GPT-4 und bislang erforschte Einsatzgebiete

Die vierte Generation des KI-Sprachmodells heißt ‚Generative Pre-Trained Transformer‘ oder ‚GPT-4‘. Sie ist der Nachfolger des Sprachmodells ChatGPT, das in den vergangenen Monaten für großes Aufsehen gesorgt hat. Was GPT-4 besonders macht: Es ist ein Sprachmodell, das nicht für eine einzige Aufgabe entwickelt wurde.

Vielmehr kann es sowohl Bildinhalte verstehen als auch Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) bewältigen.

Die wachsende Popularität unterstreicht einen der wichtigsten Trends in der Branche: die Verwendung vortrainierter Sprachmodelle, die an spezifische Anwendungsfälle angepasst werden können und erhebliche Kosten- und Zeitvorteile bieten. GPT-4 (zusammen mit seinen Vorgängern GPT-3 und ChatGPT) ist derzeit das fortschrittlichste verfügbare Modell, das sich über eine einfache Textschnittstelle verwenden lässt und eine breite Palette von Aufgaben wie z. B. Entity Recognition, Textklassifizierung und -erstellung sowie Inhaltszusammenfassung bewältigen kann.

Das Akronym ‚GPT‘ fasst drei inhärente Eigenschaften des Modells zusammen: generativ, vortrainiert und Transformer (benannt nach seiner Architektur). „Generativ“ meint: GPT kann kohärente und sinnvolle Texte erzeugen. Das Modell ist in der Lage, geschliffene und realistische Fortsetzungen von Ausgangstexten zu erzeugen. Das ermöglicht eine Vielzahl an kreativen und informativen Anwendungen.

„Vortraining“ heißt: GPT wird auf riesigen Datensätzen mit unmarkiertem Text trainiert, z. B. auf Webseiten, Büchern und verschiedenen Dokumenten. In dieser Phase lernt das Modell, linguistische Regeln, Schreibmuster und den Kontext von Texten zu verstehen. Ziel ist es, GPT mit einem allgemeinen Wissen über die Sprache und ihre Strukturen auszustatten, sodass es sich später auf spezifische Texterstellungs- oder Sprachverständnis-Aufgaben anwenden lässt.

Das „Transformer“ in GPT bezieht sich auf die Modellarchitektur, die auf einem neuronalen Netz basiert. Sie wurde 2017 eingeführt und ist im Bereich des Machine Learning aufgrund ihrer Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache sehr beliebt. Transformer-Modelle können lange Kontexte verarbeiten, komplexe Beziehungen zwischen Wörtern erfassen und kohärenten Text erzeugen.

Potenziale für Unternehmen

Das GPT-4-Modell bietet ein enormes Potenzial für Unternehmen, da es vier wesentliche Vorteile für die Steigerung der Prozessautomatisierung und des Geschäftswerts erschließt. So erlaubt die Interdisziplinarität das Erstellen von Inhalten für unterschiedliche Zielgruppen. Darüber hinaus ist die Nutzung von GPT-4 einfach und intuitiv. Die Skalierbarkeit des Modells kann steigende Anforderungen und Arbeitslasten bewältigen. Schließlich gewährleistet die Lesbarkeit von GPT-4 die Verständlichkeit der generierten Texte ohne weitere Bearbeitung.

Seit Veröffentlichung der ersten GPT-Modelle hat Reply mit Large Language Models experimentiert, verschiedene Anwendungsfälle erforscht – und im Ergebnis die Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit des Modells bestätigt.

Sentiment-Analyse

Die Anwendung der GPT-basierten Stimmungsanalyse gibt Unternehmen die Möglichkeit, Bewertungen ihrer E-Commerce-Seiten als wertvolle Informationsquelle zu nutzen. Sie erlaubt es, die Präferenzen der Verbraucher zu verstehen, die eigene Marktposition zu verbessern und das Angebot zu optimieren. Mit der Fähigkeit, schnell und effizient große Textmengen zu analysieren, zeigt GPT4 sowohl die Stärken als auch die Schwächen von Produkten auf, bewertet die Leistung im Wettbewerbsvergleich und schafft positive Kundenerfahrungen, wie zahlreiche Nutzerfeedbacks zeigen.

Strukturierung von Daten

Die Integration von GPT in diesem Bereich zielt darauf ab, das Potenzial unstrukturierter Daten, insbesondere von E-Mails, zu erschließen, sodass relevante und wertvolle Informationen extrahiert werden können. Die Automatisierung dieses Prozesses kann komplex und zeitaufwändig sein: Der Algorithmus muss den Kontext verstehen und sich an verschiedene Ausdrucksweisen anpassen. Einen Mehrwert aus unstrukturierten Daten zu ziehen, ist ein zentrales Thema für Unternehmen – und GPT mit seinem Fachwissen und seinen semantischen Suchfunktionen das ideale Werkzeug.

E-Mail-Informationserfassung

Ein Großteil der Informationen über den Status von Projekten wird per E-Mail ausgetauscht. Daher kann die Nutzung der Synthesefunktionen von GPT für die Prozessoptimierung und Berichterstellung von großem Nutzen sein. Mithilfe des GPT-Modells ist es möglich, wichtige Informationen effizient zu extrahieren, insbesondere zeitlich beschränkte. Damit ist sichergestellt, dass Berichte automatisch aktualisiert und Benachrichtigungen entsprechend verschickt werden.

Modern Workplace und Meeting-Management

Die automatische Transkription und die Zusammenfassung von Meetings sind Bereiche, in denen GPT-4 besonders glänzt. Dank der Fähigkeit, menschliche Sprache zu analysieren und zu verstehen, kann GPT-4 Meetings transkribieren und anschließend hochwertige Zusammenfassungen erstellen. Darüber hinaus ist es in der Lage, Aktionselemente aus den Diskussionen abzuleiten und diese den entsprechenden Personen zuzuweisen. Die Mitarbeiter können ihre Zeit für Aufgaben mit höherer Wertschöpfung nutzen und gleichzeitig sicherstellen, dass kein wichtiges Detail aus dem Meeting übersehen wird.

Softwareentwicklung

Künstliche Intelligenz, insbesondere GPT-4, revolutioniert die Softwareentwicklung auf vielfältige Weise. Durch die Integration von KI in den Entwicklungsprozess können Unternehmen die Effizienz steigern, die Fehlerquote senken und innovative Lösungen schneller auf den Markt bringen. In diesem Kontext lassen sich zwei Hauptbereiche identifizieren, in denen GPT-4 einen erheblichen Einfluss hat: die direkte Unterstützung des Entwicklers in der integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) und die Unterstützung des gesamten Produktentwicklungszyklus.

Im Bereich der direkten Unterstützung in der IDE ermöglicht GPT-4:

• Code-Generierung und -Überprüfung: Durch das Generieren und Überprüfen von Code kann GPT-4 dazu beitragen, die Fehlerquote zu senken und die Effizienz zu steigern.

Im Kontext der Unterstützung des gesamten Produktentwicklungszyklus fördert GPT-4:

• Design-Thinking-Prozess: GPT-4 kann im gesamten Design-Thinking-Prozess nützlich sein – von der Ideengenerierung über das Prototyping bis hin zur Iteration. Das ermöglicht den Teams ein schnelleres und besonders fokussiertes Arbeiten. 

• Testgenerierung: GPT-4 kann auf spezifischen Anforderungen basierende Testfälle generieren, unterschiedliche Szenarien berücksichtigen und dabei helfen, kritische Bereiche zu identifizieren, die getestet werden sollten. 

• Erstellung von Features und User Stories: GPT-4 kann klare und aussagekräftige User Stories und Feature-Beschreibungen erstellen, die alle Anforderungen des Nutzers exakt widerspiegeln. 

• Feedback-Sammlung und -aufbereitung: GPT-4 ist in der Lage, Kundenfeedback zu analysieren, die wichtigsten Punkte herauszuarbeiten und das Feedback in einer Weise zu organisieren, die dem Produktteam besondere Effizienz und Schnelligkeit ermöglicht.

Herausforderungen bewältigen

Die Verwendung von GPT weist einige Einschränkungen auf. Diese hängen mit dem für das Vortraining verwendeten Datensatz zusammen, der hauptsächlich aus englischsprachigen Internet-Inhalten besteht. Die Entwickler von GPT arbeiten an verbesserten Versionen, die eine breitere Anwendung in bisher nicht bedachten Szenarien ermöglichen. 

Die Verbreitung dieser Technologien wirft ethische Fragen auf, die es zu berücksichtigt gilt:

• Modellverzerrung: GPT erfordert mit den Milliarden von trainierbaren Parametern einen riesigen Datensatz, der auch Inhalte aus dem Internet enthält. Leider ist das Internet ein Ort, an dem Voreingenommenheit herrschen kann – und die könnte den von GPT generierten Text beeinflussen.

• Verbreitung von Fehlinformationen: Beim Lesen eines von GPT generierten Textes kann leicht vergessen werden, dass der Autor kein Mensch ist. Die Modelle sind nicht in der Lage, die Korrektheit der datenbasierten Informationen aus dem Internet zu beurteilen. So können böswillige Nutzer scheinbar korrekte und glaubwürdig anmutende Fehlinformationen erstellen.

• Auswirkungen auf die Umwelt: Die Verarbeitung großer Datenmengen verursacht Energiekosten, die mit der Datenmenge exponentiell ansteigen.

Ausblick

GPT-4 ist ein leistungsfähiges und vielseitiges KI-Modell, das sich bei kreativen und technischen Schreibaufgaben sowie der Bildanalyse als nützlich erweist. Es stellt einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Entwicklung dar und ebnet den Weg für künftige Innovationen. Insbesondere in der Softwareentwicklung revolutioniert GPT-4 die Arbeitsprozesse. Die Lösung bietet Unterstützung sowohl bei der Arbeit innerhalb integrierter Entwicklungsumgebungen (IDEs) als auch im gesamten Produktentwicklungszyklus. Durch die Fähigkeiten von GPT-4 in Bereichen wie Code-Generierung, Design-Thinking-Prozess, Testgenerierung, Erstellung von Features und User Storys sowie Feedback-Aufbereitung wird die Effizienz gesteigert und die Fehlerquote gesenkt. Wie bei jeder Technologie ist es entscheidend, die Anwendung von GPT-4 sorgfältig zu überwachen und verantwortungsbewusst zu handhaben.

Autor: Daniel Hummel, Associate Partner KI Reply, www.reply.com/de