aufstieg riesiger LLMs
Top-LLM-Modelle seit 2020
Ein bemerkenswerter Trend in der LLM-Entwicklung war die Vergrößerung der Modellparameter. Modelle wie Gopher, GLaM, LaMDA, MT-NLG und PaLM haben die Grenzen überschritten und zu Modellen mit bis zu 540 Milliarden Parametern geführt. Diese Modelle haben außergewöhnliche Fähigkeiten gezeigt, aber ihre geschlossene Natur hat ihre breitere Anwendung eingeschränkt. Diese Einschränkung hat das Interesse an der Entwicklung von Open-Source-LLMs geweckt, ein Trend, der zunehmend an Dynamik gewinnt.
Parallel zur Vergrößerung der Modellgrößen haben Forscher alternative Strategien untersucht. Anstatt die Modelle einfach nur zu vergrößern, haben sie sich darauf konzentriert, das Vortraining kleinerer Modelle zu verbessern. Beispiele hierfür sind Chinchilla und UL2, die gezeigt haben, dass mehr nicht immer besser ist; Auch intelligentere Strategien können zu effizienten Ergebnissen führen. Darüber hinaus wurde der Instruktionsoptimierung von Sprachmodellen große Aufmerksamkeit geschenkt, wobei Projekte wie FLAN, T0 und Flan-T5 wesentliche Beiträge zu diesem Bereich leisten.
Der ChatGPT-Katalysator
Die Einführung von ChatGPT von OpenAI markierte einen Wendepunkt in der NLP-Forschung. Um mit OpenAI zu konkurrieren, haben Unternehmen wie google und Anthropic ihre eigenen Modelle Bard bzw. Claude auf den Markt gebracht. Obwohl diese Modelle bei vielen Aufgaben eine mit ChatGPT vergleichbare Leistung zeigen, bleiben sie immer noch hinter dem neuesten Modell von OpenAI, GPT-4, zurück. Der Erfolg dieser Modelle wird in erster Linie dem Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) zugeschrieben, einer Technik, die im Hinblick auf weitere Verbesserungen zunehmend in den Fokus der Forschung gerückt wird.
Gerüchte und Spekulationen rund um OpenAIs Q* (Q-Star)
Aktuelle Berichte deuten darauf hin, dass Forscher bei OpenAI mit der Entwicklung eines neuen Modells namens Q* (ausgesprochen Q Star) möglicherweise einen bedeutenden Fortschritt in der KI erzielt haben. Angeblich ist Q* in der Lage, Mathematik auf Grundschulniveau durchzuführen, eine Leistung, die unter Experten Diskussionen über sein Potenzial als Meilenstein auf dem Weg zur künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) ausgelöst hat. Obwohl OpenAI sich zu diesen Berichten nicht geäußert hat, haben die angeblichen Fähigkeiten von Q* in den sozialen Medien und bei KI-Enthusiasten für erhebliche Aufregung und Spekulationen gesorgt.
Die Entwicklung von Q* ist bemerkenswert, da bestehende Sprachmodelle wie ChatGPT und GPT-4 zwar einige mathematische Aufgaben bewältigen können, diese aber nicht besonders zuverlässig bewältigen können. Die Herausforderung liegt darin, dass KI-Modelle nicht nur Muster erkennen müssen, wie sie es derzeit durch Deep Learning und Transformer tun, sondern auch abstrakte Konzepte begründen und verstehen müssen. Da Mathematik ein Maßstab für das Denken ist, muss die KI mehrere Schritte planen und ausführen und so ein tiefes Verständnis für abstrakte Konzepte unter Beweis stellen. Diese Fähigkeit würde einen bedeutenden Sprung in den KI-Fähigkeiten bedeuten und möglicherweise über die Mathematik hinaus auch andere komplexe Aufgaben umfassen.
Allerdings warnen Experten davor, diese Entwicklung zu überbewerten. Während ein KI-System, das mathematische Probleme zuverlässig löst, eine beeindruckende Leistung wäre, bedeutet dies nicht unbedingt das Aufkommen einer superintelligenten KI oder AGI. Die aktuelle KI-Forschung, einschließlich der Bemühungen von OpenAI, hat sich auf elementare Probleme konzentriert, mit unterschiedlichem Erfolg bei komplexeren Aufgaben.
Die potenziellen Weiterentwicklungen bei Anwendungen wie Q* sind enorm und reichen von personalisierter Nachhilfe bis hin zur Unterstützung in der wissenschaftlichen Forschung und Technik. Es ist jedoch auch wichtig, mit den Erwartungen umzugehen und die mit solchen Fortschritten verbundenen Einschränkungen und Sicherheitsbedenken zu erkennen. Die Bedenken, dass KI existenzielle Risiken birgt, eine grundlegende Sorge von OpenAI, bleiben bestehen, insbesondere da KI-Systeme zunehmend mit der realen Welt interagieren.
Die Open-Source-LLM-Bewegung
Um die Open-Source-LLM-Forschung anzukurbeln, veröffentlichte Meta die Modelle der Llama-Serie und löste damit eine Welle neuer Entwicklungen auf Basis von Llama aus. Dazu gehören Modelle, die mit Anweisungsdaten verfeinert wurden, wie Alpaca, Vicuna, Lima und WizardLM. Die Forschung befasst sich auch mit der Verbesserung der Agentenfähigkeiten, des logischen Denkens und der Langkontextmodellierung innerhalb des Llama-basierten Frameworks.
Darüber hinaus gibt es einen wachsenden Trend, leistungsstarke LLMs von Grund auf zu entwickeln, mit Projekten wie MPT, Falcon, XGen, Phi, Baichuan, Mistral, Grok und Yi. Diese Bemühungen spiegeln das Engagement wider, die Fähigkeiten von Closed-Source-LLMs zu demokratisieren und fortschrittliche KI-Tools zugänglicher und effizienter zu machen.
Die Auswirkungen von ChatGPT und Open-Source-Modellen im Gesundheitswesen
Wir blicken in eine Zukunft, in der LLMs bei der Erstellung klinischer Notizen, beim Ausfüllen von Erstattungsformularen und bei der Unterstützung von Ärzten bei der Diagnose und Behandlungsplanung behilflich sind. Dies hat die Aufmerksamkeit sowohl von Technologiegiganten als auch von Gesundheitseinrichtungen erregt.
Microsofts Gespräche mit Epic, ein führender Anbieter von Software für elektronische Patientenakten, signalisiert die Integration von LLMs in das Gesundheitswesen. Initiativen gibt es bereits an der UC San Diego Health und am Stanford University Medical Center. Ebenso die von Google Partnerschaften mit Mayo Clinic und Amazon Web ServicesDie Einführung von HealthScribe, einem KI-Dienst zur klinischen Dokumentation, markiert bedeutende Fortschritte in diese Richtung.
Diese schnellen Einsätze geben jedoch Anlass zur Sorge, dass die Kontrolle über Medikamente an Unternehmensinteressen abgegeben werden könnte. Der proprietäre Charakter dieser LLMs macht ihre Bewertung schwierig. Ihre mögliche Änderung oder Einstellung aus Rentabilitätsgründen könnte die Patientenversorgung, den Datenschutz und die Sicherheit gefährden.
Es besteht dringender Bedarf an einem offenen und integrativen Ansatz für die LLM-Entwicklung im Gesundheitswesen. Gesundheitseinrichtungen, Forscher, Kliniker und Patienten müssen weltweit zusammenarbeiten, um Open-Source-LLMs für das Gesundheitswesen zu entwickeln. Dieser Ansatz, ähnlich dem Trillion Parameter Consortium, würde die Bündelung von Rechen-, Finanzressourcen und Fachwissen ermöglichen.
