GPT-3, GPT-4, LLMs, benutzerdefinierte GPTs und OpenAI sind bekannte Begriffe, deren genaue Funktionen und Unterschiede oft aufgrund widersprüchlicher und komplexer Informationen schwer zu verstehen sind. Declan Cavanagh, technischer Berater für KI bei Avec, erklärt diese Begriffe auf einfache Weise, um die KI und ihre Komponenten zu entmystifizieren. GPT-3 ist eine Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde und für seine Fähigkeiten in der Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache bekannt ist. Es kann menschenähnliche Texte verstehen und erstellen.
GPT-4 ist der Nachfolger von GPT-3 und bietet Fortschritte in der Verständnis und Generierung natürlicher Sprache. Es baut auf den Stärken seines Vorgängers auf und enthält neue Funktionen und Verbesserungen. LLMs (Large Language Models) sind Sprachmodelle wie GPT-3 und GPT-4, die aufgrund ihrer Größe und Kapazität zur Verarbeitung und Generierung menschlicher Sprache charakterisiert sind. Benutzerdefinierte GPTs sind Variationen oder Anpassungen vorhandener Sprachmodelle, die für spezifische Anwendungsfälle oder Branchen optimiert sind.
GPT-3 kann kein Web-Scraping direkt durchführen, da es nicht in der Lage ist, mit Websites zu interagieren, Daten zu extrahieren oder HTTP-Anfragen zu verarbeiten. Es kann jedoch beim Generieren von Code für Web-Scraping-Aufgaben auf Basis von bereitgestellten Hinweisen helfen. GPT-3 verfügt nicht über integrierte Web-Suchfunktionen, und um Web-Suchen durchzuführen, müssen externe Tools oder APIs integriert werden. Im Gegensatz dazu verfügt GPT-4 über Web-Browsing-Funktionen, die es ermöglichen, Informationen aus dem Web abzurufen.
Benutzerdefinierte GPTs bieten mehr Kontrolle und Spezialisierungsmöglichkeiten als Standardmodelle, erfordern jedoch auch erheblichen Entwicklungsaufwand und Ressourcen. Die Verwendung von LLMs wie GPT-3 und GPT-4 zur Bereitstellung genauer und halluzinationsfreier Informationen kann begrenzt sein, insbesondere wenn es um das Zitieren von Quellen geht. Es ist wichtig, externe Verifizierungstools und Datenbanken in Kombination mit LLMs einzusetzen, um diese Einschränkungen zu minimieren.
Die Nutzung von benutzerdefinierten GPTs für Web-Suchen im großen Maßstab ist effektiv, erfordert jedoch die Berücksichtigung von Kosten, Entwicklungsaufwand und rechtlichen Aspekten. Benutzerdefinierte Lösungen bieten eine größere Kontrolle und Spezialisierung, während Standardmodelle wie GPT-4 Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit bieten. Die Auswahl hängt von den spezifischen Anforderungen, Ressourcen und dem Anwendungsbereich ab. Custom GPTs können effektiver gesteuert werden, indem sie auf spezifische Aufgaben zugeschnitten und mit domänenspezifischem Wissen und Tools integriert werden. OpenAI bietet keine nativen Funktionen für Web-Suchen oder Scraping, kann aber über Integration mit Drittanbieter-Tools und APIs erweitert werden. Neue Funktionen oder Updates im API ermöglichen möglicherweise Web-Suchen oder Scraping, erfordern jedoch zusätzliche Konfiguration.