Was sind die besten Alternativen für ChatGPT?

ChatGPT ist ein Begriff, der mittlerweile in der ganzen Welt bekannt ist. Neben dem Modell der Firma Open AI gibt es jedoch noch viele alternative Anbieter. In diesem Artikel haben wir die besten ChatGPT Alternativen zusammengetragen.

Wir werden ChatGPT mit verschiedenen Closed Models, Open Weight Models und Open Source Models vergleichen, Provider auflisten und Hostingoptionen verschiedener ChatGPT Alternativen auszeigen.

Was ist ChatGPT überhaupt und wie funktioniert es?

Um zu verstehen, welche ChatGPT Alternative für einen konkreten Anwendungsfall besser geeignet ist, muss man zunächst grob verstehen, wie ChatGPT überhaupt funktioniert. ChatGPT ist ein KI-Modell, das von OpenAI entwickelt wurde. Es ist darauf ausgelegt, menschenähnliche Texte zu generieren.

Das GPT in ChatGPT steht für Generative Pretrained Transformer. Wie der Name bereits sagt bedeutet dies, dass das Modell bereits im Vorhinein mit einer grossen Datenmenge trainiert wurde.

Die Funktionsweise von ChatGPT beruht auf einem komplexen neuronalen Netzwerk, das mit einer großen Menge an Textdaten trainiert wurde. Dieses Netzwerk kann Sprachmuster erkennen und darauf basierend sinnvolle Antworten erzeugen.

ChatGPT ist ein sog. Closed Source Model. Das bedeutet, dass die Trainingsdaten und Parameter des Modells, sowie dessen Quellcode nicht öffentlich verfügbar ist.

Mehr über die Funktionsweise von KI-Chatbots und die Art und Weise wie Chatbots lernen finden Sie in unserem Artikel Wie funktioniert ein AI Chat? Einfach erklärt.

Wir haben ausserdem in einem weiteren Beitrag die besten KI Chat Apps ChatGPT, Claude 3 und Perplexity AI verglichen.

Was sind die Unterschiede verschiedener GPT-Modelle?

Es gibt verschiedene Arten von GPT-Modellen, die sich hauptsächlich in ihrer Zugänglichkeit und Anpassbarkeit unterscheiden:

Closed Source Models

Diese Modelle sind proprietär und die Trainingsdaten sowie die Modellarchitektur sind oft nicht öffentlich zugänglich. Ein Beispiel ist ChatGPT von OpenAI.

Open Weight Models

Diese Modelle sind ebenfalls proprietär, aber die Gewichte (Weights) des Modells sind zugänglich und können angepasst werden. Nutzer können diese Modelle auf spezifische Anwendungsfälle feinabstimmen.

Open Source Models

Diese Modelle sind vollständig offen, sowohl die Architektur als auch die Gewichte und Trainingsdaten sind zugänglich. Ein bekanntes Beispiel ist GPT-Neo von EleutherAI.

Wie wird ein Modell nutzbar gemacht?

Ein trainiertes Modell benötigt, um nutzbar für Menschen oder andere Programme zu sein einen Modellprovider (im Regelfall eine Firma), welcher das Modell verfügbar macht. Dabei ist es egal, ob dieses ein Open Source, Closed Source oder Open Weight Modell ist.

Ein Modellprovider ist ein Unternehmen oder eine Organisation, die vortrainierte Künstliche Intelligenz (KI)-Modelle bereitstellt. Ein Modell kann theoretisch auch durch mehrere Modellprovider zur Verfügung gestellt werden. Beispiel: Bei ChatGPT wird das Modell über den Provider OpenAI zur Verfügung gestellt.

Achtung Verwechslungsgefahr! GPT Modelle vs. Regelbasierte Chatbots

GPTModelle funktionieren komplett verschieden im Vergleich zu regelbasierten Chatbots, welche immer noch eine weite Verbreitung haben. Einen detaillierten Vergleich finden Sie in unserem Blogpost Regelbasierte Chatbots vs. Conversational AI.

4 Closed Source Alternativen zu Chat GPT

1. Google Bard: Ein starkes AI-Modell von Google, das speziell für natürliche Sprachverarbeitung entwickelt wurde.
2. Microsoft Copilot: Integriert in Microsoft-Produkte und bietet leistungsstarke Textgenerierungsfunktionen.
3. IBM Watson Assistant: Bietet KI-gesteuerte Dialogsysteme, die in verschiedene Geschäftsprozesse integriert werden können.
4. Amazon Lex: Ein Service von AWS, der Deep Learning-Technologien nutzt, um Chatbots zu erstellen.

Was sind Vor-und Nachteile von Closed Source Modellen?

Vorteile

• Höhere Qualität und Zuverlässigkeit: Closed Source AI Modelle werden oft von großen, gut finanzierten Unternehmen entwickelt. Diese Modelle sind in der Regel gut optimiert und bieten konsistente, zuverlässige Leistungen.
• Sicherheits- und Datenschutzgarantien: Anbieter von Closed Source Modellen gewährleisten oft strenge Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen, die besonders für Branchen mit hohen Datenschutzanforderungen von Vorteil sind.
• Umfassender Support: Nutzer profitieren von technischem Support, Schulungen und detaillierter Dokumentation, die die Implementierung und Nutzung der Modelle erleichtern.
• Regelmäßige Updates: Closed Source Anbieter pflegen ihre Modelle kontinuierlich und stellen regelmäßige Updates bereit, die neue Funktionen und Verbesserungen bieten.
• Skalierbare Infrastruktur: Diese Modelle sind oft in Cloud-Infrastrukturen integriert, die skalierbare Lösungen für Unternehmen jeder Größe bieten.

Nachteile

• Kosten: Closed Source Modelle können teuer in der Anschaffung und Nutzung sein, was sie für kleinere Unternehmen weniger zugänglich macht.
• Geringere Flexibilität: Nutzer haben eingeschränkte Möglichkeiten, die Modelle anzupassen oder zu modifizieren, was die Flexibilität bei speziellen Anwendungsfällen reduziert.
• Abhängigkeit vom Anbieter: Unternehmen sind auf den Anbieter angewiesen, was bei Preisänderungen oder Änderungen in der Unternehmensstrategie problematisch sein kann.
• Eingeschränkte Transparenz: Da der Quellcode und die Trainingsdaten oft nicht zugänglich sind, fehlt es an Transparenz, was die Nachvollziehbarkeit und das Vertrauen in die Modelle beeinträchtigen kann.

4 Open Weight Alternativen zu Chat GPT

1. EleutherAI GPT-Neo: Ein leistungsstarkes, anpassbares Modell, das öffentlich zugänglich ist.
2. BigScience BLOOM: Ein kollaborativ entwickeltes Modell, das auf Offenheit und Transparenz setzt.
3. OpenAI Codex: Speziell für die Generierung von Programmcode entwickelt, aber auch für andere Textgenerierungen anpassbar.
4. Cohere: Bietet flexible und skalierbare Sprachmodelle, die auf spezifische Bedürfnisse zugeschnitten werden können.

Was sind Vor und Nachteile von Open Weight Modellen?

Vorteile

Anpassungsfähigkeit: Open Weight Modelle ermöglichen es Nutzern, die Gewichte des Modells anzupassen und es an spezifische Anwendungsfälle oder Daten anzupassen. Dies bietet eine hohe Flexibilität bei der Nutzung.

Kostenersparnis: Da nur die Modelle und nicht die gesamte Infrastruktur offengelegt werden, können Unternehmen die Vorteile eines vortrainierten Modells nutzen, ohne die hohen Kosten für die Entwicklung von Grund auf zu tragen.

Community-Engagement: Nutzer können von der breiten Community profitieren, die häufig Verbesserungen, Fehlerbehebungen und neue Ansätze teilt. Dies fördert eine kontinuierliche Weiterentwicklung der Modelle.

Skalierbarkeit: Open Weight Modelle sind oft in cloudbasierten Plattformen integriert, die skalierbare Lösungen bieten und es Unternehmen ermöglichen, ihre Nutzung je nach Bedarf zu erhöhen oder zu verringern.

Technische Unterstützung: Anbieter von Open Weight Modellen bieten häufig technischen Support und Dokumentation, was die Implementierung und Nutzung erleichtert.

Nachteile

Sicherheitsrisiken: Da die Modelle offen sind, besteht ein höheres Risiko für Sicherheitslücken und Missbrauch. Unternehmen müssen zusätzliche Maßnahmen ergreifen, um die Sicherheit zu gewährleisten.

Qualitätskontrolle: Die Offenheit der Modelle kann zu Inkonsistenzen in der Qualität führen. Es ist wichtig, dass Unternehmen die Modelle sorgfältig testen und validieren, bevor sie sie in produktiven Umgebungen einsetzen.

Eingeschränkte Kontrolle über Updates: Nutzer sind auf den Anbieter angewiesen, um regelmäßige Updates und Verbesserungen zu erhalten. Dies kann problematisch sein, wenn der Anbieter den Support für ein Modell einstellt.

Abhängigkeit von externer Infrastruktur: Obwohl die Nutzung cloudbasierter Plattformen Vorteile bietet, können Unternehmen auch von der Verfügbarkeit und den Kosten dieser externen Dienste abhängig sein.

Rechts- und Lizenzfragen: Die Nutzung von Open Weight Modellen kann komplexe Lizenzfragen aufwerfen, die sorgfältig geprüft und verwaltet werden müssen, um rechtliche Probleme zu vermeiden.

4 Open Source Alternativen zu Chat GPT

1. GPT-NeoX: Eine Erweiterung des GPT-Neo-Projekts von EleutherAI, die größere und leistungsfähigere Modelle umfasst.
2. Fairseq: Ein Toolkit von Facebook AI Research, das Modelle zur natürlichen Sprachverarbeitung bereitstellt.
3. Hugging Face Transformers: Eine Bibliothek, die verschiedene vortrainierte Modelle bereitstellt, darunter auch GPT-2 und GPT-3.
4. Rasa: Eine Open Source-Plattform für konversationelle KI, die es ermöglicht, eigene Chatbots zu entwickeln und zu trainieren.

Was sind Vor- und Nachteile von Open Source AI Modellen?

Vorteile

Transparenz: Open Source Modelle bieten vollständigen Zugang zum Quellcode und den Trainingsdaten. Dies ermöglicht ein tiefes Verständnis der Funktionsweise und erleichtert die Identifikation und Behebung von Fehlern.

Flexibilität: Nutzer können die Modelle nach ihren spezifischen Bedürfnissen anpassen und erweitern. Dies ist besonders vorteilhaft für Nischenanwendungen oder spezielle Branchenanforderungen.

Kostenersparnis: Da keine Lizenzgebühren anfallen, sind Open Source Modelle in der Regel kostengünstiger. Unternehmen können sie frei verwenden und anpassen, was die Gesamtkosten senkt.

Unabhängigkeit: Open Source Modelle reduzieren die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern. Unternehmen haben die Freiheit, das Modell zu verwenden und anzupassen, ohne auf die Geschäftsstrategien oder Preisänderungen eines Anbieters reagieren zu müssen.

Nachteile

Qualitätskontrolle: Die Qualität und Zuverlässigkeit von Open Source Modellen kann variieren. Es erfordert oft zusätzliche Tests und Validierungen, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen entsprechen.

Wartung und Support: Während kommerzielle Anbieter umfassenden Support bieten, kann der Support für Open Source Modelle eingeschränkt sein. Unternehmen müssen möglicherweise intern Ressourcen bereitstellen, um die Modelle zu pflegen und zu unterstützen.

Sicherheitsrisiken: Die Offenheit des Quellcodes kann potenzielle Sicherheitslücken mit sich bringen. Es ist wichtig, Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren und regelmäßig Sicherheitsprüfungen durchzuführen.

Komplexität der Implementierung: Die Implementierung und Anpassung von Open Source Modellen kann technisch anspruchsvoll sein und erfordert spezialisierte Kenntnisse und Fähigkeiten.

Open Source AI Modelle bieten erhebliche Vorteile in Bezug auf Flexibilität, Transparenz und Kosten, erfordern jedoch sorgfältige Verwaltung und technisches Know-how, um ihre Potenziale voll auszuschöpfen und Risiken zu minimieren.

Welche Hostingoptionen gibt es für die verschiedenen Modelle?

Open Source Modelle:

• Hosting-Optionen: Selbstgehostet, Public Cloud, spezialisierte Plattformen (z.B. Hugging Face).
• Vorteile: Maximale Kontrolle und Kostenkontrolle.
• Nachteile: Hoher technischer Aufwand und Sicherheitsverantwortung.

Open Weight Modelle:

• Hosting-Optionen: Cloud-Hosting durch Anbieter, Hybrid-Modelle.
• Vorteile: Einfache Integration und hohe Skalierbarkeit.
• Nachteile: Abhängigkeit vom Anbieter und laufende Kosten.

Closed Source Modelle:

• Hosting-Optionen: Proprietäre Cloud-Dienste, private Deployment für Enterprise-Kunden.
• Vorteile: Hohe Zuverlässigkeit und umfassender Support.
• Nachteile: Geringe Kontrolle und hohe Kosten.

Zusammenfassung

Wir fassen zusammen: Jede Hosting-Option hat ihre eigenen Vor- und Nachteile.

Open Source Modelle bieten maximale Flexibilität und Kosteneffizienz, erfordern jedoch erheblichen technischen Aufwand und Sicherheitsmaßnahmen.

Open Weight Modelle erleichtern die Integration und bieten Skalierbarkeit, sind jedoch abhängig vom Anbieter und können laufende Kosten verursachen.

Closed Source Modelle garantieren hohe Zuverlässigkeit und umfassenden Support, gehen jedoch mit geringerer Kontrolle und höheren Kosten einher.

Unternehmen sollten ihre spezifischen Bedürfnisse und Ressourcen abwägen, um die beste Hosting-Option für ihre AI-Modelle zu wählen.

Eine genaue und ständig aktualisierte Liste findet man auch unter huggingface.co.