ChatGPT vs. Gemini: KI-Chatbots im Multimodalitäts-Check
ChatGPT und Gemini erweitern die Grenzen der multimodalen künstlichen Intelligenz. Wir vergleichen die multimodalen Funktionen der beiden Chatbots und finden heraus, welcher sich wofür besser eignet.
Das Jahr 2023 hat mit der Fähigkeit zur Multimodalität eine neue Ära der künstlichen Intelligenz (KI) eingeläutet. KI-Systeme beschränken sich nicht länger auf die Verarbeitung von Text: Sie erkennen und interpretieren nun auch Bilder und Sprache, was die Art und Weise, wie Menschen mit Maschinen interagieren, grundlegend verändert. Diese Entwicklung ist besonders bei zwei der führenden KI-Chatbots – ChatGPT und Google Gemini – zu beobachten. Ihre fortschrittlichen multimodalen Fähigkeiten eröffnen neue Möglichkeiten für Anwendungen und stellen gleichzeitig neue Herausforderungen an die Verlässlichkeit und Ethik in der KI.
Seit unserem Vergleich der fähigsten Chatbots hat sich einiges getan. Hier werfen wir einen Blick auf die multimodalen Entwicklungen der Chatbots und vergleichen deren Fähigkeiten.
Multimodalität von KI-Systemen
Multimodalität bei Chatbots wie ChatGPT und Google Gemini bezieht sich auf deren Fähigkeit, verschiedene Kommunikationsmodi wie Text, Bilder, Audio und Video zu nutzen. Diese Chatbots können nicht nur auf Textbasis kommunizieren, sondern auch Bilder analysieren, auf Spracheingaben reagieren und interaktive Elemente einbinden. Diese Vielseitigkeit ermöglicht eine reichere und intuitivere Nutzererfahrung und wird die Grundlage zukünftiger allgemeiner KI-Systeme bilden.
Aktuelle Entwicklungen bei ChatGPT und Google Gemini
ChatGPT und Google Gemini haben 2023 wesentliche Updates erfahren, die ihre multimodalen Kapazitäten erweitern. ChatGPT kann seit der Integration des Sprachmodells "GPT-4V" (V für Vision) Text- und Bildinhalte verstehen und verarbeiten, was die Fähigkeit des Chatbots ergänzt, Dokumentdateien aller Art lesen und auswerten zu können. Die Integration von Dall-E 3 ermöglicht nicht nur die Text-zu-Bild-Fähigkeiten von ChatGPT, sondern erweitert auch seine Verständnisfähigkeit für Bilder.
Google Gemini hat ebenfalls bedeutende Updates erfahren. Mit der Einführung von "Gemini Pro" im Dezember 2023 hat Gemini seine Kapazitäten in der Verarbeitung und Interpretation von Text, Bildern, Audio und Video verstärkt. Für Anfang 2024 ist die Einführung von "Gemini Advanced" geplant, das auf dem noch leistungsfähigeren Sprachmodell "Gemini Ultra" basiert und für anspruchsvollere Aufgaben konzipiert ist. In verschiedenen Tests zeigte Gemini Pro eine überlegene Leistungsfähigkeit gegenüber früheren Modellen, insbesondere in komplexen Bereichen wie der Bewertung von KI-Modellen und dem Verständnis von Grundschulmathematik.
Die multimodalen Funktionen von ChatGPT und Google Gemini im Vergleich
Wie verhalten sich beide Plattformen in verschiedenen Schlüsselbereichen wie Textverarbeitung, Bild- und Videoanalyse, Sprachinteraktion, Online-Suche, Dokumentenverarbeitung und weiteren spezialisierten Funktionen? Unser Vergleich bietet einen Einblick in die jeweiligen Stärken und Grenzen dieser fortschrittlichen KI-Systeme und wie sie sich in der Praxis anwenden lassen.
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Multimodaler Bereich |
ChatGPT (GPT-4) |
Google Gemini (Gemini Pro) |
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Textverarbeitung |
Die primäre Funktion des Chatbots. Liefert in KI-Tests immer noch die besten Ergebnisse in dem Feld. |
Hat die Reife von GPT-4 noch nicht erreicht. Gibt weniger akademische Antworten als sein Konterpart. |
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Bildverarbeitung |
Fähig, Bildinhalte und deren Kontext zu verstehen und zu analysieren, mit nativer Integration von Dall-E 3 für Bildanalysen. |
Ermöglicht Benutzern ebenfalls das Hochladen, Analysieren und Diskutieren von Bildern innerhalb der Chat-Schnittstelle. |
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Bildgenerierung |
Verwendet Dall-E 3 für die Bildgenerierung, nativ integriert. |
Verfügt nicht über native Fähigkeiten zur Bildgenerierung wie Dall-E 3. |
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Videoverarbeitung |
Nicht nativ fähig; benötigt externe Tools für die Handhabung von Videoinhalten. |
Fähig zur Verarbeitung und zum Verständnis von Youtube-Videoinhalten, einschließlich Untertiteln, Bildern und Spracherkennung. |
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Audioverarbeitung (Text-zu-Sprache und Sprache-zu-Text) |
Echtzeit-Sprachgespräche sind nativ integriert in Apple- und Google-Apps; benötigt in der Browser-Version ein Drittanbieter-Plugin. |
Benutzer können in Echtzeit Sprachgespräche führen |
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Online-Suche |
Ist durch Bing-Implementierung in der Lage, Online-Suchen durchzuführen und gibt dabei Quellen an. |
Integriert sich in Googles Suchfähigkeiten, was die umfangreiche Internetsuche ermöglicht. Kann gezielt nach Bild- und Videoinhalten suchen. Gibt ebenfalls Quellen an. |
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Dokumente |
Fähig, verschiedene Dokumentenformate zu akzeptieren, zu lesen, zu verstehen und zu verarbeiten/analysieren. |
Ebenfalls fähig, verschiedene Dokumentenformate zu handhaben und nutzt dabei Googles Technologien für das Verständnis und die Verarbeitung von Dokumenten. |
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E-Commerce & Shopping |
Kann Einkaufsberatungen oder Vorschläge in Textform bieten, verfügt jedoch über keine direkte E-Commerce-Integration. |
Integriert sich nahtlos in Googles E-Commerce- und Shopping-Plattformen, für interaktivere Erlebnisse. |
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Zahlenverarbeitung |
Kann mathematische Fragen bearbeiten, ist jedoch nicht als primäres mathematisches Tool konzipiert. |
Kann mathematische Daten verarbeiten, ist jedoch wie GPT-4 nicht primär dazu geeignet. |
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Angepasste Modelle |
Verfügt über verbesserte multimodale Fähigkeiten, die das automatische Auswählen des optimalen Modells für eine bestimmte Aufgabe ermöglichen. |
Ebenfalls in der Lage, verschiedene Modelle für spezialisierte Aufgaben zu kombinieren und anzupassen. |
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Plug-ins |
Unterstützt die Integration von Drittanbieter-Schnittstellen, die zusätzliche Multimodalität ermöglichen. |
Bietet derzeit keine Unterstützung für Plug-ins. |
Beim Vergleich der multimodalen Funktionen fällt auf, dass ChatGPT und Google Gemini jeweils spezifische Stärken aufweisen. ChatGPT zeichnet sich durch seine Bildgenerierungsfähigkeiten und seine Anpassungsfähigkeit durch Plug-ins aus. Google Gemini hingegen zeigt seine Stärke in der Integration mit Google-Diensten wie der Online-Suche und der erweiterten Videoverarbeitung. Gemini profitiert von der Stärke von Googles umfangreichem Ökosystem, während ChatGPT dank Erweiterungen von Drittanbietern mehr Anpassungsmöglichkeiten und Flexibilität bietet.
So eignet sich Google Gemini gut für die Online-Suche, insbesondere bei Bildern und Videos. Seine Integration in Google-Dienste erleichtert die Informationsbeschaffung und macht ihn praktisch für akademische und berufliche Recherchen. Gemini kann auch verwendet werden, um Inhalte aus Youtube-Videos zu analysieren, was nützlich in der Medienanalyse ist.
ChatGPT hingegen ist ideal für kreative Aufgaben wie die Bildgestaltung. Mit Dall-E 3 bietet der OpenAI-Chatbot auch die Möglichkeit, Bilder auf sehr hohem Niveau zu interpretieren und zu analysieren. Dies kann beispielsweise in Bereichen wie Design und Marketing kreativ eingesetzt werden. Darüber hinaus bietet ChatGPT mit seinem Plug-in-Shop mit über 800 Plug-ins von Drittanbietern eine ständig wachsende Fülle an multimodalen Möglichkeiten, wie z. B. die Expedia-App, die eine Urlaubsplanung mit Zugriff auf Expedia-Daten innerhalb des Chatbots ermöglicht.
Die Integration von Gemini in die E-Commerce- und Shopping-Plattformen von Google macht den Chatbot für das Online-Shopping sehr interessant. ChatGPT hingegen hat sich bisher als nützlicher Kauf- und Vergleichsberater etabliert, der bei der Auswahl zwischen Produkten helfen kann.
Bildungstechnische Vorteile durch multimodales Lernen
Die Zukunft von KI-Chatbots wie ChatGPT und Google Gemini dürfte eine deutliche Weiterentwicklung der multimodalen Interaktion erleben. Erweiterte Sprachverarbeitungsfähigkeiten, die natürlichere und kontextuellere Konversationen ermöglichen, könnten im Vordergrund stehen. Darüber hinaus wird eine Vertiefung der Bild- und Videoanalyse erwartet, die detailliertere und interaktivere Antworten ermöglicht. Auch die Personalisierung wird eine Schlüsselrolle spielen, indem Chatbots lernen, individuelle Kommunikationsstile zu erkennen und darauf zu reagieren. Darüber hinaus könnte die Integration in Alltagsgeräte und die Nutzung in Bildungsanwendungen die Art und Weise, wie wir mit KI interagieren, grundlegend verändern und neue Anwendungsbereiche eröffnen.
Multimodales Lernen, das in verschiedenen Branchen Anwendung findet, bietet interessante Perspektiven für die Zukunft von KI-Chatbots. Im Gesundheitswesen revolutioniert es beispielsweise die medizinische Bildgebung durch die Kombination verschiedener Datenquellen, was die diagnostische Genauigkeit erhöht. Im Bildungsbereich verbessert multimodales Lernen die Lerneffizienz durch den Einsatz interaktiver E-Learning-Plattformen, die Text, Video und Simulationen integrieren. Damit wäre es möglich, nie dagewesene, interaktive und anpassungsfähige Lernerfahrungen zu schaffen.
Bild: KI-generiert mit Dall-E
aktualisiert am 29.4.2024