Generative KI hat sich als Game-Changer für Unternehmen und Fachleute erwiesen, insbesondere in der Marketingwelt. Große Sprachmodelle (LLMs) wie die, die ich hier besprechen werde, können mit Texten einige ziemlich erstaunliche Dinge anstellen – sie erkennen, extrahieren, zusammenfassen, vorhersagen und sogar neue Inhalte generieren. Für Vermarkter ist dies so etwas wie ein Schweizer Taschenmesser für die Kampagnenplanung, die Inhaltserstellung und die Analyse von Kundendaten.
Aber hier ist der Haken: Nicht alle LLMs sind gleich geschaffen. Es ist leicht anzunehmen, dass sie allwissend sind und jede Aufgabe mit Leichtigkeit bewältigen, aber das stimmt so nicht ganz. Verschiedene Modelle haben unterschiedliche Stärken und Schwächen, wobei einige Modelle besser für das Schreiben oder die Recherche geeignet sind, während andere für den Aufbau von Chatbots verwendet werden.
Als Content-Manager, der seit über einem Jahr mit Gemini Advanced und GPT-4 arbeitet, habe ich diese Unterschiede aus erster Hand miterlebt. Daher möchte ich in diesem Artikel meine Erfahrungen und Erkenntnisse teilen und diese beiden Tools (mit zusätzlichen Beobachtungen zum neuesten GPT-4o) in einer Reihe von Aspekten vergleichen. Hoffentlich wird Ihnen dadurch klarer, wie Gen AI ein wertvolles Instrument in Ihrem Marketing-Toolkit sein kann und Ihnen bei der Auswahl des richtigen Tools für Ihre Bedürfnisse hilft. Lassen Sie uns eintauchen und herausfinden, was diese Plattformen können!
Haftungsausschluss: Meine Beurteilung dieser KI-Modelle basiert auf meinen persönlichen Erfahrungen und Tests. Ich habe ihre Funktionen und Ausgaben subjektiv nach meinem Wissen, meinen Zielen und meinen Erwartungen bewertet. Ihre Meinung mag davon abweichen, und ich beabsichtige nicht, sie mit diesem Artikel zu entkräften. Ich hoffe jedoch, dass diese Informationen für diejenigen von Nutzen sind, die gerade erst mit Generative AI beginnen, sei es für die Arbeit oder für den persönlichen Gebrauch, und ihnen helfen, das Tool zu wählen, das am besten zu ihren Bedürfnissen passt.
Benutzeroberfläche und Bedienkomfort
Gemini Advanced
Gemini, der fortschrittliche KI-Chatbot von Google (ehemals Bard), macht die Bedienung sehr einfach und bietet Content-Erstellern eine Reihe von coolen Funktionen. Meiner Meinung nach gehören dazu:
- Mehrere Entwürfe generieren: Dieses Modell generiert drei alternative Antworten für jeden Prompt, wodurch die Wahrscheinlichkeit erhöht wird, eine Ausgabe zu finden, die Ihren genauen Anforderungen entspricht. Antworten können mühelos neu generiert werden, wenn sie den Erwartungen nicht entsprechen.
- Granulare Bearbeitungsfunktionen: Sie können bestimmte Textabschnitte hervorheben und neu generieren, entweder mit voreingestellten Befehlen (z. B. „kürzer machen/verlängern“) oder mit benutzerdefinierten Anweisungen.
- Ton- und Längenanpassung: Ein dediziertes Menü ermöglicht es den Nutzern, Antworten auf eine lockerere oder professionellere Art und Weise zu gestalten und die gewünschte Wortzahl anzupassen.
- Integration mit Google Workspace: Gemini ermöglicht effiziente Arbeitsabläufe, indem es die direkte Ausgabe in Google Docs oder die Einfügung in Gmail ermöglicht.
- Faktenprüfung mit Google-Suche: Eine einzigartige Funktion ermöglicht den Vergleich des generierten Textes mit den Suchergebnissen, wobei Bereiche mit Übereinstimmungen oder potenziellen faktischen Unstimmigkeiten hervorgehoben werden.
Es gibt jedoch bestimmte Einschränkungen, die Content-Profis beachten sollten:
- Begrenzte Bearbeitungshistorie: Die Plattform ermöglicht derzeit nur das Umschreiben des neuesten Prompts; frühere Eingaben sind nicht mehr für die Überarbeitung zugänglich.
- Einzelne Entwurfsansicht: Nachdem Sie einen Entwurf ausgewählt und überarbeitet haben, stehen die alternativen Entwurfsoptionen nicht mehr zur Überprüfung zur Verfügung.
Insgesamt ist Gemini ein ziemlich großartiges Instrument für die Content-Erstellung. Es ist flexibel, genau und hilft Ihnen, eine Menge Zeit zu sparen. Während es einige kleine Anpassungen gibt, die bei der Arbeit mit seinen Funktionen vorgenommen werden müssen, sind diese für die meisten Menschen leicht anzupassen und sollten nicht vom Gesamtwert des Tools ablenken.
GPT-4 und GPT-4o
Für Content-Ersteller wie mich bieten die Modelle von OpenAI auch einige bedeutende Vorteile, insbesondere:
- Umfassende Bearbeitungshistorie: Die Möglichkeit, jederzeit in einer Konversation zu früheren Prompts zurückzukehren und diese zu überarbeiten, ist ein großes Plus. Sie können mühelos zwischen den verschiedenen vom Modell erstellten Entwurfsantworten wechseln, was einen iterativeren und raffinierteren Schreibprozess ermöglicht.
- Robustes Plugin-Ökosystem: Die umfangreiche Bibliothek von OpenAI mit von der Community entwickelten und von Partnern bereitgestellten Plugins erweitert die Fähigkeiten der Plattform erheblich. Diese Tools können bei Aufgaben wie Recherche, Datenanalyse und Produktivitätsoptimierung unschätzbar sein.
Eine bemerkenswerte Einschränkung für die Nutzer ist jedoch das Fehlen granularer Bearbeitungsfunktionen innerhalb der generierten Ausgabe. Darüber hinaus ist die derzeitige Unfähigkeit, Inhalte direkt in verschiedenen Formaten zu exportieren, insbesondere bei Tabellen, umständlich. Obwohl es Workarounds gibt (z. B. das Kopieren von Tabellen als Bilder oder Text), sind diese Methoden nicht immer nahtlos.
Für einen detaillierteren Vergleich der Funktionen über die besprochenen KI-Systeme hinweg, siehe die beigefügte Tabelle.
Inhaltserstellung
Faktische Genauigkeit
Während alle drei Modelle im Allgemeinen einen ziemlich guten Job machen, wenn es darum geht, genaue Informationen zu liefern, ist es wichtig zu beachten, dass die Art und Weise, wie Sie Ihre Prompts formulieren, wirklich Einfluss auf ihre Antworten haben kann. Selbst eine geringfügige Änderung der Wortwahl kann zu unerwarteten, ungenauen oder sogar schädlichen Ausgaben führen. Diese Bedrohung durch Prompt-Injektion und mehrere andere Schwachstellen von großen Sprachmodellen werden in diesem Artikel von einem erfahrenen Anwendungssicherheitsleiter schön erklärt.
Eine Sache, die ich jedoch bemerkt habe, ist, dass es bei der Suche nach spezifischen Forschungsergebnissen, Statistiken oder Beispielen aus der realen Welt vorkommen kann, dass diese LLMs „Halluzinationen“ haben. Ich habe alle drei dabei beobachtet, wie sie Daten generiert haben, die entweder nicht ganz mit der Quelle übereinstimmen oder sie sogar vollständig widersprechen. Mein Rat? Überprüfen Sie diese Fakten, insbesondere wenn Sie sich in unbekanntem Gebiet bewegen. Es ist ein einfacher Schritt, der Sie davor bewahren kann, Falschinformationen zu verbreiten.
Schreibstil
Es ist wichtig zu beachten, dass auch wenn Prompts den Schreibstil jedes Modells in eine bestimmte Richtung lenken können, sie immer noch ihre eigenen Macken und Tendenzen haben – so wie wir alle unsere eigene einzigartige Erzählweise haben.
- Gemini liefert konsequent die knappsten Zusammenfassungen, die sich auf die Kerninformationen konzentrieren, ohne unnötige Ausschmückungen. Seine sachliche, objektive Sprache und die geradlinigen Satzstrukturen machen es zu einer guten Wahl für schnelle, zugängliche Inhalte. Es ist auch das reaktionsschnellste und flexibelste, was die Verfeinerung des Textes ohne mehrere Neugenerierungen erleichtert.
- GPT-4 hingegen geht tiefer und bietet nuanciertere Erklärungen. Sein akademischer Ton und die komplexen Sätze eignen sich gut für Forschungs- oder Analysearbeiten, erfordern aber möglicherweise eine Vereinfachung für ein breiteres Publikum. GPT-4 kann schwieriger zu handhaben sein, da es nicht so aufmerksam auf Anweisungen reagiert, insbesondere auf komplizierte.
Aus meiner persönlichen Erfahrung liefert Gemini die natürlichsten und am leichtesten zu verstehenden Inhalte. Ich habe auch festgestellt, dass sein Wortschatz vielfältiger ist, was dazu beiträgt, die wiederholte Sprache zu vermeiden, die manchmal die GPT-Modelle plagen kann. Ein großer Bonus sind die in Gemini integrierten Vorschläge zur Verfeinerung oder Erweiterung der Ausgabe, die den Korrekturleseprozess vereinfachen.
Während die Prompt-Ingenieurie den Stil jedes Modells sicherlich anpassen kann, beeinflusst die anfängliche Antwort die Bearbeitungsarbeit erheblich. Mit Gemini verbringe ich persönlich 20-30 % weniger Zeit mit Überarbeitungen und Feinabstimmungen des Textes.
Hinweis: GPT-4o scheint eine Ausgabe zu produzieren, die der von GPT-4 ähnelt, möglicherweise mit geringfügigen Verbesserungen. Ich habe jedoch noch nicht viel Zeit damit verbracht, daher kann ich keine endgültigen Schlussfolgerungen ziehen.
Kreatives Schreiben
Die Beurteilung der Kreativität von KI-Modellen ist subjektiv und hängt von den individuellen Vorlieben ab. In meinen Tests mit Fiktion, Poesie und Dialogen haben alle LLMs ein gewisses Maß an kreativer Fähigkeit gezeigt, einschließlich Reimen und bildhafter Sprache. Gemini hat sich jedoch für mich durch seine fesselnden Handlungen, emotionale Tiefe und seinen markanten Schreibstil hervorgetan.
Letztendlich ist der beste Weg, um herauszufinden, welches Modell Ihren kreativen Bedürfnissen entspricht, der, sie selbst auszuprobieren. Ich finde es oft hilfreich, mehrere Modelle gleichzeitig zu verwenden, entweder um die Ausgabe eines einzelnen Modells für eine Aufgabe zu überprüfen oder um ihre einzigartigen Stärken für verschiedene Aspekte eines Projekts zu nutzen.
Inhaltswiederverwendung
Alle Modelle haben starke Fähigkeiten bei der Modifizierung von Inhalten gezeigt und können mühelos Zusammenfassungen, Videoskripte, Social-Media-Beiträge, E-Mail-Sequenzen usw. erstellen. Gemini ist besonders gut darin, Zielgruppen zu verstehen und den Ton anzupassen, aber seine Unfähigkeit, bestimmte Links zu verarbeiten und die Daten aus der bereitgestellten Quelle korrekt zu analysieren, ist ein erheblicher Nachteil für die meisten Benutzer. Ich habe Fälle beobachtet, in denen das Modell die Quelle zusammenfasst, aber dies auf ungenaue Weise tut, entweder indem es völlig andere Daten bereitstellt oder nur eine partielle Zusammenfassung liefert. Obwohl die Suche nach Titel und Website-Name etwas bessere Ergebnisse lieferte, fand ich die Ergebnisse immer noch unbefriedigend.
Während GPT-4 und GPT-4o sich gut an verschiedene Formate anpassen können, können ihre Zusammenfassungen manchmal an Geminis Kürze mangeln. GPT-Modelle sind jedoch hervorragend darin, fast jeden Link (mit Ausnahme von geschützten Websites) zu analysieren und Informationen genau zu extrahieren, was sie zu wertvollen Tools für die bequeme Arbeit mit verschiedenen Online-Ressourcen macht.
Verständnis von Prompts
Sprachmodelle zeigten in meinen Tests und bei der tatsächlichen Arbeit eine ähnliche Leistung. Ich stellte fest, dass sie bei langen, komplexen Prompts zu kämpfen haben und möglicherweise bestimmte Anweisungen verpassen, wenn ein Benutzer zu viele Details bereitstellt. Der Schlüssel zur Erzielung optimaler LLM-Ausgaben ist die „Iterative Prompt-Entwicklung„-Technik. Sie besteht darin, mit verschiedenen Prompts zu experimentieren, diese kontinuierlich zu verfeinern und die Ergebnisse zu bewerten.
Persönlich finde ich mich oft dabei, meine Richtlinien mehrmals zu ändern, indem ich Elemente hinzufüge oder entferne, bis ich die gewünschte Ausgabe erhalte. Indem Sie eine solche Test- und Lernstrategie verfolgen, lernen Sie die Macken jedes Modells kennen und finden heraus, welche Befehle und wie viel Detailreichtum sie benötigen. Darüber hinaus gibt Ihnen dieser Ansatz die Flexibilität, effektive Prompts konsequent zu erstellen.
Übersetzungen
Bei Übersetzungen hat sich Gemini als besonders geschickt darin erwiesen, kulturelle Nuancen einzufangen, während die GPT-Modelle gelegentlich strauchelten. Aufgrund meiner Beobachtungen haben LLMs immer noch Schwierigkeiten mit Aufgaben, die ein hohes Maß an künstlerischem Ausdruck erfordern, wie z. B. das Übersetzen von Poesie.
Die Echtzeit-Übersetzungsfähigkeiten des neuen GPT-4o-Modells auf Mobilgeräten sind jedoch eine herausragende Funktion. In meinen Tests hat es sich als außerordentlich praktisch und größtenteils genau beim Verstehen und Entschlüsseln von Sprache erwiesen. Diese Innovation könnte Fluggesellschaften, die Reise- und Gastgewerbe und den Kundenservice erheblich bereichern. Als ehemaliger Kundenbetreuer bin ich häufig auf Situationen gestoßen, in denen Sprachbarrieren uns daran gehindert haben, Kunden zu unterstützen. Im Nachhinein betrachtet hätte ein GPT-4o-ähnlicher virtueller Assistent ein echter Game-Changer sein können. Wir hätten problemlos eine viel breitere Palette von Verbrauchern und Märkten bedienen können.
Insgesamt bin ich zuversichtlich, dass Tools wie GPT-4o die Produktivität von Managern erheblich steigern können, möglicherweise um 20-30 % oder mehr, je nach Arbeitsbelastung und Unternehmensgröße. Ich ermutige Sie, GPT-4o selbst auszuprobieren, insbesondere wenn Sie häufig reisen oder in mehrsprachigen Umgebungen arbeiten.
Zusätzliche Funktionen
Code
Ich bin kein Programmierer, aber ich habe mich an LLMs gewandt, um mir bei der HTML-Codierung für eine WordPress-Site zu helfen. Ich habe alle drei Modelle auf die Probe gestellt, um zu sehen, wie sie mir helfen können. Hier sind die Schlussfolgerungen, die ich über ihre Wirksamkeit für diesen Zweck gezogen habe.
Erstens ist es wichtig, die richtige Aufforderung zu finden, um sie dazu zu bringen, genau das zu produzieren, was Sie wollen, und das erfordert viel Versuch und Irrtum. GPT-4o war in meiner Erfahrung am schnellsten und genauesten, während GPT-4 etwas mehr Zeit brauchte, um den Code zusammenzustellen. Gemini war am frustrierendsten, weigerte sich oft, Aufgaben zu übernehmen, die die Codegenerierung beinhalteten, mit Antworten wie „Ich bin ein textbasierter KI, und das liegt außerhalb meiner Fähigkeiten.“
Zweitens ist es wichtig zu beachten, dass alle KI-Systeme gemeinsame Einschränkungen haben und Fehler machen können. Zum Beispiel habe ich GPT-4 gesehen, wie es Antworten mit Fehlern liefert, obwohl es klare Anweisungen hatte und die gleichen Aufgaben mehrmals innerhalb desselben Chats abgeschlossen hat. Daher mein Rat: Bleiben Sie immer wachsam und überprüfen Sie ihre Ausgabe sorgfältig.
Diagramme
Mit den gegebenen Daten können alle drei Modelle einfache Diagramme erstellen, aber sie unterscheiden sich in den Anpassungsoptionen. GPT-4 ist am eingeschränktesten und ermöglicht es nur, das Diagramm als nicht bearbeitbares Bild zu speichern. GPT-4o bietet etwas mehr Flexibilität und ermöglicht es den Benutzern, kleinere Designanpassungen vorzunehmen. Gemini ist am vielseitigsten und ermöglicht es Ihnen, den Diagrammtyp zu ändern, die Achsenbeschriftungen zu bearbeiten und die Informationen in Google Tabellen zu exportieren. Darüber hinaus zeigen alle Plattformen ziemlich gute Ergebnisse in der grundlegenden Datenanalyse, daher glaube ich, dass sie in den Bereichen Buchhaltung und Finanzen effektiv eingesetzt werden können.
Bilderstellung
Ich verwende Gen AI hauptsächlich zur Erstellung von Social-Media-Visuals, und GPT-4 (Dall-E) ist derzeit mein Favorit. Während Gemini mehrere anständige Optionen liefert, die im Allgemeinen meinen Anweisungen entsprechen, ist die Ausgabe auf ein quadratisches Format beschränkt. GPT-4 bietet eine größere Flexibilität mit verschiedenen Formaten und liefert hochwertige Ergebnisse, obwohl es die Qualität von Midjourney nicht ganz erreicht.
Allerdings erfordert die Erstellung des perfekten Bildes mit GPT-4 oft etwas Versuch und Irrtum mit der Prompt-Verfeinerung. Wenn Sie kreativ werden und visuelle Inhalte mit LLMs erstellen möchten, schauen Sie sich diesen Leitfaden an. Er ist vollgepackt mit Ideen, wie man großartige Prompts erstellt.
Eine Sache, die ich bemerkt habe, ist, dass GPT-4 zwar vielfältigere Bilder macht, ich aber Geminis JPEG-Format für meinen Workflow bequemer finde als GPT-4s WebP. Was GPT-4o betrifft, so ist seine Leistung mit der von GPT-4 vergleichbar.
Ich habe auch einige gemeinsame Herausforderungen bei allen drei Modellen bemerkt: Feine Details können im Generierungsprozess verloren gehen, Hände sehen manchmal etwas künstlich aus und Text innerhalb von Bildern kann schwer zu lesen oder einfach falsch sein.
Bild-, Video-, Tabellen- und PDF-Analyse
Ich habe auch die Leistung jedes Modells bei der Analyse und Arbeit mit verschiedenen Arten von Materialien und Dateien bewertet. Hier ist meine Einschätzung auf der Grundlage dessen, was ich gesehen habe:
- Gemini: Beeindruckenderweise war es in der Lage, alle vier Formate, die ich ihm vorgeworfen habe, zu analysieren: YouTube-Videos (nur mit Untertiteln), Excel-Tabellen, verschiedene Bilder und PDFs. Ich konnte mühelos Informationen zusammenfassen, Details extrahieren und sogar Berechnungen durchführen, die größtenteils genau waren.
- GPT-4 und GPT-4o: Beide haben mit Bildern und PDF-Dokumenten gut gearbeitet, aber sie konnten YouTube-Links oder Google Tabellen während meiner Tests nicht verarbeiten.
Während meine Erfahrung mit Generative AI ziemlich umfangreich war (mit Ausnahme der jüngsten GPT-4o), ist es wichtig zu beachten, dass ich keine 100%ige Genauigkeit über alle Szenarien hinweg garantieren kann. Außerdem entwickeln sich diese Modelle ständig weiter, so dass es wahrscheinlich ist, dass sie bald in der Lage sein werden, eine größere Vielfalt von Formaten zu bewältigen.
Zusammenfassung
Meine Reise mit Gemini, GPT-4 und GPT-4o war eine Lernerfahrung, voller Überraschungen, Herausforderungen und „Aha“-Momenten. Es ist eine Erinnerung daran, dass selbst wenn künstliche Intelligenz immer raffinierter wird, diese Tools keine Zauberstäbe sind und wir immer noch eine entscheidende Rolle dabei spielen, sie zu lenken, unsere Prompts zu verfeinern und ihre Ausgabe sorgfältig zu überprüfen. Aber die Belohnungen sind definitiv die Mühe wert.
Indem wir diese Technologien annehmen und herausfinden, wie wir sie effektiv nutzen können, können wir nicht nur unsere Produktivität und Effizienz verbessern, sondern auch Zeit freischaufen, um uns auf andere Fähigkeiten und Aufgaben zu konzentrieren, die unsere Aufmerksamkeit wirklich verdienen. Also, scheuen Sie sich nicht, zu experimentieren, zu erkunden und die KI-Instrumente zu finden, die am besten zu Ihren individuellen Bedürfnissen passen. Dieser Weg ist zweifellos lohnend.
