GPT-4 kann programmieren

In einem weiteren Abschnitt des Artikels wird auf die bemerkenswerten Fähigkeiten von GPT-4 im Bereich der Software-Entwicklung eingegangen. Das Sprachmodell zeigt sich sowohl beim Schreiben oder Verändern von Code als auch beim Verstehen und Erklären von fremdem Code äußerst kompetent. In einem Benchmark, der aus 100 Programmieraufgaben von der Plattform Leetcode zusammengestellt wurde, schneidet GPT-4 vergleichbar oder sogar besser ab als durchschnittliche menschliche Kandidaten.

Die Autoren präsentieren zudem zahlreiche Beispiele, in denen GPT-4 Programme basierend auf teilweise komplexen und unscharf formulierten Nutzeranforderungen erstellt und diese im Dialog mit dem Nutzer iterativ verbessert. Das Sprachmodell wendet sein bereits erwähntes visuelles und räumliches Verständnis auch auf Programmieraufgaben an und ist zum Beispiel in der Lage, einfache 3D-Spiele zu entwickeln.

Umgekehrt vermag GPT-4 es auch, vorgegebene Programme zu erklären und deren Ausgabe vorherzusagen. Dabei stützt es sich auf ein tatsächliches Verständnis des Quellcodes und nicht auf explizites Kompilieren und Ausführen des Programms. Selbst komplexe Programmabläufe, die Verzweigungen und Rekursionen beinhalten, meistert das Sprachmodell in vielen Fällen korrekt.

Bei den mathematischen Fähigkeiten funkt es

Die Autoren untersuchen in ihrem Artikel auch die mathematischen Fähigkeiten von GPT-4, wobei sie sich wohlgemerkt nicht auf Rechenaufgaben, sondern auf mathematische Beweise auf Hochschulniveau konzentrieren. Generell zeigt GPT-4, dass es abstrakte, komplexe Probleme inhaltlich verstehen und häufig sinnvolle Lösungsansätze wählen kann. Allerdings stößt es regelmäßig an seine Grenzen, wenn es um arithmetische Berechnungen oder längere Ketten von Folgerungen geht, die es fehlerfrei zum Abschluss führen muss.

Die mathematischen Beispiele verdeutlichen insbesondere, warum die Autoren von einem "Funken von AGI" sprechen: Obwohl die Leistungen von GPT-4 noch nicht konsistent genug sind, um vollumfänglich mit menschlichen Experten vergleichbar zu sein, erweckt das Sprachmodell in den Fällen, in denen es komplexe Aufgaben korrekt löst, den Eindruck echter Intelligenz.

Bemerkenswert ist auch die Fähigkeit von GPT-4, Wissen aus unterschiedlichen Bereichen mit seinem Mathematikverständnis zu verknüpfen. Dies zeigt sich zum Beispiel bei sogenannten Fermi-Problemen, in denen es um das Abschätzen realer Größen geht.

Eine klassische Aufgabe dieses Typs ist die Frage nach der Anzahl der Klavierstimmer in Chicago. GPT-4 löst solche Aufgaben auf sinnvolle Weise, indem es beispielsweise abschätzt, wie viele Haushalte es in Chicago gibt, wie viele davon ein Klavier besitzen, wie häufig diese gestimmt werden müssen und so weiter.

Diese Fähigkeiten unterstreichen das Potenzial von GPT-4, komplexe Fragestellungen aus verschiedenen Wissensbereichen miteinander zu verbinden und damit einzigartige Lösungsansätze zu entwickeln. Sie sind auch ein Hinweis auf ein sehr detailliertes Weltmodell mit korrekten Kausalbeziehungen.

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 GPT-4: "Funken von allgemeiner künstlicher Intelligenz"GPT-4 kann Werkzeuge einsetzen 
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Cerdo 05. Apr 2023 / Themenstart

GPT-4 wurde nicht programmiert, sondern trainiert. Da laufen keine Algorithmen ab, die...

helbo 04. Apr 2023 / Themenstart

+1 Genau das denke ich auch. Und genau daher wird evtl die im Artikel beschriebene...

janoP 29. Mär 2023 / Themenstart

Habe gerade das hier gelesen https://www.br.de/nachrichten/netzwelt/microsoft-ki-bing...

Joiner 29. Mär 2023 / Themenstart

Hier gibts aber viele naive Kommentare die an eine Debatte in der Oberstufe erinnern. Es...

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