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Was sind die Unterschiede zwischen ChatGPT und GPT?
Obwohl die Begriffe ChatGPT und GPT beide verwendet werden, um über Generative Pre-Trained Transformers zu sprechen, gibt es technische Unterschiede zu berücksichtigen.
ChatGPT und GPT sind von OpenAI entwickelte Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), unterscheiden sich jedoch in ihren technologischen Fähigkeiten und Preisen. Erschwerend kommt hinzu, dass sich der Begriff GPT auch auf jedes Produkt bezieht, das einen Generative Pre-Trained Transformer (GPT) verwendet – nicht nur auf die Versionen, die von OpenAI stammen.
Hier sind die Hauptunterschiede:
- GPT ist die zugrunde liegende Technologie – ein sogenanntes Sprachmodell –, das zur Verarbeitung und Erzeugung von Sprache entwickelt wurde. ChatGPT ist die Webschnittstelle – eine Chatbot-Anwendung –, die es Benutzern erlaubt, mit einem GPT-Modell zu interagieren.
- GPT ist ein Oberbegriff, den jeder für KI-Chats, die Integration in Programmier-Tools und andere Anwendungsfälle verwenden kann. Im Gegensatz dazu ist ChatGPT eine urheberrechtlich geschützte Marke, die OpenAI verwendet, um über eine Chat-Schnittstelle auf seine Reihe von Large Language Models (LLM) zuzugreifen.
- Eines der Klischees, die in Definitionen verwendet werden, ist, dass GPT der Motor in einem Auto ist und ChatGPT das Auto.
Bevor wir die Unterschiede zwischen GPT und ChatGPT erörtern, ist es hilfreich zu verstehen, wie diese Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt wurden.
Geschichte von GPT und ChatGPT
OpenAI stellte 2018 den ersten GPT vor. Schnell folgten leistungsfähigere Versionen, darunter GPT-2 im Jahr 2019, GPT-3 im Jahr 2020, GPT-4 im Jahr 2023 und GPT-4o im Jahr 2024. Neuere Versionen sind nur über eine API zugänglich, während GPT-2 noch Open-Source-Software ist.
OpenAI führte ChatGPT Ende 2022 als Dienst für die Allgemeinheit ein. Innerhalb eines Monats zog es mehr als 50 Millionen Nutzer an und ist damit einer der am schnellsten wachsenden Dienste in der Geschichte.
„Während technologische Verbesserungen seit einigen Jahren stetig voranschreiten, haben OpenAI und die Veröffentlichung von ChatGPT insbesondere Large Language Models allgemein verfügbar gemacht“, sagt Donncha Carroll, Partner bei Lotis Blue Consulting und Leiter des Kompetenzzentrums für Datenwissenschaft des Unternehmens. „Das wahre Genie bestand darin, eine benutzerfreundliche Oberfläche bereitzustellen, die die Technologie für den Durchschnittsbürger zugänglich macht.“
Die erste Version von ChatGPT basierte auf GPT-3.5, wobei zahlende Abonnenten über dieselbe ChatGPT-Schnittstelle auch auf GPT-4 zugreifen können. OpenAI gab an, dass seine Chat-API E-Mails und Code schreiben, Fragen zu Dokumenten beantworten, Konversationsagenten erstellen, Nachhilfe geben und übersetzen kann. GPT kann viele dieser Dinge tun, einschließlich Text vervollständigen, Code schreiben, Text zusammenfassen und neue Inhalte generieren.
OpenAI behauptet, dass GPT-4 Fragen genauer beantworten kann als frühere Versionen, was durch Testergebnisse wie SAT, LSAT und Uniform Bar Exam belegt wird. Die Nutzung ist jedoch auch teurer als bei früheren Versionen.
In den Anfangstagen berichtete OpenAI über die Anzahl der Funktionen in seinen GPT-Modellen als Proxy-Metrik, welche die Fähigkeiten abbildete. Zum Beispiel hatte GPT 117 Millionen Parameter, GPT-2 bis zu 1,5 Milliarden Parameter und GPT-3 bis zu 175 Milliarden Parameter. Größer ist jedoch nicht immer besser. Tatsächlich kann es sein, dass größere Modelle langsamer und teurer in der Ausführung sind. OpenAI hat beschlossen, die Größe der Modellfunktionen für GPT-3.5- oder GPT-4-Modelle nicht öffentlich zu melden. Außerdem verlangt OpenAI für größere Modelle höhere Gebühren.
Es gibt eine Vielzahl von GPT-basierten Modellen und Diensten für die Textverarbeitung, die Transkription von Audio (Whisper) und die Erzeugung von Bildern (Dall-E). Anfangs beantwortete ChatGPT nur eingegebene Fragen, die per Prompt eingegeben wurden. OpenAI hat jedoch die ChatGPT-Unterstützung für Bilder und Videos hinzugefügt. Der API-Zugriff auf beide Tools eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, ihre Angebote anzupassen und zu verbessern.
„Durch die Aktivierung des API-Zugriffs können Unternehmen ChatGPT einfacher in ihren eigenen Produkten und Umgebungen einsetzen“, sagt Lori Witzel, Senior Product Marketing Manager bei Flexera. Darüber hinaus können Modelle durch Feinabstimmung mehr über geschäftsspezifische Bereiche lernen.
Was ist der Unterschied zwischen ChatGPT und GPT?
Lassen Sie uns untersuchen, wie die beiden Begriffe und ihre wesentlichen Unterschiede manchmal verwechselt werden.
Unterschiede in der Terminologie
Der Begriff ChatGPT wird oft verwendet, um den Prozess des Hinzufügens von Chat-Funktionen zu einem Produkt zu beschreiben. OpenAI bietet beispielsweise eine ChatGPT-API, die neue Dienste von Instagram, Snap, Quizlet und Instacart unterstützt.
„Die ChatGPT-App für Slack kombiniert das in Slack enthaltene Wissen mit der Intelligenz von ChatGPT und macht KI an einem Ort zugänglicher, an dem wir bereits arbeiten“, erläutert Jackie Rocca, Produktleiterin bei Notion. Die App ist in den natürlichen Arbeitsablauf integriert und bietet sofortige Zusammenfassungen von Gesprächen, Recherchewerkzeuge und Schreibhilfen direkt in Slack.
Der Oberbegriff GPT wird auch am Ende von Produktnamen verwendet, um die Einführung neuer KI-Funktionen zu bewerben. Diese können sich auf Generative Pre-Trained Transformer im allgemeinen Sinne beziehen und nicht auf ein bestimmtes OpenAI-Modell. Google hat zunächst die Transformer-Technologie entwickelt, die GPT zugrunde liegt, aber bei der Markenbildung seiner verschiedenen Implementierungen, darunter BERT, Lamda und Palm, ist man weniger konsequent vorgegangen. Googles erste ChatGPT-ähnliche Implementierung, Bard, wurde in Google Gemini umbenannt und erst nach dem Erfolg von ChatGPT auf den Markt gebracht.
Ebenso hat Microsoft den Begriff Copilot übernommen, um die Einbettung von GPT-gestützten Codevervollständigungsfunktionen in GitHub und die Aufgabenbearbeitung in seine Produktivitäts-Tools zu kennzeichnen.
Technische Unterschiede
Die Darstellung der technischen Unterschiede zwischen ChatGPT und GPT durch OpenAI ist ebenfalls verwirrend. Es gibt kein spezifisches ChatGPT-Modell, obwohl OpenAI feststellt, dass die Modelle o3-mini, o1, GPT-4o und GPT-4.5 ChatGPT antreiben. Die Preisübersicht enthält verschiedene Servicekategorien für GPT-4: Chat, in dem nur GPT-3.5 Turbo aufgeführt ist, InstructGPT sowie Einbettungs-, Bild- und Audiomodelle.
Zwischen den zahlreichen Modellen von OpenAI gibt es technische Unterschiede, von denen einige für ChatGPT gelten und andere nicht. Erstens können Unternehmen nur die Modelle GPT-4, GPT-4o, GPT-4o mini und GPT-3.5 Turbo optimieren. Das bedeutet, dass Entwickler die GPT-4.5-Modelle nicht so anpassen können, dass sie effizienter mit ihren eigenen Daten arbeiten. Bei der Feinabstimmung werden Abfragen und Antworten an ein vorab trainiertes Modell gesendet, um die Genauigkeit von Fragen zu verbessern, die in einem bestimmten Anwendungsfall, zum Beispiel in einem Callcenter, wahrscheinlich auftreten werden.
Ein weiterer großer Unterschied ist das Alter der Trainingsdaten. GPT-4.5, GPT-4o, o3-mini und o1 wurden alle mit Daten bis September 2023 trainiert, während GPT-4 mit Daten bis November 2023 trainiert wurde. Davinci hat einen Wissensstand von September 2021, während GPT-3.5 Turbo einen Wissensstand von August 2021 hat. Dies ist wichtig, da die neueren Modelle möglicherweise besser in der Lage sind, Anfragen zu aktuellen Ereignissen zu verstehen und darauf zu reagieren.
Der letzte große Unterschied besteht darin, dass OpenAI ChatML eingeführt hat, eine neue API-Abfragemethode für seine ChatGPT-fähigen Modelle. Bei der älteren API sendet eine App eine Textzeichenfolge an die API. Dies ermöglichte es Hackern jedoch auch, fehlerhafte Abfragen für verschiedene Arten von Angriffen zu senden. In der neuen ChatML enthält jede Nachricht einen Header, der die Quelle jeder Zeichenfolge und ihren Inhalt identifiziert. Der Inhalt besteht nur aus Text, kann aber in Zukunft auch Daten wie Bilder, 3D-Objekte oder Audio enthalten.
Preisunterschiede
Es gibt auch einige bemerkenswerte Preisunterschiede zwischen den Diensten hinter den ChatGPT- und GPT-Modellen. Der ChatGPT-Dienst hat drei Stufen:
- Eine kostenlose Version.
- Ein ChatGPT Plus-Abonnement, das die Leistung verbessert und den Zugang zu neueren Modellen ermöglicht.
- Ein ChatGPT Pro-Abonnement, das die Zugriffsbeschränkungen für die neuesten Modelle und neue Deep-Research-Funktionen erhöht.
Derzeit werden die kostenpflichtigen Dienste mit Daten trainiert, die genauso alt sind wie die der kostenlosen Version.
GPT-4o mini kostet 0,15 $ pro Million eingegebener Token und 0,60 $ pro Million ausgegebener Token. o3-mini kostet 1,10 $ pro Million eingegebener Token und 4,40 $ pro Million ausgegebener Token. o1-pro kostet dagegen 150 $ pro Million eingegebener Token und 600 $ pro Million ausgegebener Token.
Zu den weiteren GPT-Diensten gehört die Einbettung zur Klassifizierung von Wörtern für nur 0,02 $ pro Million Input und Output Token. Die Whisper-Transkription kostet 0,006 $ pro Minute, während die Preise für die Bilderzeugung für größere, qualitativ hochwertige Bilder bei 0,08 $ pro Bild für Dall-E 3 liegen.
Wie sieht die Zukunft von GPT aus?
Das ChatGPT- und GPT-Ökosystem aus Entwicklungs-Tools und -diensten entwickelt sich ständig weiter, und die Softwareanbieter blicken gespannt auf die Zukunft.
„Wir gehen davon aus, dass GPT und ChatGPT immer intelligenter und effizienter werden und weniger Probleme verursachen, je mehr Menschen KI nutzen und die Technologie dazulernt“, sagt Rocca.
Jüngste multimodale Innovationen zur Unterstützung der Sprachausgabe in ChatGPT werden laut Tony Jiang, Mitbegründer von Brevian, die Zugänglichkeit erheblich verbessern. „Dies sollte auch die Reibungspunkte für die Benutzer verringern und die Interaktion zwischen KI und Mensch beschleunigen. Es hat das Potenzial, die Lernerfahrung für alle, vom Kindergartenkind bis zum erfahrenen Fachmann, erheblich zu verbessern“, sagt er. „Aber auch andere wichtige Einsatzmöglichkeiten sind wahrscheinlich, etwa zur Unterhaltung oder sogar für das psychische Wohlbefinden.“
Es ist jedoch auch wichtig, die Entwicklung dieser Angebote im Kontext zu betrachten.
„Sie werden immer intelligenter erscheinen, aber die Prompts und das Gesagte nicht wirklich verstehen“, so Aaron Kalb, Entrepreneur in Residence bei Accel.
Diese Modelle sind ein bisschen wie eine Person, die in einer sozialen Umgebung auf Fragen antwortet, ohne nachzudenken. Für kompetentere Dienste müssen möglicherweise ausgefeiltere Bedeutungsmodelle erstellt werden, die auf geschäftsspezifischen Daten basieren, um Ungenauigkeiten zu beseitigen.
