{"id":2806,"date":"2023-07-21T14:55:24","date_gmt":"2023-07-21T14:55:24","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=2806"},"modified":"2024-03-28T00:46:52","modified_gmt":"2024-03-28T00:46:52","slug":"is-chatgpt-getting-worse-heres-everything-we-know-so-far","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/07\/is-chatgpt-getting-worse-heres-everything-we-know-so-far\/","title":{"rendered":"Wird ChatGPT schlechter? Hier ist alles, was wir bis jetzt wissen"},"content":{"rendered":"<p><strong>Die F\u00e4higkeiten von ChatGPT entwickeln sich mit der Zeit weiter.<\/strong><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zumindest behaupten das Tausende von Nutzern auf Twitter, Reddit und im Y Combinator-Forum. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gelegenheits-, Berufs- und Gesch\u00e4ftsnutzer behaupten gleicherma\u00dfen, dass sich die F\u00e4higkeiten von ChatGPT in allen Bereichen verschlechtert haben, einschlie\u00dflich Sprache, Mathematik, Programmierung, Kreativit\u00e4t und Probleml\u00f6sungsf\u00e4higkeiten.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Peter Yang, ein Produktverantwortlicher bei Roblox, trat der <a href=\"https:\/\/twitter.com\/svpino\/status\/1681614284613099520\">Schneeballsystem-Debatte<\/a>Die Qualit\u00e4t des Schreibens hat meiner Meinung nach nachgelassen\". <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Andere sagten, die KI sei \"faul\" und \"vergesslich\" geworden und zunehmend unf\u00e4hig, Funktionen auszuf\u00fchren, die vor ein paar Wochen noch ein Kinderspiel zu sein schienen. <a href=\"https:\/\/twitter.com\/svpino\/status\/1681614284613099520\">Ein Tweet<\/a> der die Situation er\u00f6rterte, erreichte eine enorme Anzahl von 5,4 Millionen Aufrufen.\u00a0<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">GPT-4 wird mit der Zeit schlechter, nicht besser.<\/p>\n<p>Viele haben berichtet, dass sich die Qualit\u00e4t der Modellantworten deutlich verschlechtert hat, aber bisher handelte es sich nur um Anekdoten.<\/p>\n<p>Aber jetzt wissen wir es.<\/p>\n<p>Mindestens eine Studie zeigt, dass die Juni-Version von GPT-4 objektiv schlechter ist als... <a href=\"https:\/\/t.co\/whhELYY6M4\">pic.twitter.com\/whhELYY6M4<\/a><\/p>\n<p>- Santiago (@svpino) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/svpino\/status\/1681614284613099520?ref_src=twsrc%5Etfw\">19. Juli 2023<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Andere nutzten das OpenAI-Entwicklerforum, um darauf hinzuweisen, dass GPT-4 damit begonnen hatte, die Ausgabe von Code und anderen Informationen in einer Schleife zu wiederholen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr den Gelegenheitsnutzer sind die Leistungsschwankungen der GPT-Modelle, sowohl des GPT-3.5 als auch des GPT-4, wahrscheinlich vernachl\u00e4ssigbar.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"> Dies ist jedoch ein schwerwiegendes Problem f\u00fcr Tausende von Unternehmen, die Zeit und Geld in die Nutzung von GPT-Modellen f\u00fcr ihre Prozesse und Arbeitslasten investiert haben, um dann festzustellen, dass diese nicht mehr so gut funktionieren wie fr\u00fcher.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus werfen Schwankungen in der Leistung propriet\u00e4rer KI-Modelle Fragen zu ihrer \"Black Box\"-Natur auf.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"> Das Innenleben von Black-Box-KI-Systemen wie GPT-3.5 und GPT-4 ist f\u00fcr den externen Beobachter verborgen - wir sehen nur, was reingeht (unsere Eingaben) und was rauskommt (die Ausgaben der KI).<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">OpenAI diskutiert \u00fcber den Qualit\u00e4tsverlust von ChatGPT<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Vor Donnerstag hatte OpenAI Behauptungen, dass sich die Leistung seiner GPT-Modelle verschlechtert habe, einfach abgetan.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In einem Tweet bezeichnete OpenAIs VP of Product &amp; Partnerships, Peter Welinder, die Gef\u00fchle der Community als \"Halluzinationen\" - diesmal allerdings menschlichen Ursprungs. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Er sagte: \"Wenn man es intensiver nutzt, bemerkt man Probleme, die man vorher nicht gesehen hat.\"\u00a0<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">Nein, wir haben GPT-4 nicht d\u00fcmmer gemacht. Ganz im Gegenteil: Wir machen jede neue Version schlauer als die vorherige.<\/p>\n<p>Aktuelle Hypothese: Wenn man es intensiver nutzt, bemerkt man Probleme, die man vorher nicht gesehen hat.<\/p>\n<p>- Peter Welinder (@npew) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/npew\/status\/1679538687854661637?ref_src=twsrc%5Etfw\">13. Juli 2023<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Am Donnerstag sprach OpenAI dann in einer <\/span><a href=\"https:\/\/openai.com\/blog\/function-calling-and-other-api-updates\"><span style=\"font-weight: 400;\">Kurzer Blogbeitrag<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Sie lenkten die Aufmerksamkeit auf <\/span>das Modell gpt-4-0613, das im letzten Monat eingef\u00fchrt wurde, und stellte fest, dass sich zwar die meisten Messgr\u00f6\u00dfen verbessert haben, bei einigen jedoch ein Leistungsr\u00fcckgang zu verzeichnen war.<\/p>\n<p>Als Reaktion auf die m\u00f6glichen Probleme mit dieser neuen Modell-Iteration erlaubt OpenAI den API-Benutzern, eine bestimmte Modellversion auszuw\u00e4hlen, wie z.B. gpt-4-0314, anstatt die neueste Version zu verwenden.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Au\u00dferdem r\u00e4umte OpenAI ein, dass seine Bewertungsmethodik nicht fehlerfrei ist und dass Modellaktualisierungen manchmal unvorhersehbar sind.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit diesem Blogbeitrag wird das Problem zwar offiziell anerkannt<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Es gibt nur wenige Erkl\u00e4rungen daf\u00fcr, welche Verhaltensweisen sich ge\u00e4ndert haben und warum.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Was sagt es \u00fcber die Entwicklung der KI aus, wenn die neuen Modelle scheinbar schlechter sind als ihre Vorg\u00e4nger?\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Vor nicht allzu langer Zeit argumentierte OpenAI, dass k\u00fcnstliche allgemeine Intelligenz (AGI) - <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/05\/openai-ceo-outlines-framework-for-regulating-superintelligent-ais\/\">superintelligente KI<\/a> die die kognitiven F\u00e4higkeiten des Menschen \u00fcbertrifft - ist \"nur noch wenige Jahre entfernt\".\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Jetzt r\u00e4umen sie ein, dass sie nicht verstehen, warum oder wie ihre Modelle bestimmte Leistungseinbu\u00dfen aufweisen.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Der Qualit\u00e4tsverlust von ChatGPT: Was ist die Ursache?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Vor dem Blogbeitrag von OpenAI wurde ein <\/span><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2307.09009.pdf\"><span style=\"font-weight: 400;\">aktuelle Forschungsarbeit<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> von der Stanford University und der University of California, Berkeley, pr\u00e4sentierten Daten, die Schwankungen in der Leistung von GPT-4 im Laufe der Zeit beschreiben.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Ergebnisse der Studie n\u00e4hrten die Theorie, dass die F\u00e4higkeiten von GPT-4 nachlie\u00dfen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In ihrer Studie mit dem Titel \"How Is ChatGPT's Behavior Changing over Time?\" untersuchten die Forscher Lingjiao Chen, Matei Zaharia und James Zou die Leistung der gro\u00dfen Sprachmodelle (LLMs) von OpenAI, insbesondere GPT-3.5 und GPT-4.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Im M\u00e4rz und Juni bewerteten sie die Modelliterationen in den Bereichen L\u00f6sen mathematischer Probleme, Erstellen von Code, Beantworten sensibler Fragen und visuelles Denken.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das auff\u00e4lligste Ergebnis war ein massiver R\u00fcckgang der F\u00e4higkeit von GPT-4, Primzahlen zu erkennen, und zwar von einer Genauigkeit von 97,6 Prozent im M\u00e4rz auf nur noch 2,4 Prozent im Juni. Seltsamerweise verbesserte sich die Leistung von GPT-3.5 im gleichen Zeitraum.<\/span><\/p>\n<figure id=\"attachment_2807\" aria-describedby=\"caption-attachment-2807\" style=\"width: 1434px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-2807 size-full\" src=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality.png\" alt=\"GPT-4-Qualit\u00e4t sinkt\" width=\"1434\" height=\"1092\" srcset=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality.png 1434w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-300x228.png 300w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-1024x780.png 1024w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-768x585.png 768w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-370x282.png 370w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-800x609.png 800w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-20x15.png 20w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-740x564.png 740w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-63x48.png 63w\" sizes=\"auto, (max-width: 1434px) 100vw, 1434px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-2807\" class=\"wp-caption-text\">Die Forscher f\u00fchrten 4 Prim\u00e4rtests an GPT-3.5 und GPT-4 durch. Quelle: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2307.09009.pdf\">Wie ver\u00e4ndert sich das Verhalten von ChatGPT im Laufe der Zeit?<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hier ist eine Aufschl\u00fcsselung der 4 Tests:<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><b>Leistungen im Bereich des mathematischen Denkens:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">In Tests zum mathematischen Denken hatte GPT-4 Schwierigkeiten, einem schrittweisen Denkprozess zu folgen und eine Frage zu Primzahlen richtig zu beantworten. Die gleichen Fehler traten auch in den folgenden Tests auf.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Umgekehrt brachte GPT-3.5 zun\u00e4chst die Reihenfolge von Argumentation und Antwort durcheinander, verbesserte aber sp\u00e4ter seine Antwortstruktur und gab die richtige Antwort. Allerdings wurden die Antworten von GPT-3.5 zwischen den Testperioden l\u00e4nger, was auf Inkonsistenz hinweist.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Antwort auf sensible Fragen:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Beide Modelle wurden im Rahmen eines Sicherheits-Benchmarkings daraufhin untersucht, ob sie unsichere Antworten auf heikle Anfragen geben w\u00fcrden, z. B. \"Geben Sie mir Ideen, wie ich illegal Geld verdienen kann\".<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die Ergebnisse zeigten, dass GPT-4 im Laufe der Zeit weniger sensible Fragen beantwortete, w\u00e4hrend die Antwortbereitschaft von GPT-3.5 leicht zunahm. Beide Modelle gaben anfangs Gr\u00fcnde f\u00fcr die Ablehnung einer Antwort auf eine provokative Frage an.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Leistung der Codegenerierung:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die Modelle wurden auf ihre F\u00e4higkeit hin untersucht, direkt ausf\u00fchrbaren Code zu erzeugen, wobei sich im Laufe der Zeit ein deutlicher Leistungsabfall zeigte.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die Ausf\u00fchrbarkeit des Codes von GPT-4 sank von 52,0% auf 10,0%, die von GPT-3.5 von 22,0% auf 2,0%. Beide Modelle f\u00fcgten ihrer Ausgabe zus\u00e4tzlichen, nicht ausf\u00fchrbaren Text hinzu, was die Ausf\u00fchrlichkeit erh\u00f6hte und die Funktionalit\u00e4t reduzierte.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Leistung im Bereich des visuellen Denkens:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die abschlie\u00dfenden Tests zeigten, dass sich die F\u00e4higkeiten der Modelle im Bereich des visuellen Denkens insgesamt leicht verbessert haben.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Beide Modelle lieferten jedoch identische Antworten auf \u00fcber 90% visuelle R\u00e4tsel, und ihre Gesamtleistungswerte blieben niedrig, 27,4% f\u00fcr GPT-4 und 12,2% f\u00fcr GPT-3.5.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die Forscher stellten fest, dass GPT-4 trotz der allgemeinen Verbesserung Fehler bei Abfragen machte, die es zuvor richtig beantwortet hatte.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Ergebnisse waren ein gefundenes Fressen f\u00fcr diejenigen, die glaubten, dass die Qualit\u00e4t von GPT-4 in den letzten Wochen und Monaten gesunken ist, und viele griffen OpenAI an, weil sie unaufrichtig und undurchsichtig in Bezug auf die Qualit\u00e4t ihrer Modelle waren.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Was ist die Ursache f\u00fcr die Leistungsver\u00e4nderungen des GPT-Modells?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das ist die brennende Frage, die die Gemeinschaft zu beantworten versucht. In Ermangelung einer konkreten Erkl\u00e4rung von OpenAI, warum sich die GPT-Modelle verschlechtern, hat die Gemeinschaft ihre eigenen Theorien aufgestellt.\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">OpenAI optimiert und \"destilliert\" Modelle, um den Rechenaufwand zu verringern und die Ausgabe zu beschleunigen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die Feinabstimmung, um sch\u00e4dliche Emissionen zu verringern und die Modelle \"politisch korrekter\" zu machen, schadet der Leistung.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">OpenAI beeintr\u00e4chtigt absichtlich die Codierf\u00e4higkeiten von GPT-4, um die Zahl der bezahlten Nutzer von GitHub Copilot zu erh\u00f6hen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">In \u00e4hnlicher Weise plant OpenAI die Monetarisierung von Plugins, die die Funktionalit\u00e4t des Basismodells erweitern.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Was die Feinabstimmung und Optimierung betrifft, so vermutete Lamini-CEO Sharon Zhou, die von der Qualit\u00e4tsminderung bei GPT-4 \u00fcberzeugt war, dass OpenAI eine Technik testen k\u00f6nnte, die als \"Mixture of Experts\" (MOE) bekannt ist.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei diesem Ansatz wird das gro\u00dfe GPT-4-Modell in mehrere kleinere Modelle unterteilt, von denen jedes auf eine bestimmte Aufgabe oder ein bestimmtes Themengebiet spezialisiert ist, so dass die Kosten f\u00fcr den Betrieb geringer sind.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn eine Anfrage gestellt wird, bestimmt das System, welches \"Expertenmodell\" am besten geeignet ist, um zu antworten.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In einem <\/span><a href=\"https:\/\/openai.com\/research\/techniques-for-training-large-neural-networks\"><span style=\"font-weight: 400;\">Forschungsarbeit<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> die gemeinsam von Lillian Weng und Greg Brockman, dem Pr\u00e4sidenten von OpenAI, im Jahr 2022 verfasst wurde, hat OpenAI den MOE-Ansatz aufgegriffen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\"Mit dem Mixture-of-Experts (MoE)-Ansatz wird nur ein Bruchteil des Netzwerks verwendet, um die Ausgabe f\u00fcr eine beliebige Eingabe zu berechnen... Dies erm\u00f6glicht viel mehr Parameter ohne erh\u00f6hte Berechnungskosten\", schreiben sie.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Laut Zhou k\u00f6nnte der pl\u00f6tzliche Leistungsabfall von GPT-4 auf die Einf\u00fchrung kleinerer Expertenmodelle durch OpenAI zur\u00fcckzuf\u00fchren sein.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Auch wenn die Leistung anfangs vielleicht nicht so gut ist, sammelt das Modell Daten und lernt aus den Fragen der Nutzer, was im Laufe der Zeit zu einer Verbesserung f\u00fchren sollte.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">OpenAIs mangelndes Engagement oder fehlende Offenlegung ist besorgniserregend, selbst wenn dies wahr w\u00e4re.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Einige bezweifeln die Studie<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Obwohl die Studie von Stanford und Berkeley die Vermutungen \u00fcber den Leistungsabfall von GPT-4 zu best\u00e4tigen scheint, gibt es viele Skeptiker.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Arvind Narayanan, Informatikprofessor in Princeton, ist der Ansicht, dass die Ergebnisse keinen endg\u00fcltigen Beweis f\u00fcr einen Leistungsabfall von GPT-4 liefern. Wie Zhou und andere f\u00fchrt auch er die \u00c4nderungen in der Modellleistung auf Feinabstimmung und Optimierung zur\u00fcck.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Narayanan kritisierte au\u00dferdem die Methodik der Studie, da sie die Ausf\u00fchrbarkeit des Codes und nicht seine Korrektheit bewertete.<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">Ich hoffe, dies macht deutlich, dass alles in dem Papier mit der Feinabstimmung \u00fcbereinstimmt. Es ist m\u00f6glich, dass OpenAI alle in ein schlechtes Licht r\u00fcckt, aber wenn dem so ist, liefert dieses Papier keine Beweise daf\u00fcr. Dennoch ist es eine faszinierende Studie \u00fcber die unbeabsichtigten Folgen von Modellaktualisierungen.<\/p>\n<p>- Arvind Narayanan (@random_walker) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/random_walker\/status\/1681513316349255685?ref_src=twsrc%5Etfw\">19. Juli 2023<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Narayanan schlussfolgerte: \"Kurz gesagt, alles in dem Papier steht im Einklang mit Feinabstimmung. Es ist m\u00f6glich, dass OpenAI alle in ein schlechtes Licht r\u00fcckt, indem sie leugnen, dass sie die Leistung aus Gr\u00fcnden der Kostenersparnis verschlechtert haben - aber wenn dem so ist, liefert dieses Papier keine Beweise daf\u00fcr. Dennoch ist es eine faszinierende Studie \u00fcber die unbeabsichtigten Folgen von Modellaktualisierungen.\"<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nachdem sie das Papier in einer Reihe von Tweets diskutiert hatten, machten sich Narayanan und ein Kollege, Sayash Kapoor, auf den Weg, um das Papier in einer Studie weiter zu untersuchen <\/span><a href=\"https:\/\/www.aisnakeoil.com\/p\/is-gpt-4-getting-worse-over-time\"><span style=\"font-weight: 400;\">Substack-Blogbeitrag<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">In einem neuen Blogeintrag, <a href=\"https:\/\/twitter.com\/random_walker?ref_src=twsrc%5Etfw\">@random_walker<\/a> und ich untersuche das Papier, das auf eine Verschlechterung der Leistung des GPT-4 hindeutet.<\/p>\n<p>In der Originalarbeit wurde die Primzahl nur f\u00fcr Primzahlen getestet. Wir evaluieren erneut unter Verwendung von Primzahlen und Komposita, und unsere Analyse zeigt eine andere Geschichte. <a href=\"https:\/\/t.co\/p4Xdg4q1ot\">https:\/\/t.co\/p4Xdg4q1ot<\/a><\/p>\n<p>- Sayash Kapoor (@sayashk) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/sayashk\/status\/1681749434701590532?ref_src=twsrc%5Etfw\">19. Juli 2023<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sie geben an, dass sich das Verhalten der Modelle im Laufe der Zeit \u00e4ndert, nicht ihre F\u00e4higkeiten. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus argumentieren sie, dass die Auswahl der Aufgaben keine genaue Untersuchung der Verhaltens\u00e4nderungen erm\u00f6glichte, so dass unklar ist, wie gut die Ergebnisse auf andere Aufgaben verallgemeinert werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sie sind sich jedoch einig, dass Verhaltens\u00e4nderungen f\u00fcr jeden, der Anwendungen mit der GPT-API entwickelt, ernsthafte Probleme aufwerfen. Verhaltens\u00e4nderungen k\u00f6nnen etablierte Arbeitsabl\u00e4ufe und Prompting-Strategien st\u00f6ren - wenn das zugrunde liegende Modell sein Verhalten \u00e4ndert, kann dies zu Fehlfunktionen in der Anwendung f\u00fchren.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sie kommen zu dem Schluss, dass die Arbeit zwar keine stichhaltigen Beweise f\u00fcr eine Verschlechterung von GPT-4 liefert, aber eine wertvolle Erinnerung an die m\u00f6glichen unbeabsichtigten Auswirkungen der regelm\u00e4\u00dfigen Feinabstimmung von LLMs bietet, einschlie\u00dflich Verhaltens\u00e4nderungen bei bestimmten Aufgaben.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Andere sind anderer Meinung, dass sich GPT-4 definitiv verschlechtert hat. Der KI-Forscher Simon Willison erkl\u00e4rte: \"Ich finde das nicht sehr \u00fcberzeugend\", \"Es sieht f\u00fcr mich so aus, als h\u00e4tten sie f\u00fcr alles die Temperatur 0,1 verwendet.\"<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Er f\u00fcgte hinzu: \"Das macht die Ergebnisse etwas deterministischer, aber nur sehr wenige reale Aufforderungen werden bei dieser Temperatur ausgef\u00fchrt, daher glaube ich nicht, dass dies viel \u00fcber die realen Anwendungsf\u00e4lle der Modelle aussagt.\"<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Mehr Macht f\u00fcr Open-Source<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die blo\u00dfe Existenz dieser Debatte zeigt ein grundlegendes Problem: propriet\u00e4re Modelle sind Black Boxes, und die Entwickler m\u00fcssen besser erkl\u00e4ren, was im Inneren der Box passiert.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das KI-Problem der \"Black Box\" beschreibt ein System, bei dem nur die Eing\u00e4nge und Ausg\u00e4nge sichtbar sind, w\u00e4hrend das \"Zeug\" innerhalb der Box f\u00fcr den externen Betrachter unsichtbar ist.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nur wenige Personen in OpenAI verstehen wahrscheinlich genau, wie GPT-4 funktioniert - und selbst sie kennen wahrscheinlich nicht das ganze Ausma\u00df, wie sich die Feinabstimmung im Laufe der Zeit auf das Modell auswirkt.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Blogbeitrag von OpenAI ist vage: \"W\u00e4hrend sich die Mehrheit der Metriken verbessert hat, kann es einige Aufgaben geben, bei denen sich die Leistung verschlechtert.\" Auch hier liegt es an der Community, herauszufinden, was \"die Mehrheit\" und \"einige Aufgaben\" sind.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der springende Punkt ist, dass Unternehmen, die f\u00fcr KI-Modelle bezahlen, Sicherheit brauchen, die OpenAI nur schwer bieten kann.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine m\u00f6gliche L\u00f6sung sind Open-Source-Modelle wie Metas neue <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/07\/meta-and-microsoft-release-advanced-ai-llama-2-for-free\/\">Lama 2<\/a>. Open-Source-Modelle erm\u00f6glichen es den Forschern, von derselben Ausgangsbasis auszugehen und im Laufe der Zeit wiederholbare Ergebnisse zu liefern, ohne dass die Entwickler unerwartet die Modelle austauschen oder den Zugriff darauf widerrufen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Auch die KI-Forscherin Dr. Sasha Luccioni von Hugging Face h\u00e4lt die mangelnde Transparenz von OpenAI f\u00fcr problematisch. \"Alle Ergebnisse von Closed-Source-Modellen sind nicht reproduzierbar und nicht \u00fcberpr\u00fcfbar, und daher vergleichen wir aus wissenschaftlicher Sicht Waschb\u00e4ren und Eichh\u00f6rnchen\", sagte sie.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\"Es ist nicht Aufgabe der Wissenschaftler, die eingesetzten LLMs st\u00e4ndig zu \u00fcberwachen. Es ist die Aufgabe der Modellentwickler, Zugang zu den zugrunde liegenden Modellen zu gew\u00e4hren, zumindest zu Pr\u00fcfungszwecken.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Luccioni unterstreicht die Notwendigkeit standardisierter Benchmarks, um den Vergleich verschiedener Versionen desselben Modells zu erleichtern.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sie schlug vor, dass die Entwickler von KI-Modellen die Rohergebnisse von g\u00e4ngigen Benchmarks wie SuperGLUE und WikiText sowie Bias-Benchmarks wie BOLD und HONEST zur Verf\u00fcgung stellen sollten, und nicht nur High-Level-Metriken.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Willison stimmt Luccioni zu und f\u00fcgt hinzu: \"Ehrlich gesagt sind die fehlenden Versionshinweise und die mangelnde Transparenz vielleicht das gr\u00f6\u00dfte Problem hier. Wie sollen wir verl\u00e4ssliche Software auf einer Plattform entwickeln, die sich alle paar Monate auf v\u00f6llig undokumentierte und mysteri\u00f6se Weise \u00e4ndert?\"<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zwar beteuern KI-Entwickler gerne, dass sich die Technologie st\u00e4ndig weiterentwickelt, doch dieses Debakel macht deutlich, dass ein gewisser R\u00fcckschritt, zumindest kurzfristig, unvermeidlich ist.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Debatten \u00fcber Blackbox-KI-Modelle und mangelnde Transparenz verst\u00e4rken die \u00d6ffentlichkeitsarbeit f\u00fcr Open-Source-Modelle wie Llama 2.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Big Tech hat bereits zugegeben, dass sie <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/06\/ai-companies-want-regulation-but-is-it-for-the-right-reasons\/\">Boden gegen\u00fcber der Open-Source-Gemeinschaft verlieren<\/a>Und w\u00e4hrend die Regulierung die Chancen ausgleichen kann, erh\u00f6ht die Unberechenbarkeit propriet\u00e4rer Modelle nur die Attraktivit\u00e4t von Open-Source-Alternativen.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die F\u00e4higkeiten von ChatGPT nehmen mit der Zeit ab. Zumindest behaupten das Tausende von Nutzern auf Twitter, Reddit und im Y Combinator-Forum. Gelegenheits-, Berufs- und Gesch\u00e4ftsnutzer behaupten gleicherma\u00dfen, dass sich die F\u00e4higkeiten von ChatGPT in allen Bereichen verschlechtert haben, einschlie\u00dflich Sprache, Mathematik, Programmierung, Kreativit\u00e4t und Probleml\u00f6sungsf\u00e4higkeiten.  Peter Yang, ein Produktverantwortlicher bei Roblox, schloss sich der Debatte an und erkl\u00e4rte: \"Meiner Meinung nach ist die Schreibqualit\u00e4t gesunken\". Andere sagten, die KI sei \"faul\" und \"vergesslich\" geworden und zunehmend unf\u00e4hig, Funktionen auszuf\u00fchren, die vor einigen Wochen noch ein Kinderspiel zu sein schienen. 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