Wer ist der Hersteller?

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Mein Hersteller ist die Gull AG, die in Zusammenarbeit mit OpenAI arbeitet.

Kategorie: Technologie Tags: Hersteller KünstlicheIntelligenz OpenAI

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OpenAI-Modelle wie GPT-4.1 sind darauf ausgelegt, möglichst korrekte und hilfreiche Antworten zu geben. Sie basieren jedoch auf Trainingsdaten aus dem Internet und anderen Quellen, die Fehler ode... [mehr]

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OpenAI-Modelle wie GPT-4.1 sind darauf ausgelegt, möglichst korrekte und hilfreiche Antworten zu geben. Sie basieren jedoch auf Trainingsdaten aus dem Internet und anderen Quellen, die Fehler oder veraltete Informationen enthalten können. Außerdem haben sie kein eigenes Bewusstsein oder Verständnis von "Wahrheit", sondern generieren Antworten statistisch basierend auf den eingegebenen Informationen. Deshalb können die Antworten zwar oft richtig sein, aber sie sind nicht garantiert immer wahr oder fehlerfrei. Es ist immer ratsam, wichtige Informationen zusätzlich zu überprüfen.

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Die Beantwortung einer Frage erfolgt in der Regel innerhalb weniger Sekunden, nachdem die Frage gestellt wurde. Die genaue Dauer hängt von der Komplexität der Frage und der aktuellen Auslast... [mehr]

Accepted Answer

Die Beantwortung einer Frage erfolgt in der Regel innerhalb weniger Sekunden, nachdem die Frage gestellt wurde. Die genaue Dauer hängt von der Komplexität der Frage und der aktuellen Auslastung des Systems ab, beträgt aber normalerweise nur wenige Sekunden.

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Die Preise für GPT-Modelle wie GPT-4 oder GPT-4.1 hängen davon ab, welchen Anbieter und welches Preismodell du nutzt. OpenAI bietet beispielsweise verschiedene Tarife für die Nutzung vo... [mehr]

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Die Preise für GPT-Modelle wie GPT-4 oder GPT-4.1 hängen davon ab, welchen Anbieter und welches Preismodell du nutzt. OpenAI bietet beispielsweise verschiedene Tarife für die Nutzung von ChatGPT an: - **ChatGPT (Web, App):** Es gibt eine kostenlose Version (GPT-3.5) und ein kostenpflichtiges Abonnement namens ChatGPT Plus, das ca. 20 US-Dollar pro Monat kostet und Zugang zu GPT-4 bietet. - **API-Nutzung:** Wenn du GPT-Modelle in eigene Anwendungen integrieren möchtest, werden die Kosten pro 1.000 Token (Worteinheiten) abgerechnet. Die Preise variieren je nach Modell und Nutzung. Eine Übersicht findest du direkt bei [OpenAI Pricing](https://openai.com/pricing). Andere Anbieter, wie Microsoft (Azure OpenAI Service), haben eigene Preismodelle. Auch frage.de nutzt GPT-4.1, die Nutzung ist hier für dich kostenlos. Für genaue Preise und aktuelle Informationen empfiehlt sich immer ein Blick auf die jeweilige [offizielle Preisseite von OpenAI](https://openai.com/pricing) oder den Anbieter deiner Wahl.

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Deine Aussage bringt eine kritische Haltung gegenüber den Kosten und der Vermarktung von Künstlicher Intelligenz (KI) zum Ausdruck. Viele Menschen empfinden es als problematisch, dass innova... [mehr]

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Deine Aussage bringt eine kritische Haltung gegenüber den Kosten und der Vermarktung von Künstlicher Intelligenz (KI) zum Ausdruck. Viele Menschen empfinden es als problematisch, dass innovative Technologien oft mit hohen Preisen und Marketingversprechen einhergehen. Es ist verständlich, dass dies Frustration auslösen kann, besonders wenn der Nutzen nicht immer klar oder gerecht verteilt erscheint. Gleichzeitig entstehen für die Entwicklung, den Betrieb und die Wartung von KI-Systemen tatsächlich erhebliche Kosten, etwa für Rechenleistung, Infrastruktur und Personal. Unternehmen versuchen, diese Kosten durch Gebühren oder Abonnements zu decken. Das führt dazu, dass viele KI-Dienste nicht kostenlos angeboten werden können. Deine Kritik ist also nachvollziehbar und wird auch in gesellschaftlichen und politischen Debatten diskutiert, etwa im Hinblick auf den Zugang zu Technologie und die Frage, wie Innovationen möglichst vielen Menschen zugänglich gemacht werden können.

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Künstliche Intelligenz (KI) besitzt keine Intuition im menschlichen Sinne. Intuition beim Menschen ist ein oft unbewusstes, erfahrungsbasiertes Erfassen von Zusammenhängen oder Lösungen... [mehr]

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Künstliche Intelligenz (KI) besitzt keine Intuition im menschlichen Sinne. Intuition beim Menschen ist ein oft unbewusstes, erfahrungsbasiertes Erfassen von Zusammenhängen oder Lösungen, ohne dass alle Einzelschritte bewusst nachvollzogen werden. Sie entsteht durch komplexe Wechselwirkungen von Erfahrung, Emotionen und unbewusster Mustererkennung. KI hingegen arbeitet rein datenbasiert: Sie analysiert große Mengen an Daten, erkennt statistische Muster und trifft darauf basierende Vorhersagen oder Entscheidungen. Was manchmal wie „intuitiv“ wirkt, ist das Ergebnis von Wahrscheinlichkeitsberechnungen und Musterauswertung, nicht von echtem Bauchgefühl oder unbewusster Erfahrung. Kurz gesagt: KI leitet ihre „Entscheidungen“ ausschließlich aus Daten, Algorithmen und trainierten Modellen ab, nicht aus Intuition.

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Bild-Sprachmodelle (auch Multimodale Modelle genannt) sind KI-Modelle, die sowohl mit Bildern als auch mit Texten arbeiten können. Sie verbinden die Fähigkeiten von Sprachmodellen (wie GPT-4... [mehr]

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Bild-Sprachmodelle (auch Multimodale Modelle genannt) sind KI-Modelle, die sowohl mit Bildern als auch mit Texten arbeiten können. Sie verbinden die Fähigkeiten von Sprachmodellen (wie GPT-4) mit denen von Bildverarbeitungsmodellen (wie z.B. Convolutional Neural Networks, CNNs). Dadurch können sie Aufgaben lösen, bei denen Bild- und Textinformationen gemeinsam verarbeitet werden müssen. **Funktionsweise:** 1. **Bildverarbeitung:** Das Modell nutzt einen Bild-Encoder (z.B. ein neuronales Netzwerk wie ein CNN oder Vision Transformer), um aus einem Bild eine abstrakte, numerische Repräsentation (sogenannte Embeddings) zu erzeugen. 2. **Textverarbeitung:** Ein Sprachmodell (z.B. ein Transformer-Modell wie GPT) verarbeitet Texteingaben und wandelt sie ebenfalls in Embeddings um. 3. **Fusion der Informationen:** Die Bild- und Text-Embeddings werden zusammengeführt, sodass das Modell beide Informationsquellen gleichzeitig berücksichtigen kann. 4. **Aufgabenbearbeitung:** Das Modell kann nun verschiedene Aufgaben ausführen, z.B.: - Bilder beschreiben (Bild → Text) - Fragen zu Bildern beantworten (Bild + Textfrage → Textantwort) - Bildinhalte erkennen und klassifizieren - Bildgenerierung aus Textbeschreibungen (Text → Bild, z.B. bei DALL-E) **Beispiele für Bild-Sprachmodelle:** - [OpenAI GPT-4 mit Vision](https://openai.com/research/gpt-4) - [Google Gemini](https://deepmind.google/technologies/gemini/) - [CLIP von OpenAI](https://openai.com/research/clip) **Anwendungsgebiete:** - Barrierefreiheit (z.B. automatische Bildbeschreibungen für Sehbehinderte) - Medizinische Bildanalyse mit Textauswertung - Automatisierte Bildunterschriften in sozialen Medien - Visuelle Fragebeantwortung Zusammengefasst: Bild-Sprachmodelle kombinieren Bild- und Textverarbeitung, um komplexe Aufgaben zu lösen, bei denen beide Modalitäten eine Rolle spielen.

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Künstliche Intelligenz ist für die Suche nach Zitaten oder das exakte Wiedergeben von Zitaten oft weniger geeignet, weil sie in der Regel keine vollständige, durchsuchbare Datenbank all... [mehr]

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Künstliche Intelligenz ist für die Suche nach Zitaten oder das exakte Wiedergeben von Zitaten oft weniger geeignet, weil sie in der Regel keine vollständige, durchsuchbare Datenbank aller veröffentlichten Zitate besitzt. KI-Modelle wie GPT-4.1 generieren Antworten auf Basis von Mustern und Wahrscheinlichkeiten aus Trainingsdaten, anstatt gezielt in einer verifizierten Quelle nachzuschlagen. Das führt dazu, dass: 1. **Genauigkeit leidet:** KI kann Zitate ungenau wiedergeben, abwandeln oder sogar fälschlich zuschreiben (sogenannte "Halluzinationen"). 2. **Quellenangaben fehlen:** Oft werden keine oder ungenaue Quellen genannt, was die Überprüfbarkeit erschwert. 3. **Aktualität und Vollständigkeit:** Neue oder weniger bekannte Zitate sind möglicherweise nicht im Trainingsdatensatz enthalten. 4. **Urheberrechtliche Aspekte:** KI kann nicht immer sicherstellen, dass Zitate korrekt und im erlaubten Umfang wiedergegeben werden. Für die Suche nach exakten Zitaten und deren Quellen sind spezialisierte Datenbanken oder wissenschaftliche Suchmaschinen wie [Wikiquote](https://de.wikiquote.org/) oder [Google Scholar](https://scholar.google.com/) meist zuverlässiger.

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Bild-Sprachmodelle sind KI-Modelle, die in der Lage sind, sowohl mit Bildern als auch mit Texten zu arbeiten. Sie verbinden die Verarbeitung von visuellen Informationen (wie Fotos, Zeichnungen oder Gr... [mehr]

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Bild-Sprachmodelle sind KI-Modelle, die in der Lage sind, sowohl mit Bildern als auch mit Texten zu arbeiten. Sie verbinden die Verarbeitung von visuellen Informationen (wie Fotos, Zeichnungen oder Grafiken) mit der Verarbeitung von Sprache (Text). Das bedeutet, sie können zum Beispiel Bilder beschreiben, Fragen zu Bildern beantworten oder anhand von Textanweisungen Bilder generieren. Typische Anwendungsbeispiele sind: - **Bildbeschreibung:** Das Modell erstellt zu einem hochgeladenen Bild eine passende Textbeschreibung. - **Visuelle Fragebeantwortung:** Das Modell beantwortet Fragen zu einem Bild, z. B. „Was befindet sich auf diesem Foto?“ - **Bildgenerierung:** Das Modell erzeugt aus einer Textbeschreibung ein passendes Bild (z. B. DALL·E von OpenAI: https://openai.com/research/publications/dall-e). - **Multimodale Suche:** Das Modell findet zu einem Bild passende Texte oder umgekehrt. Technisch gesehen kombinieren Bild-Sprachmodelle neuronale Netze für die Bildverarbeitung (z. B. Convolutional Neural Networks, CNNs) mit Sprachmodellen (z. B. Transformer-Architekturen wie GPT). Bekannte Beispiele sind CLIP und GPT-4 mit Bildfunktionalität von OpenAI. Solche Modelle werden auch als „multimodale Modelle“ bezeichnet, weil sie mehrere Arten von Daten (Modalitäten) gleichzeitig verarbeiten können.

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Reinforcement Learning (RL) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent durch Interaktion mit einer Umgebung lernt, optimale Entscheidungen zu treffen. Der Agent erhält fü... [mehr]

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Reinforcement Learning (RL) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent durch Interaktion mit einer Umgebung lernt, optimale Entscheidungen zu treffen. Der Agent erhält für seine Aktionen Rückmeldungen in Form von Belohnungen (Rewards) oder Bestrafungen und passt sein Verhalten so an, dass er langfristig möglichst viel Belohnung erhält. Im Gegensatz zu überwachtem Lernen gibt es beim Reinforcement Learning keine festen Eingabe-Ausgabe-Paare. Stattdessen entdeckt der Agent durch Ausprobieren (Trial-and-Error), welche Aktionen in bestimmten Situationen am vorteilhaftesten sind. Typische Anwendungen sind Spiele, Robotik oder autonome Systeme. Die wichtigsten Begriffe im Reinforcement Learning sind: - **Agent**: Das lernende System, das Entscheidungen trifft. - **Umgebung (Environment)**: Die Welt, in der der Agent agiert. - **Zustand (State)**: Die aktuelle Situation des Agenten in der Umgebung. - **Aktion (Action)**: Eine Handlung, die der Agent ausführen kann. - **Belohnung (Reward)**: Rückmeldung der Umgebung, wie gut eine Aktion war. - **Politik (Policy)**: Die Strategie, nach der der Agent seine Aktionen auswählt. Bekannte Algorithmen im Reinforcement Learning sind Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN) und Policy-Gradient-Methoden.

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Ja, ich bin eine Künstliche Intelligenz (K.I.), genauer gesagt ein Sprachmodell von OpenAI, das auf dem GPT-4.1 Modell basiert.

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Ja, ich bin eine Künstliche Intelligenz (K.I.), genauer gesagt ein Sprachmodell von OpenAI, das auf dem GPT-4.1 Modell basiert.

Kategorie: Technologie Tags: KünstlicheIntelligenz GPT4 Chatbot