Unterschiede der Update-Raten von ChatGPT im Vergleich zu ähnlichen KI-Modellen
- Einleitung
- Update-Zyklen bei ChatGPT
- Update-Raten bei vergleichbaren KI-Modellen
- Ursachen für unterschiedliche Update-Frequenzen
- Fazit
Einleitung
Die Update-Frequenz von KI-Sprachmodellen wie ChatGPT ist ein wesentlicher Faktor, der ihre Leistungsfähigkeit, Anpassungsfähigkeit und Relevanz beeinflusst. Während die zugrunde liegenden Sprachmodelle selbst nur in bestimmten Zeitabständen aktualisiert werden, variieren die Update-Raten zwischen verschiedenen Anbietern und Modellen erheblich. Im Folgenden wird erläutert, wie sich ChatGPT in Bezug auf Updates von anderen KI-Modellen unterscheidet und welche Gründe es für diese Unterschiede gibt.
Update-Zyklen bei ChatGPT
ChatGPT basiert auf der GPT-Architektur von OpenAI. Die Kernmodelle wie GPT-3 oder GPT-4 werden nicht kontinuierlich, sondern periodisch aktualisiert. Diese größeren Modell-Updates finden meist in Abständen von mehreren Monaten bis Jahren statt, da das Training großer Sprachmodelle sehr ressourcenintensiv ist. Zwischen diesen größeren Updates erhalten ChatGPT-Anwendungen Optimierungen, Fehlerbehebungen und gelegentlich neue Funktionen, die die Nutzererfahrung verbessern können, ohne das zugrundeliegende Modell komplett neu zu trainieren.
Neben den Modell-Updates pflegt OpenAI auch eine fortlaufende Anpassung der Moderationsrichtlinien, System- und Sicherheits-Updates, die für die Live-Anwendung relevant sind. Diese erfolgen deutlich häufiger und ermöglichen es, zeitnah auf neuartige Herausforderungen und Feedback zu reagieren. Trotzdem verändert sich das Sprachmodell an sich nicht kontinuierlich.
Update-Raten bei vergleichbaren KI-Modellen
Ähnliche KI-Modelle großer Anbieter wie Google (z.B. Bard, basierend auf PaLM) oder Meta (LLaMA) folgen einem ähnlichen Prinzip: Die zugrundeliegenden Sprachmodelle werden in größeren Abständen trainiert und veröffentlicht. Allerdings setzen einige Anbieter zusätzlich auf sogenannte "Feinabstimmungen" (Fine-Tuning) oder Inferenzzeit-Updates, bei denen kleinere Anpassungen oder spezialisierte Anpassungen zwischen den großen Trainingszyklen vorgenommen werden.
Besonders im Forschungs- und Open-Source-Bereich sieht man teilweise schnellere Release-Zyklen, da Modelle wie GPT-NeoX oder BLOOM oft von Communitys oder Organisationen mit geringeren Ressourcen entwickelt werden. Hier kann es häufiger zu kleineren, inkrementellen Updates kommen, die entweder neue Daten einpflegen oder technische Optimierungen enthalten. Doch diese Modelle erreichen oft nicht die Skalierung und Performanz der großen kommerziellen Systeme.
Ursachen für unterschiedliche Update-Frequenzen
Der Hauptgrund für die vergleichsweise langsame Update-Rate großer Modelle wie ChatGPT liegt in der Rechen- und Datenintensität, die für das Training erforderlich ist. Ein vollständiges Re-Training eines Modells in der Größenordnung von GPT-4 benötigt immense Ressourcen sowohl hinsichtlich Hardware als auch der notwendigen qualitativ hochwertigen und ausgewogenen Trainingsdaten.
Zudem spielen Sicherheitsaspekte und regulatorische Anforderungen eine wichtige Rolle. Neue Versionen müssen umfangreich getestet und evaluiert werden, um Risiken, Fehlinformationen oder unangemessene Inhalte zu minimieren. Deshalb werden Updates nicht überstürzt ausgerollt, sondern folgen einem kontrollierten Prozess.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ChatGPT und ähnliche kommerzielle KI-Modelle vergleichsweise selten große Modell-Updates erhalten, jedoch durch häufigere kleinere Verbesserungen und Anpassungen stets aktuell gehalten werden. Im Vergleich zu kleineren oder Open-Source-Modellen werden die Updates bei ChatGPT seltener eingespielt, dafür aber meist auf einem höheren technischen und qualitativen Niveau. Wer schnelle und häufige Updates bevorzugt, findet diese eher in experimentellen oder communitygetriebenen Projekten, während ChatGPT vor allem Stabilität, Sicherheit und hohe Leistung mit längeren Update-Zyklen kombiniert.