ChatGPT Deutsch

ChatGPT Deutsch bietet das GPT-3.5-Modell von OpenAI kostenlos und ohne Registrierung an. Normalerweise müssen Sie sich mit Ihrer E-Mail-Adresse und Telefonnummer registrieren, um Zugang zu ChatGPT zu erhalten, aber Sie brauchen nichts dergleichen, um ChatGPT hier zu nutzen. ChatGPT Deutsch verwendet die offizielle OpenAI API für den Zugang zum GPT-3.5-Modell, aber die Schnittstelle und die Erfahrung, die hier angeboten werden, unterscheiden sich von dem, was von OpenAI angeboten wird. Sie können jedoch auf die offizielle Schnittstelle zugreifen, nachdem Sie sich bei Ihrem ChatGPT-Konto angemeldet haben.

ChatGPT-Modelle

ChatGPT von OpenAI ist für menschenähnliche Textkonversationen konzipiert. Es verwendet die Algorithmen GPT-3.5 bis GPT-4. Am 6. November stellte OpenAI auf seiner Entwicklerkonferenz GPT-4 Turbo vor. Dieses Modell ist leistungsfähiger und kostengünstiger als GPT-4, mit Kosten von $0,01/1.000 Token und $0,03/1.000 Token für die Ausgabe.

Der GPT-4 Turbo verfügt über ein 128K-Kontextfenster, das über 300 Seiten Text verarbeiten kann. Die Kosten für die Bildverarbeitung hängen von der Bildgröße ab. GPT-4 Turbo, ein Upgrade von GPT-4, unterscheidet sich von GPT-3.5, das ein 8K- und 32K-Kontextfenster hat. Das Modell GPT-3.5 Turbo mit einem 16K-Fenster wird am 11. Dezember 2023 aktualisiert.

	GPT-3,5	GPT-4	GPT-4 Turbo
Geschult an Daten bis	September, 2021	September, 2021	April, 2023
Eingaben auffordern	Text	Text und Bild	Text, Bilder und Text-to-Speech
Kontext-Fenster	16.385 Tokens (GPT-3,5 Turbo-1106) 4.096 Tokens (GPT-3,5 Turbo)	8,192 Tokens (GPT-4) 32,000 Tokens (GPT-4-32K)	128,000 Tokens

Fine-Tuning-Fähigkeiten

OpenAIs Einführung von „Fine-Tuning“ in das GPT-3.5-Turbo-Modell stellt einen bedeutenden Fortschritt dar und bietet Entwicklern und Unternehmen eine Möglichkeit, das Modell an ihre individuellen Anforderungen anzupassen. Diese Verbesserung, die sich bereits in der kostenlosen ChatGPT-Version auswirkt, wird GPT-4, den Motor hinter ChatGPT Plus, zu neuen Höhen führen. Diese Entwicklung signalisiert einen Wettbewerbs- und Innovationsschub im Bereich der großen Sprachmodelle und verspricht bahnbrechende Entwicklungen, da die Unternehmen bestrebt sind, sich in diesem technologischen Wettlauf gegenseitig zu übertreffen.

Was sind die Vorteile der Fine-Tuning von GPT-Modellen?

Es ist wichtig, die Vorteile der Feinabstimmung zu verstehen und zu wissen, wie und warum sie bevorzugt werden sollte, um die Reaktion von ChatGPT an Ihre Bedürfnisse anzupassen.

Verbesserte Leistung

Der Prozess der Feinabstimmung des ChatGPT-Modells steigert seine Leistung bei bestimmten Anwendungen erheblich. Durch das Training auf einem gezielten Datensatz wird das Modell geschickter im Umgang mit bestimmten Themen oder Arten von Anfragen, was zu genaueren und relevanteren Antworten führt. Dies ist besonders in Szenarien von Vorteil, in denen das Basismodell möglicherweise nicht über genügend Daten verfügt, um Nischen- oder Spezialthemen zu verstehen. Darüber hinaus kann das fein abgestimmte Modell die Nuancen und den Kontext spezifischer Aufgaben besser erfassen und so Antworten liefern, die besser auf die Erwartungen der Nutzer abgestimmt sind.

Effizientes Few-Shot-Lernen

Few-Shot-Lernen durch Feinabstimmung ist ein entscheidender Faktor, insbesondere wenn die Daten knapp sind. Es ermöglicht dem ChatGPT-Modell, sich schnell an neue Aufgaben anzupassen, indem es aus einer begrenzten Anzahl von Beispielen lernt und so den Bedarf an großen Datensätzen umgeht. Dies beschleunigt nicht nur den Trainingsprozess, sondern eröffnet auch Möglichkeiten für den Einsatz des Modells in spezialisierten Bereichen, in denen möglicherweise keine umfangreichen Daten zur Verfügung stehen. Die Fähigkeit, neue Informationen und Aufgaben mit minimalem Dateninput schnell aufzunehmen, macht das Modell vielseitig und agil in verschiedenen Anwendungen.

Flexibles Prompt-Engineering

Die Feinabstimmung verbessert die Prompt-Engineering-Fähigkeiten und ermöglicht eine genauere Kontrolle über die Antworten des Modells. Durch das Experimentieren mit verschiedenen Prompt-Stilen und -Strukturen können die Entwickler das Modell so abstimmen, dass es in einer Weise reagiert, die eng mit dem gewünschten Ergebnis übereinstimmt. Diese Flexibilität ist in Szenarien von entscheidender Bedeutung, in denen die Art und Weise, wie die Informationen präsentiert werden, die Nützlichkeit der Antwort erheblich beeinflussen kann. Die Anpassung von Prompts, um bestimmte Arten von Antworten oder Informationen zu erhalten, kann die Effizienz und Effektivität des Modells in realen Anwendungen erheblich verbessern.

Kosteneffizient

Die Entscheidung für die Feinabstimmung eines vortrainierten Modells wie ChatGPT ist eine kostengünstige Strategie. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, ein großes Modell von Grund auf zu trainieren, was ressourcenintensiv und teuer sein kann. Die Verwendung eines Basismodells, das bereits allgemeine Sprachmuster und -kontexte gelernt hat, und die anschließende Feinabstimmung für spezifische Aufgaben können die Rechenressourcen und den Zeitaufwand erheblich reduzieren. Dieser Ansatz ist vor allem für kleinere Organisationen oder Projekte mit begrenztem Budget von Vorteil, da er es ihnen ermöglicht, fortschrittliche KI-Funktionen zu nutzen, ohne die hohen Kosten für ein umfassendes Modelltraining auf sich zu nehmen.

Prompts Engineering in ChatGPT

Ein leistungsfähiges Tool wie ChatGPT kann seinen Nutzern helfen, das volle Potenzial auszuschöpfen. Eine leistungsstarke Technik namens Prompt Engineering optimiert ChatGPT, um präzise Prompts und Anweisungen zu erstellen. Dazu gehört, das Verhalten des Modells zu verstehen und die Eingaben zu optimieren, um die Reaktion des Modells zu steuern. Egal, ob Sie einen Chatbot erstellen, eine Website entwickeln oder einfach nur die Interaktionen mit ChatGPT verbessern möchten, Prompt Engineering ist Ihre Lösung.

Starten

Nehmen wir an, wir möchten, dass GPT-4 eine Facebook-Werbekampagne erstellt. Wir könnten mit der Aufforderung „Erstellen Sie eine Facebook-Werbekampagne“ beginnen. ChatGPT könnte vernünftige, aber generische Antworten generieren, die sich auf die Definition des Kampagnenziels, die Festlegung der Zielgruppe und des Budgets, die Gestaltung einer Anzeige und die Optimierung der Auslieferung beziehen.

Eine effektivere Aufforderung könnte wie folgt aussehen:

Handle wie ein Facebook-Vermarkter. Entwerfen Sie eine überzeugende Facebook-Anzeigenkampagne, um eine neue Damenbekleidungsmarke zu bewerben. Erstelle ein Storyboard, das die Abfolge der Werbemittel, einschließlich Anzeigentext, Bildmaterial und Targeting-Strategie für Meta-Anzeigen, beschreibt.

Die überarbeitete Eingabeaufforderung ist genau, wo wir ChatGPT angewiesen haben, zu handeln (eine Rolle festzulegen) und gleichzeitig genaue Informationen für eine effektive Ausgabe zu geben.

Was sind die Prinzipien für effektives Prompt Engineering?

Ein Benutzer muss die folgenden Punkte beachten, wenn er ChatGPT mit Prompts anweist:

• Klarheit
• Genauigkeit
• Kontext
• Rollenspiel

Aufforderungen zur effektiven Kommunikation

ChatGPT antwortet auf jede Aufforderung anders. Allerdings können der Kontext und das Verständnis der Aufforderung die Qualität der Antworten erheblich beeinflussen. Hier sind einige Arten von Aufforderungen:

Vergleichende Eingabeaufforderungen

Diese Art von Eingabeaufforderungen hilft den Benutzern, fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie helfen dabei, verschiedene Optionen zu bewerten oder zu vergleichen. Ein Beispiel für eine Aufforderung:

„Was sind die Vorteile und Nebenwirkungen einer Microneedling-Behandlung der Haut?“

Kontextgebende Prompts

Diese Eingabeaufforderungen bieten ChatGPT zusätzliche Informationen. Auf diese Weise kann ChatGPT die Fragen der Nutzer besser verstehen und präzisere Antworten geben. Sie können z.B. den Kontext angeben:

„Ich habe gerade meinen Haustier-Blog gestartet. Was sind einige der allgemeinen Themen, die ich für meinen Blog schreiben sollte?“

Anweisungsbezogene Eingabeaufforderungen

Diese Eingabeaufforderungen enthalten spezifische Anweisungen, die es den Benutzern ermöglichen, Aufgaben genau zu definieren. Sie können ChatGPT anweisen:

„Verfassen Sie einen ansprechenden Werbetext für eine Sportjacke und konzentrieren Sie sich dabei auf Schlüsselwörter wie „Komfort“. „Haltbarkeit“, „und authentisch“. Richten Sie sich an sportbegeisterte Personen und Fitnessbegeisterte“

Aufforderungen zur Meinungssuche

Mit Hilfe von Aufforderungen zur Meinungsäußerung kann ein Benutzer Meinungen einholen oder sich an Diskussionen beteiligen, die zum Nachdenken anregen. Zum Beispiel:

„Welche Auswirkungen könnte die KI auf den Arbeitsmarkt haben?“

Verwendung von ChatGPT für Codierung und Programmierung

ChatGPT, bekannt für seine Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), ist für Programmierer und Programmiererinnen von großem Nutzen. Es ermöglicht eine menschenähnliche Konversation, die bei der Lösung von Codierungsproblemen hilft. In diesem Leitfaden werden effektive Möglichkeiten zur Verwendung von ChatGPT für die Programmierung untersucht, die auf verschiedene Ebenen der Programmiererfahrung zugeschnitten sind, um sicherzustellen, dass sie für jeden, vom Anfänger bis zum erfahrenen Programmierer, nützlich sind.

Code-Schnipsel generieren

ChatGPT kann auf Anfrage ganz einfach Code-Schnipsel in verschiedenen Programmiersprachen generieren. In der Regel liefert es unvollständigen Code, was besonders für Anfänger nützlich ist. Wenn Sie zum Beispiel lernen, eine grundlegende Funktion zu schreiben, kann ChatGPT Ihnen dabei helfen, diese zu beginnen, zu üben und zu vervollständigen, was das Lernen im eigenen Tempo für Anfänger unterstützt.

Fehlersuche

ChatGPT ist ein sehr effektives Programm zur Fehlerbehebung. Wenn Sie auf anhaltende Fehler oder Probleme stoßen, können Sie den problematischen Code in ChatGPT eingeben und eine Lösung anfordern. Dieses Tool ist besonders effizient bei einfachem Code, was es ideal für Anfänger und Fortgeschrittene im Programmieren macht. Darüber hinaus kann ChatGPT die Lösung erklären und bietet so eine wertvolle Lernmöglichkeit für diejenigen, die den Lösungsprozess verstehen wollen.

Recherche über Bibliotheken

Für das Hosting von Inhalten können Sie Optionen manuell vergleichen oder ein KI-Tool wie ChatGPT verwenden, um Plattformen wie Only Domains vorzuschlagen und zu bewerten. ChatGPT kann Sie auch bei der Suche nach Bibliotheken unterstützen, die für Ihre Bedürfnisse geeignet sind, was Zeit spart und Sie möglicherweise auf nützliche Ressourcen aufmerksam macht, die Sie zuvor nicht in Betracht gezogen haben.