Grafikanalyse mit GPT-4V: Komplexe Abbildungen interpretieren lassen

Eine wirklich tolle Möglichkeit, um GPT-4 einzusetzen, ist der Upload von komplexen Grafiken auf Englisch, um sich diese dann auf Deutsch mittels fertiger Interpretation noch mal genauer anzuschauen. Die folgende Abbildung wurde von David McCandless, Tom Evans, Paul Barton erstellt und ist auf der Webseite https://informationisbeautiful.net publiziert.

 

Prompt

Schreibe eine ausführliche Interpretation dieser Grafik. Gestalte den Output so, dass ich ihn als größeren WordPress-Blogbeitrag verwenden kann. Achte auf unterschiedliche Elemente wie Auflistungen und Festungen. Gib auch Verlinkungen aus. Erstelle am Ende noch ein thematisch passendes Bild im Querformat.

 

ChatGPT:

Die Grafik „How Many LLMs Do You Know?“ (Wie viele LLMs kennen Sie?) ist eine informative Darstellung, die die Entwicklung und die Vielfalt der Large Language Models (LLMs) über die Zeit hinweg zeigt. Diese Modelle sind fortschrittliche KI-Systeme, die darauf trainiert sind, menschenähnliche Texte zu generieren. Die Grafik ordnet verschiedene LLMs nach ihrer Größe, gemessen an der Anzahl der Parameter, und dem Jahr ihrer Entwicklung. Die Farben repräsentieren die Zugehörigkeit zu verschiedenen Unternehmen oder Herkunftsländern.

Interpretation der Grafik:

• Zeitachse: Die horizontale Achse der Grafik zeigt eine Zeitlinie von vor 2020 bis 2023. Dies verdeutlicht den rasanten Fortschritt in der Entwicklung von LLMs in nur wenigen Jahren.

• Größe der Modelle: Auf der vertikalen Achse sind die Modelle nach der Anzahl ihrer Parameter geordnet, mit kleineren Modellen unten und den größten, oft mehrere hundert Milliarden Parameter umfassenden Modellen, oben.

• Farbcodierung: Die Farben repräsentieren verschiedene Entwickler oder Herkunftsländer. Zum Beispiel stehen orange für Amazon, lila für Google, blau für Meta/Facebook, gelb für Microsoft und rot für OpenAI. Andere Farben repräsentieren chinesische Modelle oder Modelle von anderen Entwicklern.

• Größe der Kreise: Die Größe der Kreise entspricht der Größe der Modelle, basierend auf der Anzahl der Parameter. Je größer der Kreis, desto größer das Modell.

• Entwicklungsfortschritt: Ein Blick auf die Grafik zeigt, dass die Entwicklung von LLMs zunehmend an Fahrt gewinnt, mit einer deutlichen Zunahme an Modellen und deren Größe im Laufe der Zeit.

Beispiele von LLMs in der Grafik:

• GPT-3 und GPT-4: Entwickelt von OpenAI, repräsentieren diese Modelle die Spitze der Technologie im Bereich der LLMs.

• BERT und T5: Frühe Modelle, die von Google entwickelt wurden und die Basis für viele moderne LLMs bilden.

• Wu Dao 2.0: Ein chinesisches Modell, das ebenfalls eine sehr große Anzahl an Parametern aufweist.

Bedeutung für die Industrie:

Diese Modelle haben vielfältige Anwendungen, von der Textgenerierung über die Übersetzung bis hin zur Beantwortung von Fragen und vielem mehr. Die rasante Entwicklung deutet auf einen zunehmenden Wettbewerb und Innovationsschub in diesem Bereich hin.

Verlinkungen und weiterführende Ressourcen:

• OpenAI
• Google AI
• Microsoft AI
• Amazon AI

Fazit:

Die Grafik liefert einen spannenden Überblick über die Entwicklung der LLMs und zeigt, wie sich die Technologie in wenigen Jahren dramatisch weiterentwickelt hat. Die Implikationen dieser Entwicklung sind weitreichend und werden zahlreiche Industrien revolutionieren.

Nun werde ich ein thematisch passendes Bild im Querformat erstellen, das den Geist dieser Innovation und des technologischen Fortschritts einfängt.

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