GPT‑4 Developer Livestream – deutscher Text

GPT‑4 Deve­lo­per Live­stream. Ehr­lich gesagt, fällt es mir schwer zu glau­ben, dass die­ser Tag gekom­men ist. Open AI hat die­se Tech­no­lo­gie ent­wi­ckelt, seit wir das Unter­neh­men gegrün­det haben, aber in den letz­ten zwei Jah­ren haben wir uns auf die Bereit­stel­lung von GPT‑4 kon­zen­triert, was damit begann, dass wir unser gesam­tes Trai­ning, den Stack, neu auf­ge­baut haben, das Modell trai­niert haben und dann gese­hen haben, wozu es in der Lage ist, um sei­ne Fähig­kei­ten und Risi­ken her­aus­zu­fin­den, mit Part­nern zusam­men­ge­ar­bei­tet haben, um es in rea­len Sze­na­ri­en zu tes­ten, sein Ver­hal­ten opti­miert haben, um es ver­füg­bar zu machen, damit Sie es nut­zen kön­nen, und heu­te ist es unser Ziel, Ihnen ein wenig zu zei­gen, wie Sie GPT‑4 zum Glän­zen brin­gen kön­nen, um wirk­lich das Bes­te dar­aus zu machen. Sie wis­sen schon, wo es Schwä­chen hat.

Schwä­chen sind, wo wir noch dar­an arbei­ten und wie man es wirk­lich als gutes Werk­zeug, als guten Part­ner nut­zen kann. Also, wenn Sie dar­an inter­es­siert sind, am Stream teil­zu­neh­men, ähm, wenn Sie zu unse­rem Dis­cord gehen, also discord.gg ope­nai, gibt es dort Kom­men­ta­re und wir neh­men ein paar Vor­schlä­ge aus dem Publi­kum ent­ge­gen. Also, das ers­te, was ich euch zei­gen möch­te, ist die ers­te Auf­ga­be, die GPT‑4 machen könn­te, die wir mit 3.5 nie wirk­lich hin­be­kom­men haben, und die Art und Wei­se, wie man dar­über nach­denkt, ist die gan­ze Aus­bil­dung hin­durch, dass ihr wisst, dass ihr stän­dig die­se gan­ze Arbeit macht, es ist 2 A.

. Der Pager geht los, du repa­rierst das Modell und du fragst dich immer. Wird es klap­pen ? Wird sich der gan­ze Auf­wand wirk­lich loh­nen, und so hat­ten wir alle eine Lieb­lings­auf­ga­be, die wir wirk­lich moch­ten und die wir alle indi­vi­du­ell zu sehen ver­such­ten. Ist das Modell dazu in der Lage, und ich wer­de Ihnen die ers­te Auf­ga­be zei­gen, bei der wir bei der vier­ten Auf­ga­be Erfolg hat­ten, aber bei der drit­ten Auf­ga­be nie wirk­lich ankamen.

Beispiele

Ich kopie­re also ein­fach den Anfang unse­res Blog­bei­trags von heu­te und füge ihn in unse­ren Play­ground ein. Das ist unser neu­er Chat-Spiel­platz, der vor zwei Wochen her­aus­kam. Ich zei­ge ihn Ihnen zuerst mit GPT 3.5. GPT‑4 hat die glei­che API, den glei­chen Spiel­platz, die Art und Wei­se, wie es funk­tio­niert. Sie haben eine Sys­tem­nach­richt, in der Sie dem Modell erklä­ren ? Was es tun soll, und wir haben die­se Model­le sehr steu­er­bar gemacht, so dass Sie ihm wirk­lich jede Anwei­sung geben können.

Sie kön­nen sich vor­stel­len, was immer Sie wol­len, und das Modell wird sich ziem­lich gut dar­an hal­ten, und in Zukunft wird es immer leis­tungs­fä­hi­ger wer­den, das Modell sehr zuver­läs­sig zu steu­ern. Man kann dann als Benut­zer ein­fü­gen, was man will, und das Modell wird als Assis­tent Nach­rich­ten zurück­ge­ben. Man kann sich das so vor­stel­len, dass wir uns von einer Art Roh­text in Roh­text weg­be­we­gen, bei dem man nicht sagen kann, woher die ver­schie­de­nen Tei­le der Kon­ver­sa­ti­on kom­men, son­dern hin zu die­sem viel struk­tu­rier­te­ren For­mat, das dem Modell die Mög­lich­keit gibt zu wis­sen. Nun, hier bit­tet mich der Benut­zer, etwas zu tun, was der Ent­wick­ler nicht getan hat. Ich soll­te dem Ent­wick­ler hier zuhö­ren, in Ord­nung, also ist es jetzt an der Zeit, Ihnen die Auf­ga­be zu zei­gen, auf die ich mich bezie­he, damit jeder damit ver­traut ist, die­sen, sagen wir mal, Arti­kel in einem Satz zusam­men­zu­fas­sen : okay, wir wer­den ein biss­chen spe­zi­fi­scher, äh, aber wo jedes Wort mit G beginnt. Also das ist 3.

Mal sehen, was er macht, ja, er hat es nicht ein­mal ver­sucht, er hat die Auf­ga­be ein­fach auf­ge­ge­ben. Das ist ziem­lich typisch für 3,5, die ver­su­chen, die­se Art von Auf­ga­be zu lösen. Wenn es sich um einen sehr gestelz­ten Arti­kel oder etwas Ähn­li­ches han­delt, kann es viel­leicht gelin­gen, aber meis­tens gibt 3.5 ein­fach auf.

Aber ver­su­chen wir mal die exakt glei­che Ein­ga­be­auf­for­de­rung, das exakt glei­che Sys­tem, die Nach­richt in GPT‑4, also irgend­wie grenz­wer­tig, ob man KI zäh­len will oder nicht, aber sagen wir mal, KI zählt nicht. Das ist Schum­meln, also fair genug. Das Modell nimmt mein Feed­back ger­ne an, und um sicher­zu­ge­hen, dass es nicht nur für die G’s gut ist, wür­de ich es ger­ne an das Publi­kum wei­ter­ge­ben. Neh­me einen Vor­schlag an, wel­chen Buch­sta­ben ich in der Zwi­schen­zeit als nächs­tes ver­su­chen soll, wäh­rend ich dar­auf war­te, dass unse­re Mode­ra­to­ren den Glücks­buch­sta­ben aus­wäh­len, wer­de ich es mit einem um ver­su­chen, aber in die­sem Fall sage ich GPT‑4 ist in Ordnung.

War­um nicht auch eine ziem­lich gute Zusam­men­fas­sung, also wer­de ich rüber zu unse­rem Dis­cord hüp­fen, alles klar, wow, wenn die Leu­te hier ein biss­chen ehr­gei­zig sind, ich ver­su­che wirk­lich, das Modell auf Herz und Nie­ren zu prü­fen, wir wer­den Q äh, was, wenn ihr einen Moment dar­über nach­denkt, ich möch­te, dass die Zuhö­rer wirk­lich dar­über nach­den­ken. Wie wür­den Sie eine Zusam­men­fas­sung die­ses Arti­kels erstel­len, die mit Q beginnt ? Das ist nicht ein­fach ! Es ist ziem­lich gut ! Das ist ziem­lich gut !

Sehr gut ! Ich habe dir also gezeigt, wie man einen bestehen­den Arti­kel zusam­men­fasst. Ich möch­te Ihnen zei­gen, wie Sie Ideen zwi­schen ver­schie­de­nen Arti­keln fle­xi­bel kom­bi­nie­ren kön­nen. Ich neh­me also die­sen Arti­kel, der ges­tern auf Hacker News stand, und füge ihn per Copy-Pas­te in die­sel­be Kon­ver­sa­ti­on ein. Er steht also im Kon­text zu dem, was wir gera­de tun. Ich wer­de sagen : Fin­de ein gemein­sa­mes The­ma zwi­schen die­sem Arti­kel und dem GPT-4-Blog. Dies ist also ein Arti­kel über Pine­co­ne, ein Python-Frame­work für die Web- und Anwen­dungs­ent­wick­lung, das die Tech­no­lo­gie benut­zer­freund­li­cher macht.

Texte

Wenn Sie den­ken, dass die­ser Arti­kel nicht auf­schluss­reich genug war, kön­nen Sie jeder­zeit ein Feed­back geben und sagen, dass er nicht auf­schluss­reich genug war. Bit­te, nein ! Las­sen Sie es ein­fach dabei bewen­den und über­las­sen Sie es dem Modell, zu ent­schei­den, so dass der Brü­cken­schlag zwi­schen leis­tungs­star­ker Tech­no­lo­gie und prak­ti­schen Anwen­dun­gen nicht schlecht erscheint, und natür­lich kön­nen Sie auch jede ande­re Art von Auf­ga­be stel­len. Sie möch­ten die fle­xi­ble Spra­che, das Ver­ständ­nis und die Syn­the­se nut­zen. Sie kön­nen um etwas bit­ten, wie z. B. den GPT-4-Blog­post in ein gereim­tes Gedicht umzu­wan­deln, das auf offe­nen KI-Eva­lu­ie­run­gen basiert, Open Source für alle, die dabei hel­fen, den Auf­ruf zu beant­wor­ten, der übri­gens, wenn Sie zu die­sem Modell bei­tra­gen möch­ten, uns bit­te Evals geben.

Wir haben ein Open-Source-Eva­lu­ie­rungs-Frame­work, das uns und allen unse­ren Nut­zern hel­fen wird, zu ver­ste­hen, wozu das Modell fähig ist, und es auf die nächs­te Stu­fe zu heben. So, das war’s. Als Nächs­tes möch­te ich Ihnen zei­gen, wie Sie mit GPT‑4 bau­en kön­nen, wie es ist, mit GPT‑4 als Part­ner zu arbei­ten. Wir wer­den also einen Dis­cord, einen Bot, live bau­en und Ihnen den Pro­zess zei­gen, Ihnen das Debug­ging zei­gen, Ihnen zei­gen, was das Modell kann, wo sei­ne Gren­zen lie­gen und wie man mit ihnen arbei­tet, um neue Höhen zu errei­chen. Als Ers­tes sage ich dem Modell, dass es die­ses Mal ein KI-Pro­gram­mier­as­sis­tent sein soll, des­sen Auf­ga­be es ist, Din­ge zuerst in Pseu­do­code zu schrei­ben und dann den Code tat­säch­lich zu schrei­ben. Das macht es auch sehr inter­pre­tier­bar, weil man genau sehen kann, was das Modell gedacht hat, und man kann sogar Kor­rek­tu­ren geben, wenn man möch­te, also hier ist die Auf­for­de­rung, die wir ihm stel­len werden.

Dies ist die Art von Din­gen, an denen 3.5 total ersti­cken wür­de. Wenn Sie so etwas schon ein­mal aus­pro­biert haben, aber wir fra­gen jetzt nach einem Dis­cord-Bot, der die GPT-4-API zum Lesen von Bil­dern und Tex­ten ver­wen­det, gibt es ein Pro­blem : Die Trai­nings­gren­ze die­ses Modells liegt im Jahr 2021, was bedeu­tet, dass es unser neu­es Chat-For­mat noch nicht gese­hen hat. Das bedeu­tet, dass es unser neu­es Chat-For­mat noch nicht gese­hen hat. Ich habe also ein­fach den Blog­bei­trag von vor zwei Wochen kopiert und das Ant­wort­for­mat ein­ge­fügt. Es hat die neue Bil­der­wei­te­rung noch nicht gese­hen, also habe ich das ein­fach auf­ge­schrie­ben – und Sie wis­sen schon, nur ganz mini­ma­le Details dar­über, wie man Bil­der ein­fügt, und jetzt kann das Modell tat­säch­lich die Doku­men­ta­ti­on nut­zen, die es nicht gespei­chert hat.

Und im All­ge­mei­nen sind die­se Model­le sehr gut dar­in, Infor­ma­tio­nen, auf die sie trai­niert wur­den, auf neue Art und Wei­se zu nut­zen und neue Inhal­te zu syn­the­ti­sie­ren, und Sie kön­nen hier sehen, dass sie tat­säch­lich einen völ­lig neu­en Bot geschrie­ben haben. Man soll­te sich also immer den Code anse­hen, um ein Gefühl dafür zu bekom­men, was er tut, und kei­nen nicht ver­trau­ens­wür­di­gen Code von Men­schen oder von AIs aus­füh­ren. Und eine Sache, die man beach­ten soll­te, ist, dass sich die Dis­cord-API im Lau­fe der Zeit stark ver­än­dert hat, und dass es ins­be­son­de­re eine Funk­ti­on gibt, die sich stark ver­än­dert hat, seit die­ses Modell trai­niert wur­de. In der Tat. Ja, wir ver­mis­sen das inten­si­ve Schlüs­sel­wort. Das ist etwas, das erst 2020 aufkam.

Das Modell weiß also, dass es exis­tiert, aber es weiß nicht, wel­che Ver­si­on der Dis­cord-API wir ver­wen­den. Haben wir also kein Glück ? Nun, nicht ganz, wir kön­nen ein­fach genau die Feh­ler­mel­dung in das Modell ein­fü­gen, ohne auch nur “Hey” zu sagen. Dies ist von der Aus­füh­rung Ihres Codes. Könn­test du das bit­te kor­ri­gie­ren, wir las­sen es ein­fach lau­fen und das Modell sagt : oh ja, hopp­la, das hef­ti­ge Argu­ment : hier ist das richtige !

Code

Hier ist der kor­rek­te Code ! Also, ver­su­chen wir es noch ein­mal, um sicher­zu­stel­len, dass wir ver­ste­hen, was der Code jetzt macht. Ein zwei­tes Pro­blem, das auf­tau­chen kann, ist, dass es nicht weiß, in wel­cher Umge­bung ich lau­fe, und wenn Sie es bemer­ken, sagt es, hey, hier ist die­se undurch­schau­ba­re Feh­ler­mel­dung, die, wenn Sie Jupy­ter Note­book noch nicht viel mit asyn­chro­ner IO benutzt haben, wahr­schein­lich kei­ne Ahnung hat, was das bedeu­tet. Aber glück­li­cher­wei­se kön­nen Sie dem Modell auch hier ein­fach sagen : Hey. Ich ver­wen­de Jupi­ter und wür­de das ger­ne zum Lau­fen bringen.

Kannst du es repa­rie­ren und das spe­zi­fi­sche Pro­blem ist, dass bereits eine Ereig­nis­schlei­fe läuft, also musst du die­ses Nest async ver­wen­den ? I o Libra­ry, müs­sen Sie Net Nest auf­ru­fen. I sync IO dot app­ly. Das Modell weiß, dass all dies kor­rekt instan­zi­iert wird. All die­se Tei­le wer­den in den Bot integriert.

Es hilft sogar hof­fent­lich sagt Ihnen oh du bist, läuft in Jupi­ter. Nun, Sie kön­nen dies tun. Bang pip install, um das Paket zu instal­lie­ren, falls du es noch nicht hast, was sehr hilf­reich war. Jetzt füh­ren wir es aus und es sieht so aus, als ob etwas pas­siert ist. Als ers­tes gehe ich rüber zu unse­rem Dis­cord und füge einen Screen­shot von unse­rem Dis­cord selbst ein.

Den­ken Sie dar­an : GPT‑4 ist nicht nur ein Sprach­mo­dell, son­dern auch ein Sicht­mo­dell. Tat­säch­lich kann es fle­xi­bel Ein­ga­ben akzep­tie­ren, die Bil­der und Text belie­big mit­ein­an­der ver­mi­schen, ähn­lich wie ein Doku­ment. Die Bild­funk­ti­on befin­det sich in der Vor­schau, daher wird dies ein klei­ner Ein­blick sein. Peek, sie ist noch nicht öffent­lich ver­füg­bar. Wir arbei­ten mit einem Part­ner namens “be my eyes” zusam­men, um die Funk­ti­on zu ent­wi­ckeln und sie zur Markt­rei­fe zu brin­gen, aber Sie kön­nen uns alles fra­gen, was Sie wol­len, zum Bei­spiel “Ich kann nicht, Sie wis­sen schon, ich wer­de, sagen Sie GPT‑4 hel­lo world.

Kannst du die­ses Bild und die akri­bi­sche Detail­ar­beit beschrei­ben, die, zual­ler­erst, wie du das selbst machen wür­dest, da gibt es eine Men­ge ver­schie­de­ner Din­ge. Du könn­test eine Men­ge ver­schie­de­ner Tei­le des Sys­tems beschrei­ben und wir kön­nen zum eigent­li­chen Code über­ge­hen und sehen, dass ja. Wir haben tat­säch­lich die Nach­richt erhal­ten : Wir haben eine ent­spre­chen­de Anfra­ge für unse­re API for­ma­tiert, und jetzt war­ten wir, denn eines der Din­ge, die wir tun müs­sen, ist, dass wir das Sys­tem schnel­ler machen müs­sen. Das ist eines der Din­ge, an deren Opti­mie­rung wir in der Zwi­schen­zeit arbei­ten. Ich möch­te dem Publi­kum nur sagen, dass wir als Nächs­tes eine Publi­kums­an­fra­ge ent­ge­gen­neh­men wer­den. Wenn ihr also ein Bild und eine Auf­ga­be habt, die ihr ger­ne erfül­len wür­det, dann schickt das bit­te an den Dis­cord, unse­re Mode­ra­to­ren wer­den eine aus­wäh­len, die dann aus­ge­führt wird, damit wir sehen kön­nen, dass der Dis­cord – oh, es sieht so aus, als hät­ten wir eine per­fek­te Antwort.

Es ist also ein Screen­shot einer Dis­cord-Anwen­dungs­ober­flä­che. Ziem­lich gut hat es nicht ein­mal beschrie­ben. Es weiß, dass es sich um Dis­cord han­delt, es steht wahr­schein­lich irgend­wo Dis­cord drauf, wo es das ein­fach so weiß. Aus frü­he­rer Erfah­rung, Ser­ver, Icon Label GPT‑4 beschreibt die Schnitt­stel­le sehr detail­liert. Spricht über all die Leu­te, die mir sagen, dass ich Q äh sehr, sehr freund­li­ches Publi­kum tun soll und beschreibt viel von den äh, den Benach­rich­ti­gun­gen und den Benut­zern, die im Chan­nel sind, und so weiter.

Das ist schon was ! Das ist ein ziem­lich gutes Ver­ständ­nis. Das nächs­te Bei­spiel zeigt, dass wir einen Bei­trag erhal­ten haben, aber das Modell hat die Nach­richt nicht gese­hen. Ist das nun ein Feh­ler des Modells oder des Sys­tems um das Modell her­um ? Nun, wir kön­nen einen Blick dar­auf wer­fen, und wie Sie sehen, ist der Inhalt ein lee­rer String, wir haben eine lee­re Nach­richt erhalten.

Inhalt. Der Grund dafür ist ein schmut­zi­ger Trick, den wir der KI vor­ge­spielt haben. Wenn Sie also die Dis­cord-Doku­men­ta­ti­on auf­ru­fen und ganz nach unten scrol­len, bis äh, ich sehe, dass es mir schwer fällt, die Nach­richt, den Inhalt, die Absicht über­haupt zu fin­den, wer­den Sie sehen, dass dies ab Sep­tem­ber 2022 als Pflicht­feld hin­zu­ge­fügt wur­de. Um also eine Nach­richt zu erhal­ten, die Sie nicht expli­zit kenn­zeich­net, müs­sen Sie nun die­se neue Absicht in Ihren Code auf­neh­men. Erin­nern Sie sich dar­an, dass ich sag­te, dass sich die Inten­si­tät im Lau­fe der Zeit stark verändert.

Dies ist viel neu­er, als das Modell mög­li­cher­wei­se wis­sen kann. Viel­leicht haben wir also Pech gehabt. Wir müs­sen dies von Hand debug­gen, aber auch hier kön­nen wir ver­su­chen, die Sprach­ver­ständ­nis­fä­hig­kei­ten von GPT‑4 zu nut­zen, um die­ses Pro­blem zu lösen. Den­ken Sie dar­an. Dies ist ein Doku­ment von etwa.

Ich glau­be, es sind etwa zehn­tau­send bis fünf­zehn­tau­send Wör­ter, oder so ähn­lich. Es ist nicht sehr gut for­ma­tiert. Das ist buch­stäb­lich ein Befehl, ein Copy-Pas­te, wie das, was es ana­ly­sie­ren soll, um in der Mit­te des Doku­ments die­se ach so wich­ti­ge Nach­richt zu fin­den. Inhalt, das ist jetzt erfor­der­lich, aber schau­en wir mal, ob es das kann, also fra­gen wir nach I I am recei­ving blank mes­sa­ge. Inhalt kön­nen Sie, war­um könn­te das passieren ?

Wie kann ich es behe­ben ? Also eine Sache : neu bei GPT‑4 ist die Kon­text­län­ge. 32.000 Token ist sozu­sa­gen die Ober­gren­ze, die wir im Moment unter­stüt­zen, und das Modell ist in der Lage, fle­xi­bel lan­ge Doku­men­te zu verwenden.

Das ist etwas, das wir noch opti­mie­ren, also emp­feh­len wir, es aus­zu­pro­bie­ren, aber nicht unbe­dingt zu ska­lie­ren, es sei denn, Sie haben eine Anwen­dung, die wirk­lich davon pro­fi­tiert. Wenn Sie also wirk­lich an Long Con­text inter­es­siert sind, las­sen Sie es uns bit­te wis­sen, wir wol­len sehen, wel­che Arten von Anwen­dun­gen es frei­schal­tet. Aber wenn Sie sehen, dass die Mel­dung “oh yeah mes­sa­ge, con­tent intent was not enab­led” erscheint, dann kön­nen Sie ent­we­der das Modell bit­ten, etwas Code zu schrei­ben. Für Sie oder für Sie könn­te ich es eigent­lich auf die alt­mo­di­sche Art und Wei­se machen, bei­des ist in Ord­nung. Ich den­ke, dass dies ein ergän­zen­des Werk­zeug ist, das Sie viel pro­duk­ti­ver macht, aber es ist immer noch wich­tig, dass Sie auf dem Fah­rer­sitz sit­zen und der Mana­ger sind und wis­sen, was vor sich geht, also sind wir jetzt wie­der ver­bun­den und äh Boris ?

Wür­dest du die Nach­richt noch ein­mal abspie­len, wir kön­nen sehen, dass wir sie erhal­ten haben, obwohl der Bot nicht expli­zit getaggt wur­de, scheint eine ziem­lich gute, ziem­lich gute Beschrei­bung zu sein. Das ist ein inter­es­san­tes Bild, es sieht tat­säch­lich so aus, als wäre es mit einem Dol­ly gene­riert wor­den, und das hier soll­ten wir auch mal aus­pro­bie­ren. Was an die­sem Bild lus­tig ist, ist, dass es bereits ein­ge­reicht wur­de. Also kön­nen wir das noch ein­mal über­prü­fen. Wir machen die rich­ti­gen API-Aufrufe.

Eich­hörn­chen fres­sen nor­ma­ler­wei­se Nüs­se. Wir erwar­ten nicht, dass sie eine Kame­ra benut­zen oder sich wie ein Mensch ver­hal­ten. Ich den­ke also, das ist eine ziem­lich gute Erklä­rung dafür, war­um die­ses Bild lus­tig ist. Ich habe hier eine schö­ne hand­ge­zeich­ne­te Vor­la­ge für eine Witz-Web­site, die es defi­ni­tiv wert ist, an mei­nem Kühl­schrank auf­ge­hängt zu wer­den. Ich neh­me jetzt ein­fach mein Han­dy her­aus und mache ein Foto von die­sem Mock-up und schi­cke es an unse­ren Dis­cord. Also gut.

Ich schi­cke es an unse­ren Dis­cord – und das ist natür­lich der schwie­rigs­te Teil, um sicher­zu­ge­hen, dass wir es auch wirk­lich an den rich­ti­gen Kanal schi­cken, was in der Tat, ich glau­be, viel­leicht habe ich es nicht an den fal­schen Kanal geschickt – es ist lus­tig. Es ist immer der äh. Die Nicht-Kai-Tei­le die­ser Demos, die am schwie­rigs­ten zu machen sind – und jetzt kommt die Tech­no­lo­gie – sind jetzt gelöst und jetzt war­ten wir. Das Erstaun­li­che ist mei­ner Mei­nung nach, dass wir hier mit einem neu­ro­na­len Netz­werk spre­chen, das dar­auf trai­niert wur­de, vor­her­zu­sa­gen. Was als nächs­tes kommt.

Es hat die­ses Spiel gespielt, bei dem ihm ein Teil eines Doku­ments gezeigt wur­de, und hat dann aus einer unvor­stell­bar gro­ßen Men­ge von Inhal­ten vor­her­ge­sagt, was als nächs­tes kommt. Es lernt all die­se Fähig­kei­ten, die man anwen­den kann, und all die­se sehr fle­xi­blen Mög­lich­kei­ten, und so kön­nen wir jetzt tat­säch­lich die­se Aus­ga­be neh­men. Wir haben also wort­wört­lich gesagt, dass wir den HTML-Code die­ses Bil­des aus­ge­ben sol­len, und hier sehen wir, wie es tat­säch­lich funk­tio­niert, Java­Script hat die Wit­ze zum Ver­gleich aus­ge­füllt, das war das Ori­gi­nal unse­res Mock-ups, und so geht es von hand­ge­zeich­ne­ter, wun­der­schö­ner Kunst, wenn ich das mal so sagen darf, zu einer funk­tio­nie­ren­den Web­site – und das ist alles nur poten­zi­ell rich­tig – wir – Sie kön­nen vie­le ver­schie­de­ne Anwen­dun­gen sehen. Wir sind selbst noch dabei, neue Wege zu fin­den, wie man das nut­zen kann, also wer­den wir mit unse­rem Part­ner zusam­men­ar­bei­ten und von dort aus ska­lie­ren, aber bit­te haben Sie Geduld, denn es wird eini­ge Zeit dau­ern, bis wir das wirk­lich für alle ver­füg­bar machen kön­nen. Eine letz­te Sache möch­te ich Ihnen noch zei­gen : Ich habe Ihnen gezeigt, wie man vor­han­de­ne Inhal­te liest.

Steuer Profi

Ich habe Ihnen gezeigt, wie Sie mit dem Sys­tem als Part­ner bau­en kön­nen. Als Letz­tes zei­ge ich Ihnen, wie Sie mit dem Sys­tem arbei­ten kön­nen, um eine Auf­ga­be zu bewäl­ti­gen, die kei­ner von uns ger­ne macht, die wir aber alle machen müs­sen, so dass Sie viel­leicht schon erra­ten haben, was wir tun wer­den. Ist Steu­ern jetzt beach­ten Sie, dass GPT ist nicht ein zer­ti­fi­zier­ter Steu­er-Pro­fi ? Ich bin es auch nicht. Ihr soll­tet immer mit eurem Steu­er­be­ra­ter spre­chen, aber es kann hilf­reich sein, eini­ge dich­te Inhal­te zu ver­ste­hen, um sich selbst in die Lage zu ver­set­zen, Pro­ble­me zu lösen und zu ver­ste­hen, was pas­siert, wenn man es sonst nicht könnte.

Also noch ein­mal, in die­sem Fall wer­de ich eine Sys­tem­nach­richt erstel­len, die besagt, dass es sich um Steu­er-GPT han­delt, was kei­ne spe­zi­fi­sche Sache ist, die wir in die­ses Modell ein­pro­gram­miert haben. Sie kön­nen sehr krea­tiv sein, wenn Sie wol­len, mit der Sys­tem­nach­richt, um das Modell wirk­lich in die Stim­mung zu brin­gen, was Ihre Auf­ga­be ist. Was sollst du also tun ? Ich habe das Steu­er­ge­setz­buch ein­ge­fügt. Das sind unge­fähr 16 Sei­ten Steu­er­ko­dex und es gibt eine Fra­ge über Alli­son Bob.

Sie haben irgend­wann ein­mal gehei­ra­tet, und das sind ihre Ein­kom­men, und sie neh­men den Stan­dard­ab­zug in Anspruch, sie sind gemein­sam ver­an­lagt. Ers­te Fra­ge : Wie hoch ist ihr Stan­dard­ab­zug für 2018 ?

Wäh­rend das Modell tuckert, löse ich das Pro­blem von Hand, um Ihnen zu zei­gen, wor­um es geht : Der Stan­dard­ab­zug ist der Basis­stan­dard­ab­zug plus die zusätz­li­chen Abzü­ge. Der Grund­ab­zug beträgt 200 Pro­zent für eine gemein­sa­me Steu­er­erklä­rung nach Unter­ab­satz C, der hier steht. Okay, der Zuschlag gilt also nicht.

Die Begren­zung gilt nicht. Okay. Jetzt gel­ten die­se. Oh, war­ten Sie : Son­der­re­ge­lun­gen für das Steu­er­jahr 2018, um das wir uns bis 2025 küm­mern. Sie müs­sen zwölf­tau­send für drei­tau­send erset­zen, also sind zwei­hun­dert Pro­zent von zwölf­tau­send vier­und­zwan­zig­tau­send die end­gül­ti­ge Antwort.

Wie Sie sehen, ist das Modell zu dem­sel­ben Ergeb­nis gekom­men, und Sie kön­nen sich die Erklä­rung dazu durch­le­sen, und ehr­lich gesagt , als ich zum ers­ten Mal ver­sucht habe, die­ses Pro­blem selbst zu lösen, bin ich nicht dahin­ter gekom­men. Ich habe eine hal­be Stun­de damit ver­bracht, das Steu­er­ge­setz­buch zu lesen und zu ver­su­chen, her­aus­zu­fin­den, war­um es ein Pro­gramm gibt, was es über­haupt ist, und zwar nur, indem ich das Modell gebe­ten habe, sei­ne Argu­men­te dar­zu­le­gen, und dann bin ich dem nach­ge­gan­gen. Ich dach­te : “Oh, jetzt ver­ste­he ich es. Ich ver­ste­he, wie es funk­tio­niert, und dar­in liegt, glau­be ich, die Stär­ke des Sys­tems. Es ist nicht per­fekt, aber Sie sind es auch nicht, und zusam­men ist es die­ses ver­stär­ken­de Werk­zeug, mit dem Sie ein­fach neue Höhen errei­chen und wei­ter gehen können.

Man kann sagen : Okay, jetzt berech­ne ihre Gesamt­ver­bind­lich­keit, und schon macht es die Berech­nung, ehr­lich gesagt, jedes Mal, wenn es das tut. Es ist ein­fach erstaun­lich. Die­ses Modell ist so gut in men­ta­ler Mathe­ma­tik. Es ist viel, viel bes­ser als ich in Kopf­rech­nen. Es ist nicht an einen Taschen­rech­ner ange­schlos­sen, was eine wei­te­re Mög­lich­keit wäre, die­se Sys­te­me zu ver­bes­sern, aber es hat die­se rohen Fähig­kei­ten, die so fle­xi­bel sind.

Es spielt kei­ne Rol­le, ob es sich um Code, Spra­che oder Steu­ern han­delt. All die­se Fähig­kei­ten in einem Sys­tem, das auf das Pro­blem ange­wandt wer­den kann, das Ihnen am Her­zen liegt, auf Ihre Anwen­dung, auf das, was auch immer Sie bau­en, um es so zu been­den. Zum Schluss zei­ge ich Ihnen noch eine klei­ne Dosis Krea­ti­vi­tät, näm­lich das Zusam­men­fas­sen. Die­ses Pro­blem in ein gereim­tes Gedicht umwan­deln, und fer­tig ist ein wun­der­schö­nes, wun­der­schö­nes Gedicht über die Steu­er­erklä­rung. Vie­len Dank, dass Sie ein­ge­schal­tet haben.

Ich hof­fe, Sie haben etwas dar­über gelernt, was das Modell kann, wie man damit arbei­tet, und ehr­lich gesagt sind wir sehr gespannt dar­auf, was Sie bau­en wer­den. Ich habe über ope­nai evals gespro­chen. Bit­te tra­gen Sie dazu bei. Wir sind der Mei­nung, dass die­ses Modell, das wir ver­bes­sern und auf die nächs­te Stu­fe brin­gen wol­len, etwas ist, zu dem jeder bei­tra­gen kann, und dass wir glau­ben, dass vie­le Men­schen davon pro­fi­tie­ren kön­nen, und wir wol­len Ihre Hil­fe dabei. Also, vie­len Dank an Sie.

Wir sind sehr gespannt dar­auf, was ihr auf­bau­en werdet.