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Wie man auch GPT4-o1-preview noch ins Stolpern bringt

Es lässt sich darüber streiten, ob er früher oder später vor Erreichen des Ziels an eine gläserne Decke stoßen wird. Doch es ist kaum zu leugnen, dass mit einem neuen1 Ansatz rasante Fortschritte in Richtung einer allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) erzielt wurden. Diesen Ansatz kennt man unter verschiedenen Namen – bekannt geworden ist er vor allem unter dem Markennamen ChatGPT, allgemeiner auch unter Large Language Models (LLMs), generative artificial intelligence (genAI), oder auch autoregressive models (ARMs) oder eben – inzwischen von mir bevorzugt verwendet, weil der Multimodalität aktueller Modelle gerecht werdend – als Foundation Models (FMs). Erst kürzlich hat OpenAI mit o1-preview und o1-mini zwei neue Modelle für seine zahlenden Kunden (zu denen ich aufgrund meines Jobs zähle) zugänglich gemacht, die bei Aufgaben, mit denen Vorgängermodelle erhebliche Schwierigkeiten hatten, beachtliche Ergebnisse erzielen. Die Reflexion dieser Entwicklung passt recht gut zu einem Impulsvortrag, den ich vor kurzem für unseren Instituts-Retreat vorbereitet hatte, so dass ich hier gerne daran anknüpfen würde.