Was ist multimodale KI: GPT-4, Anwendungen und mehr

Was ist multimodale KI? Diese Frage hören wir heutzutage oft, oder? Diese Frage wird heutzutage häufig gestellt, oder? GPT-4 scheint ein heißes Gesprächsthema zu sein, sei es bei virtuellen Meetings, Online-Foren oder sogar in den sozialen Medien. Es scheint, dass Menschen aus allen Lebensbereichen begierig darauf sind, über die Fähigkeiten und das Potenzial von GPT-4 zu sprechen.

Die KI-Community und darüber hinaus sind nach der Veröffentlichung von GPT-4, der neuesten Ergänzung der geschätzten Reihe von Sprachmodellen von OpenAI, voller Aufregung und Spekulationen. Mit einer breiten Palette fortschrittlicher Fähigkeiten, insbesondere im Bereich der multimodalen KI, hat GPT-4 erhebliches Interesse und Aufmerksamkeit von Forschern, Entwicklern und Enthusiasten gleichermaßen geweckt.

Mit seiner Fähigkeit, Eingaben aus verschiedenen Modalitäten, einschließlich Text, Bildern und Tönen, zu verarbeiten und zu assimilieren, stellt GPT-4 eine bahnbrechende Entwicklung im Bereich der KI dar. Seit seiner Veröffentlichung haben viele die Möglichkeiten der multimodalen KI erforscht, und das Thema ist nach wie vor ein heiß diskutiertes und viel diskutiertes Thema.

Um die Bedeutung dieses Themas besser zu verstehen, gehen wir ein halbes Jahr zurück.

Multimodale KI war mitten in den Diskussionen

Während eines Podcast-Interviews mit dem Titel „AI for the Next Era“ gab Sam Altman, CEO von OpenAI, wertvolle Einblicke in die bevorstehenden Fortschritte in der KI-Technologie. Einer der herausragenden Momente der Diskussion war Altmans Enthüllung, dass ein multimodales Modell am Horizont sei.

Der Begriff „multimodal“ bezieht sich auf die Fähigkeit einer KI, in mehreren Modi zu arbeiten, darunter Text, Bilder und Töne. Bisher waren die Interaktionen von OpenAI mit Menschen auf Texteingaben beschränkt, sei es über Dall-E oder ChatGPT. Mit dem Aufkommen einer multimodalen KI könnte das Interaktionspotenzial durch Sprache jedoch die Art und Weise revolutionieren, wie wir mit KI-Systemen kommunizieren.

Diese neue Fähigkeit könnte es der KI ermöglichen, auf Befehle zu hören, Informationen bereitzustellen und sogar Aufgaben auszuführen, wodurch ihre Funktionalität erheblich erweitert und sie für ein breiteres Spektrum von Benutzern zugänglicher gemacht wird. Mit der Veröffentlichung von GPT-4 könnte dies eine bedeutende Veränderung in der KI-Landschaft bedeuten.

Ich denke, wir werden nicht mehr lange multimodale Modelle bekommen, und das wird neue Dinge eröffnen. Ich denke, die Leute leisten erstaunliche Arbeit mit Agenten, die Computer verwenden können, um Dinge für Sie zu erledigen, Programme verwenden und diese Idee einer Sprachschnittstelle, bei der Sie eine natürliche Sprache sagen – was Sie in dieser Art von Dialog hin und her wollen. Sie können es iterieren und verfeinern, und der Computer erledigt das einfach für Sie. Einiges davon sieht man bei DALL-E und CoPilot schon sehr früh.

-Altmann

Obwohl Altman nicht ausdrücklich bestätigte, dass GPT-4 eine multimodale KI sein würde, deutete er an, dass eine solche Technologie am Horizont ist und in naher Zukunft verfügbar sein wird. Ein faszinierender Aspekt seiner Vision für multimodale KI ist das Potenzial, das darin steckt, neue Geschäftsmodelle zu schaffen, die derzeit nicht realisierbar sind.

Altman zog eine Parallele zur mobilen Plattform, die unzählige Möglichkeiten für neue Unternehmungen und Arbeitsplätze eröffnete, und schlug vor, dass eine multimodale KI-Plattform eine Vielzahl innovativer Möglichkeiten erschließen und unsere Lebens- und Arbeitsweise verändern könnte. Diese aufregende Aussicht unterstreicht die transformative Kraft der KI und ihre Fähigkeit, unsere Welt auf eine Weise umzugestalten, die wir uns nur vorstellen können.

Mit der Veröffentlichung von GPT-4 scheint das Potenzial für solche innovativen Möglichkeiten näher als je zuvor, und die Auswirkungen seiner Veröffentlichung könnten in den kommenden Jahren zu spüren sein.

… Ich denke, das wird ein massiver Trend sein, und sehr große Unternehmen werden damit als Schnittstelle und allgemeiner aufgebaut [I think] dass diese sehr leistungsstarken Modelle eine der echten neuen technologischen Plattformen sein werden, die wir seit dem Handy wirklich nicht mehr hatten. Und gleich danach gibt es immer eine Explosion neuer Unternehmen, das wird also cool. Ich denke, wir werden echte multimodale Modelle zum Laufen bringen. Und so können nicht nur Text und Bilder, sondern jede Modalität, die Sie in einem Modell haben, problemlos zwischen den Dingen wechseln.

-Altmann

Ist selbstlernende KI möglich?

Während das Feld der KI-Forschung in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht hat, ist ein Bereich, der relativ wenig Aufmerksamkeit erhalten hat, die Entwicklung einer selbstlernenden KI. Aktuelle Modelle können „entstehen“, wo neue Fähigkeiten aus erhöhten Trainingsdaten entstehen, aber eine wirklich selbstlernende KI würde einen großen Sprung nach vorne darstellen.

Altman von OpenAI hat von einer KI gesprochen, die ihre Fähigkeiten selbst lernen und verbessern kann, ohne auf die Größe ihrer Trainingsdaten angewiesen zu sein. Diese Art von KI würde das traditionelle Paradigma von Softwareversionen überschreiten, bei dem Unternehmen inkrementelle Updates veröffentlichen, und stattdessen autonom wachsen und sich verbessern.

Obwohl Altman nicht bestätigt hat, dass GPT-4 diese Fähigkeit besitzen wird, deutete er an, dass OpenAI darauf hinarbeitet und dass dies durchaus im Bereich des Möglichen liegt. Die Idee einer selbstlernenden KI ist faszinierend und könnte weitreichende Auswirkungen auf die Zukunft der KI und unserer Welt haben.

Bei Erfolg könnte diese Entwicklung eine neue Ära der KI einläuten, in der Maschinen nicht nur in der Lage sind, riesige Datenmengen zu verarbeiten, sondern auch selbstständig zu lernen und ihre eigenen Fähigkeiten zu verbessern. Ein solcher Durchbruch könnte zahlreiche Bereiche revolutionieren, von der Medizin über das Finanzwesen bis hin zum Transportwesen, und die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, auf eine Weise verändern, die wir uns kaum vorstellen können.

GPT-4 ist gekommen, um zu bleiben

Die mit Spannung erwartete Veröffentlichung von GPT-4 ist jetzt für ausgewählte Plus-Abonnenten verfügbar und verfügt über ein hochmodernes multimodales Sprachmodell, das eine Reihe von Eingaben akzeptiert, darunter Text, Sprache, Bilder und Videos, und textbasierte Antworten bietet.

OpenAI hat GPT-4 als bedeutenden Meilenstein in seinen Bemühungen zur Ausweitung von Deep Learning positioniert, und obwohl es die menschliche Leistung in vielen realen Szenarien möglicherweise nicht übertrifft, hat es bei zahlreichen professionellen und akademischen Benchmarks Leistung auf menschlichem Niveau gezeigt.

Die Popularität von ChatGPT, einem Konversations-Chatbot, der die GPT-3-KI-Technologie nutzt, um menschenähnliche Antworten auf Suchanfragen basierend auf aus dem Internet gesammelten Daten zu generieren, ist seit seiner Einführung am 30. November sprunghaft angestiegen.

Die Einführung von ChatGPT hat ein KI-Wettrüsten zwischen den Technologiegiganten Microsoft und Google ausgelöst, die beide darum wetteifern, inhaltserzeugende generative KI-Technologien in ihre Produkte für Internetsuche und Büroproduktivität zu integrieren.

Die Veröffentlichung von GPT-4 und der anhaltende Wettbewerb zwischen Tech-Titanen unterstreicht die wachsende Bedeutung von KI und ihr Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, zu revolutionieren.

Für diejenigen, die eine technischere und tiefergehende Erforschung der multimodalen KI suchen, laden wir Sie ein, tiefer in das Thema einzutauchen und mehr über diese bahnbrechende Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz zu erfahren.

Was ist multimodale KI?

Multimodale KI ist eine äußerst vielseitige Art von künstlicher Intelligenz, die eine Reihe von Eingaben aus verschiedenen Modi oder Modalitäten wie Text, Sprache, Bilder und Videos verarbeiten und verstehen kann. Diese fortschrittliche Fähigkeit ermöglicht es ihm, verschiedene Arten von Daten zu erkennen und zu interpretieren, wodurch es flexibler und anpassungsfähiger an verschiedene Kontexte wird.

Im Wesentlichen kann multimodale KI wie ein Mensch „sehen“, „hören“ und „verstehen“, was eine natürlichere und intuitivere Interaktion mit der Welt um sie herum ermöglicht. Diese bahnbrechende Technologie stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der künstlichen Intelligenz dar und hat das Potenzial, zahlreiche Branchen und Bereiche zu verändern, vom Gesundheitswesen über die Bildung bis hin zum Transportwesen.

Multimodale KI-Anwendungen

Multimodale KI verfügt über eine Vielzahl von Fähigkeiten, die zahlreiche Branchen und Bereiche umfassen. Hier sind einige Beispiele dafür, was diese bahnbrechende Technologie leisten kann:

• Spracherkennung: Multimodale KI kann gesprochene Sprache verstehen und transkribieren und Interaktionen mit Benutzern durch Verarbeitung natürlicher Sprache und Sprachbefehle erleichtern.
• Bild- und Videoerkennung: Multimodale KI kann visuelle Daten wie Bilder und Videos analysieren und interpretieren, um Objekte, Personen und Aktivitäten zu identifizieren.
• Textanalyse: Multimodale KI kann geschriebenen Text verarbeiten und verstehen, einschließlich Verarbeitung natürlicher Sprache, Stimmungsanalyse und Sprachübersetzung.
• Multimodale Integration: Multimodale KI kann Eingaben aus verschiedenen Modalitäten integrieren, um ein vollständigeres Verständnis einer Situation zu erhalten. Beispielsweise kann es visuelle und akustische Hinweise verwenden, um die Emotionen einer Person zu erkennen.

Dies sind nur einige Beispiele für das enorme Potenzial der multimodalen KI, die verspricht, die Art und Weise zu revolutionieren, wie wir mit Technologie interagieren und durch unsere Welt navigieren. Die Möglichkeiten sind grenzenlos, und wir können in den kommenden Jahren mit bedeutenden Fortschritten und Durchbrüchen auf diesem Gebiet rechnen.

Wie funktioniert multimodale KI?

Multimodale neuronale Netze bestehen typischerweise aus mehreren unimodalen neuronalen Netzen, die auf verschiedene Eingabemodalitäten spezialisiert sind, wie etwa Audio-, Bild- oder Textdaten. Ein Beispiel für ein solches Netzwerk ist das audiovisuelle Modell, das zwei getrennte Netzwerke umfasst – eines für visuelle Daten und ein anderes für Audiodaten. Diese einzelnen Netzwerke verarbeiten ihre jeweiligen Eingaben unabhängig voneinander durch einen Prozess, der als Codierung bekannt ist.

Sobald die unimodale Codierung abgeschlossen ist, müssen die extrahierten Informationen aus jedem Modell kombiniert werden. Hierfür stehen verschiedene Fusionstechniken zur Verfügung, die von der einfachen Verkettung bis zur Nutzung von Aufmerksamkeitsmechanismen reichen. Die multimodale Datenfusion ist ein entscheidender Erfolgsfaktor dieser Modelle.

Nach der Fusionsphase umfasst die letzte Phase ein „Entscheidungs“-Netzwerk, das die verschlüsselten und fusionierten Informationen akzeptiert und auf die spezifische Aufgabe trainiert wird.

Letztendlich bestehen multimodale Architekturen aus drei wesentlichen Komponenten – unimodalen Encodern für jede Eingabemodalität, einem Fusionsnetzwerk, das die Merkmale der verschiedenen Modalitäten kombiniert, und einem Klassifikator, der Vorhersagen auf der Grundlage der fusionierten Daten trifft. Dieser ausgeklügelte KI-Ansatz ermöglicht es Maschinen, komplexe Daten aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten und zu interpretieren, was natürlichere und intuitivere Interaktionen mit der Welt um uns herum ermöglicht.

Multimodale KI im Vergleich zu anderen Modellen

Multimodale KI hat mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichen KI-Modellen, die jeweils nur einen Datentyp verarbeiten können. Zu diesen Vorteilen gehören:

• Verbesserte Genauigkeit: Durch die Kombination von Eingaben aus verschiedenen Modalitäten kann die multimodale KI die Genauigkeit ihrer Vorhersagen und Klassifizierungen verbessern und zuverlässigere Ergebnisse liefern.
• Vielseitigkeit: Multimodale KI ist in der Lage, mehrere Arten von Daten zu verarbeiten, wodurch sie besser an eine Vielzahl von Situationen und Anwendungsfällen angepasst werden kann.
• Natürliche Interaktion: Durch die Integration mehrerer Modalitäten kann multimodale KI auf natürlichere und intuitivere Weise mit Benutzern interagieren, ähnlich wie Menschen miteinander kommunizieren.

Diese Vorteile machen die multimodale KI zu einem Wendepunkt im Bereich der künstlichen Intelligenz, der nahtlosere und effektivere Interaktionen mit der Technologie ermöglicht und das Potenzial für bedeutende Fortschritte in verschiedenen Branchen und Bereichen bietet.

Die Bedeutung multimodaler KI

Das Aufkommen multimodaler KI ist eine wichtige Entwicklung, die das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir mit Technologie und Maschinen interagieren, zu revolutionieren. Indem sie natürlichere und intuitivere Interaktionen durch mehrere Modalitäten ermöglicht, kann multimodale KI nahtlosere und personalisiertere Benutzererlebnisse schaffen. Diese Technologie hat ein enormes Potenzial für Anwendungen in verschiedenen Branchen, darunter:

• Gesundheitspflege: Multimodale KI kann Ärzten und Patienten helfen, effektiver zu kommunizieren, insbesondere für Personen mit eingeschränkter Mobilität oder Nicht-Muttersprachler einer Sprache.
• Ausbildung: Multimodale KI kann die Lernergebnisse verbessern, indem sie einen personalisierteren und interaktiveren Unterricht bietet, der sich an die individuellen Bedürfnisse und den Lernstil eines Schülers anpasst.
• Unterhaltung: Multimodale KI kann immersivere und ansprechendere Erlebnisse in Videospielen, Filmen und anderen Medienformen schaffen. Durch die Integration mehrerer Modalitäten können diese Erfahrungen realistischer, interaktiver und emotional ansprechender werden und die Art und Weise, wie wir Unterhaltung konsumieren, verändern.

Neue Geschäftsmodelle am Horizont

Multimodale KI verbessert nicht nur das Benutzererlebnis, sondern hat auch das Potenzial, neue Geschäftsmodelle und Einnahmequellen zu schaffen. Hier sind einige Beispiele:

• Sprachassistenten: Multimodale KI kann ausgefeiltere und personalisiertere Sprachassistenten ermöglichen, die mit Benutzern über Sprache, Text und visuelle Anzeigen interagieren können. Diese Technologie kann die Benutzerbindung verbessern und neue Möglichkeiten für Unternehmen schaffen, mit ihren Kunden zu interagieren.
• Intelligentes Zuhause: Multimodale KI kann intelligentere und reaktionsschnellere Häuser schaffen, die die Vorlieben und Verhaltensweisen eines Benutzers verstehen und sich daran anpassen können. Dies kann zu neuen Produkten und Dienstleistungen führen, die die Heimautomatisierung und -verwaltung verbessern und neue Geschäftsmöglichkeiten schaffen.
• Virtuelle Einkaufsassistenten: Multimodale KI kann Kunden helfen, ihr Einkaufserlebnis durch Sprach- und visuelle Interaktionen zu navigieren und zu personalisieren. Diese Technologie kann den Verbrauchern ansprechendere und effizientere Einkaufserlebnisse bieten und gleichzeitig Unternehmen neue Möglichkeiten bieten, ihre Produkte zu vermarkten und zu verkaufen.

Das Potenzial für multimodale KI zur Schaffung neuer Geschäftsmodelle und Einnahmequellen ist erheblich, und ihre Anwendungen sind nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt. Während wir diese Technologie weiter erforschen und entwickeln, wird es spannend sein, die vielen innovativen Lösungen und Möglichkeiten zu sehen, die sie für die Zukunft von Wirtschaft und Handel bringen wird.

Zum Beispiel kann ChatGPT der Schlüssel sein, um in Zukunft eingestellt zu werden.

Wird KI die Zukunft dominieren?

Die Zukunft der KI-Technologie ist eine aufregende Grenze, in der Forscher neue Wege erforschen, um fortschrittlichere und ausgefeiltere KI-Modelle zu erstellen. Hier sind einige Schwerpunkte:

• Selbstlernende KI: KI-Forscher zielen darauf ab, eine KI zu schaffen, die selbstständig lernen und sich verbessern kann, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Dies könnte zu anpassungsfähigeren und widerstandsfähigeren KI-Modellen führen, die eine Vielzahl von Aufgaben und Situationen bewältigen können. Die Entwicklung selbstlernender KI könnte auch zu neuen Durchbrüchen in Bereichen wie Robotik, Gesundheitswesen und autonomen Systemen führen.
• Multimodale KI: Wie bereits erwähnt, hat multimodale KI das Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit Technologie und Maschinen interagieren, zu verändern. KI-Experten arbeiten daran, anspruchsvollere und vielseitigere multimodale KI-Modelle zu erstellen, die Eingaben aus mehreren Modalitäten verstehen und verarbeiten können. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologie hat sie das Potenzial, eine Vielzahl von Branchen und Bereichen zu verbessern, von Gesundheitswesen und Bildung bis hin zu Unterhaltung und Kundenservice.
• Ethik und Governance: Da die KI immer leistungsfähiger und allgegenwärtiger wird, ist es wichtig sicherzustellen, dass sie ethisch und verantwortungsbewusst eingesetzt wird. KI-Forscher suchen nach Wegen, um transparentere und rechenschaftspflichtigere KI-Systeme zu schaffen, die an menschlichen Werten und Prioritäten ausgerichtet sind. Dazu gehört es, Themen wie Voreingenommenheit, Datenschutz und Sicherheit anzugehen und sicherzustellen, dass KI zum Nutzen der Gesellschaft als Ganzes eingesetzt wird.

Wie erstellt man eine selbstlernende KI?

KI-Forscher erforschen eine Vielzahl von Ansätzen zur Schaffung von KI, die unabhängig lernen kann. Ein vielversprechendes Forschungsgebiet ist das verstärkende Lernen, bei dem einem KI-Modell beigebracht wird, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen auf der Grundlage von Rückmeldungen aus der Umgebung zu ergreifen. Diese Art des Lernens ist besonders nützlich für komplexe, dynamische Situationen, in denen die beste Vorgehensweise nicht immer klar ist.

Ein weiterer Ansatz für selbstlernende KI ist unüberwachtes Lernen, bei dem das KI-Modell mit unstrukturierten Daten trainiert wird und diese Daten verwendet, um selbstständig Muster und Beziehungen zu finden. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, wenn es um große Datenmengen wie Bilder oder Text geht, bei denen es möglicherweise nicht möglich ist, alle Daten manuell zu kennzeichnen und zu kategorisieren.

Durch die Kombination dieser und anderer Ansätze arbeiten KI-Forscher daran, fortschrittlichere und autonomere KI-Modelle zu schaffen, die lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern können. Dadurch kann sich die KI besser an neue Situationen und Aufgaben anpassen und ihre Genauigkeit und Effizienz verbessern. Letztendlich geht es darum, KI-Modelle zu schaffen, die nicht nur komplexe Probleme lösen, sondern auch von ihren eigenen Lösungen lernen und diese verbessern können.

Wie „multimodal“ ist GPT-4?

OpenAI hat sein neuestes KI-Sprachmodell GPT-4 vorgestellt, nach viel Vorfreude und Spekulation. Obwohl die Auswahl an Eingabemodalitäten des Modells begrenzter ist als von einigen vorhergesagt, soll es bahnbrechende Fortschritte in der multimodalen KI liefern. GPT-4 kann textuelle und visuelle Eingaben gleichzeitig verarbeiten und liefert textbasierte Ausgaben, die ein ausgeklügeltes Verständnisniveau demonstrieren. Dies ist ein bedeutender Meilenstein in der Entwicklung von KI-Sprachmodellen, die seit mehreren Jahren an Dynamik gewinnen und in den letzten Monaten endlich die Aufmerksamkeit des Mainstreams auf sich ziehen.

Die bahnbrechenden GPT-Modelle von OpenAI haben seit der Veröffentlichung des ursprünglichen Forschungspapiers im Jahr 2018 die Fantasie der KI-Community erregt. Nach der Ankündigung von GPT-2 im Jahr 2019 und GPT-3 im Jahr 2020 wurden diese Modelle mit riesigen Text-Datensätzen trainiert. hauptsächlich aus dem Internet bezogen, die dann auf statistische Muster analysiert werden. Dieser Ansatz ermöglicht es den Modellen, Schriften zu generieren und zusammenzufassen sowie eine Reihe von textbasierten Aufgaben wie Übersetzung und Codegenerierung auszuführen.

Trotz Bedenken hinsichtlich des möglichen Missbrauchs von GPT-Modellen hat OpenAI Ende 2022 seinen ChatGPT-Chatbot auf Basis von GPT-3.5 eingeführt, um die Technologie einem breiteren Publikum zugänglich zu machen. Dieser Schritt löste eine Welle der Aufregung und Vorfreude in der Technologiebranche aus, und andere große Akteure wie Microsoft und Google folgten schnell mit ihren eigenen KI-Chatbots, darunter Bing als Teil der Bing-Suchmaschine. Die Einführung dieser Chatbots zeigt die wachsende Bedeutung von GPT-Modellen bei der Gestaltung der Zukunft der KI und ihr Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit Technologie kommunizieren und interagieren, zu verändern.

Da KI-Sprachmodelle immer zugänglicher werden, haben sie verschiedene Sektoren vor neue Herausforderungen und Probleme gestellt. Beispielsweise hatte das Bildungssystem Schwierigkeiten mit Software, die qualitativ hochwertige Aufsätze für Hochschulen erstellen kann, während Online-Plattformen Schwierigkeiten hatten, einen Zustrom von KI-generierten Inhalten zu bewältigen. Selbst frühe Anwendungen von KI-Schreibwerkzeugen im Journalismus sind auf Probleme gestoßen. Experten gehen jedoch davon aus, dass die negativen Auswirkungen geringer waren als zunächst befürchtet. Wie bei jeder neuen Technologie erfordert die Einführung von KI-Sprachmodellen eine sorgfältige Überlegung und Anpassung, um sicherzustellen, dass die Vorteile der Technologie maximiert und gleichzeitig negative Auswirkungen minimiert werden.

Laut OpenAI hatte GPT-4 ein sechsmonatiges Sicherheitstraining durchlaufen, und in internen Tests war es „mit 82 Prozent geringerer Wahrscheinlichkeit, auf Anfragen nach unzulässigen Inhalten zu reagieren, und mit 40 Prozent höherer Wahrscheinlichkeit, sachliche Antworten zu geben, als mit GPT-3.5. ”

Letzte Worte

Zurück zu unserer ursprünglichen Frage: Was ist multimodale KI? Die jüngste Veröffentlichung von GPT-4 hat die multimodale KI aus dem Bereich der Theorie in die Realität gebracht. Mit seiner Fähigkeit, Eingaben aus verschiedenen Modalitäten zu verarbeiten und zu integrieren, hat GPT-4 eine Welt voller Möglichkeiten und Chancen für den Bereich der KI und darüber hinaus eröffnet.

Es wird erwartet, dass sich die Auswirkungen dieser bahnbrechenden Technologie auf mehrere Branchen erstrecken werden, von Gesundheitswesen und Bildung bis hin zu Unterhaltung und Spielen. Multimodale KI verändert die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren, und ermöglicht eine natürlichere und intuitivere Kommunikation und Zusammenarbeit. Diese Fortschritte haben erhebliche Auswirkungen auf die Zukunft der Arbeit und Produktivität, da KI-Modelle immer besser in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu bewältigen und die Gesamteffizienz zu verbessern.

Vergessen Sie nicht, sich unseren ChatGPT-Eingabeaufforderungsvergleich über GPT-4 vs. GPT-3.5 anzusehen, um mehr über die Fähigkeiten der multimodalen KI zu erfahren.

Source: Was ist multimodale KI: GPT-4, Anwendungen und mehr