ChatGPT 4o

GPT-4o (das „o“ steht für „omni“ – allmächtig) ist ein fortschrittliches multimodales KI Modell von OpenAI, das am 13.05.2024 auf dem Spring Update Event vorgestellt wurde. Es ist das leistungsstärkste Modell von OpenAI zum Zeitpunkt der Veröffentlichung und bietet erhebliche Verbesserungen gegenüber GPT-4 hinsichtlich Leistung, Geschwindigkeit und der Fähigkeit, verschiedene Datentypen zu verarbeiten (Text, Bilder und zukünftig Audio).

GPT-4o ist darauf ausgelegt, Texte und Bildeingaben zu verarbeiten sowie Bilder zu erzeugen (durch Integration mit DALL·E 3), mit herausragender Performance bei Aufgaben wie Programmierung, Beantwortung von Fragen, Datenanalyse und natürlicher Kommunikation.

Laut OpenAI erreicht GPT 4o eine vergleichbare oder bessere Leistung als GPT-4 Turbo bei Standardtests (Benchmarks), ist aber doppelt so schnell und 50 % kostengünstiger, zudem verbessert es die Fähigkeiten in mehrsprachiger Verarbeitung und visueller Analyse.

Hervorstechende Merkmale von GPT-4o

Multimodale Leistung

Textverarbeitung:
Unterstützt über 50 Sprachen, darunter Vietnamesisch, mit verbesserten Fähigkeiten in Übersetzung, Inhaltserstellung und präziseren Antworten als GPT-4.
Verringert Fehlinformationen („Halluzinationen“) im Vergleich zu GPT-4, jedoch noch nicht so stark wie GPT-4.5 (37,1 % weniger Fehler im Vergleich zu GPT-4o).
Beispiel: Beantwortung der Frage „Geschichte Vietnams im 19. Jahrhundert“ mit detaillierten und präzisen Informationen oder Schreiben einer professionellen E-Mail auf Vietnamesisch.

Bildverarbeitung (Vision):
Unterstützt Bildanalyse über API, z. B. Texterkennung in Bildern, Analyse von Diagrammen, Beschreibung von Bildinhalten oder Beantwortung bildbasierter Fragen (Visual Question Answering – VQA).
Beispiel: Extrahieren von Informationen aus einem Beleg (wie Gesamtbetrag, Kaufdatum) oder Analyse eines wissenschaftlichen Diagramms.
Leistung in visuellen Tests wie MMMU (Multimodal Massive Multitask Understanding) liegt bei 73 %, besser als GPT-4 (~69 %).

Bildgenerierung:
Integration mit DALL·E 3 zur Bildgenerierung aus Textbeschreibungen, mit der Fähigkeit, 10-20 Objekte in einem Bild zu erstellen und scharfen Text zu rendern.
Beispiel: Erstellen eines Werbeplakats mit „Katze mit Hut, nächtliche Stadt im Neonlicht“ oder Bearbeitung eines vorhandenen Bildes (Hinzufügen von Objekten, Ändern des Hintergrunds).
Laut „Introducing 4o Image Generation | OpenAI“ nutzt GPT-4o autoregressive Methoden zur sequentiellen Bildgenerierung, die Genauigkeit und Details im Text verbessern im Vergleich zu DALL·E 3 allein.

Leistung in Standardtests

Nutzer auf X und Reddit loben GPT-4o für seine multimodalen Fähigkeiten, insbesondere bei Bildgenerierung und Bildanalyse. Ein Beitrag von OpenAI (14.05.2024) hebt hervor, dass GPT-4o 73 % im MMMU erreicht und in Text- und Bildverarbeitung überlegen ist.

Entwickler schätzen die niedrigen Kosten und hohe Geschwindigkeit; ein Beitrag in der OpenAI Community bezeichnet GPT-4o als „Game-Changer“ für Chatbot- und Programmieranwendungen.

Mathematik:
AIME (American Invitational Mathematics Examination): 13,4 %, deutlich niedriger als o3-mini oder o3, aber ausreichend zur Unterstützung von Grund- bis Mittelstufen-Mathematik.
MathVista (Visuelle Mathematik): 56 %, besser als GPT-4 (~50 %), aber schlechter als GPT-4.5 (~60 %).

Programmierung:
SWE-bench: 33,2 %, besser als GPT-4 (~20 %), aber schlechter als GPT-4.5 und o3-mini.
Unterstützt das Schreiben, Debuggen und Optimieren von Algorithmen in Sprachen wie Python, JavaScript, C++.
Beispiel: Erstellen eines Python-Skripts zur Analyse von CSV-Daten oder Fehlerbehebung in einem Java-Codeabschnitt.

Wissenschaft und Fragebeantwortung:
GPQA (General-Purpose Question Answering): Leistung unter Doktoratsniveau, schlechter als o3-mini, aber ausreichend für grundlegende wissenschaftliche Fragen.
SimpleQA: 38,2 %, niedriger als GPT-4.5 (62,5 %).

Multimodalität:
MMMU: 73 %, hervorragend bei kombinierten Text- und Bildaufgaben wie Diagrammanalyse oder bildbasierter Fragebeantwortung.

Kontextfenster und Geschwindigkeit

Kontextfenster:
Unterstützt 128K Token (entspricht ca. 250.000 Wörtern oder 400-500 Buchseiten), größer als GPT-4 (32K Token), aber kleiner als GPT-4.5 (256K Token) und GPT-4.1 Mini (1M Token).
Geeignet für lange Dokumente, großen Quellcode oder lange Gespräche.

Antwortgeschwindigkeit:
Doppelt so schnell wie GPT-4 Turbo, mit weniger als 5 Sekunden bis zum ersten Token bei 128K Token Kontext.
Ideal für Echtzeitanwendungen wie Chatbots oder virtuelle Assistenten, aber langsamer als GPT-4.5 (unter 3 Sekunden).

Rechenleistung:
50 % günstiger als GPT-4 Turbo, mit API-Kosten von ca. 0,5 USD pro 1 Million Eingangstoken und 1,5 USD pro 1 Million Ausgangstoken.

Funktionsweise

Verarbeitungsablauf:
Nutzer geben Textbeschreibung (Prompt) ein oder laden Bilder über ChatGPT oder API hoch.
GPT-4o analysiert den Prompt mit Sprachverständnis, verarbeitet lange Kontexte und antwortet hochpräzise.
Bei Bildeingaben nutzt das Modell visuelle Fähigkeiten zur Informationsgewinnung oder Inhaltsbeschreibung.
Für Bildgenerierung integriert das Modell DALL·E 3 zur Erstellung oder Bearbeitung von Bildern.
Ergebnisse werden als Text, JSON (über API) oder Bild ausgegeben.

Training:
Trainiert mit öffentlichen und proprietären Daten (z. B. von Shutterstock für visuelle Fähigkeiten), kombiniert mit verstärkendem Lernen aus menschlichem Feedback (RLHF) zur Leistungsverbesserung.
Verwendet autoregressive Methoden zur Bildgenerierung, was die Genauigkeit von Text und Details gegenüber DALL·E 3 verbessert.
OpenAI veröffentlicht keine Details zur Architektur oder Anzahl der Parameter, was zu Diskussionen über Transparenz führt.

API-Integration:
Unterstützt strukturierte Ausgabe (JSON) und Prompt-Caching zur Kosten- und Latenzreduktion bei wiederholten Anfragen.
Die API akzeptiert sowohl Texteingaben als auch Bildeingaben, mit geringeren Kosten als GPT-4 Turbo.