ChatGPT Plus - Langfristiges Projekt, bei dem sich ChatGPT alles merkt?

[Azghul0815]

Das sind ausgerechnet Dinge, für die ein LLM eher nicht gut geeignet ist. LLMs sind dafür da, um Sprache zu verarbeiten und nicht dafür gedacht, Dinge zu berechnen.

Wobei die neuen Modelle von Gemini und ChatGPT bei aktuellen MatheOlympiade tests über 80% erreichen.
https://deepmind.google/blog/advanc...d-at-the-international-mathematical-olympiad/
Also da hat sich duch die Reasoning Modelle sehr viel getan

 

[Schinken42]

Ich muss ja ChatGPT nicht alle sensiblen Daten verraten.

Aber ich kann dem z.B. sagen:
Ich habe Nettopolice A. Dort habe ich bis jetzt selber 50.000 € einbezahlt.
Rechne mir aus, wieviel ich Stand heute entnehmen könnte, wenn ich 70 Jahre bin, der Vertrag sich mit 7% verzinst, so dass ich keine Steuer bezahlen muss.

Das ist jetzt eine leichte Aufgabe. Aber das selber zu berechnen dauert viel länger.
Wenn es dann mehrere Verträge mit unterschiedlichen Ständen bei der Besteuerung sind, dann wirds komplexer.

Wie gesagt, kann ChatGPT aber nicht leisten was du willst: Langfristige Kohärenz.

Das ist völlig unabhängig davon ob man dem Modell sensible oder triviale Daten anvertraut oder man ChatGPT die Aufgabe selbst zutraut.
Der Vollständigkeit halber sei aber noch erwähnt, dass deine Beispielaufgabe zwar prinzipiell von ChatGPT bearbeitet werden kann, aber man die Rechnung trotzdem händisch prüfen müsste. Denn ChatGPT vertut sich bei sowas nicht in 1/1000 Versuchen, sondern eher bei 1/5.

Letzen Endes würde ich dir empfehlen, das einfach mal mit Testfällen auszuprobieren.
Erstell fiktive aber plausible Aufgaben die du so auch durchführen willst und mach das ne Woche mit ChatGPT.
Du wirst schnell wissen was das Tool leisten kann und was nicht.

Die Antworten hier sind sind eh zu sehr von vorgefassten Meinungen geprägt, kaum jemand bezieht deine spezifische Anforderung in die Antwort ein, fast alle sind schlicht pro oder contra KI.

 

[andy_m4]

Wobei die neuen Modelle von Gemini und ChatGPT bei aktuellen MatheOlympiade tests über 80% erreichen.

Wobei die LLMs da auch einfach tricksen, in dem sie das (sofern die Aufgabe korrekt erkannt wird) die Berechnung einfach an eine herkömmliche Mathe-Engine weiterreichen.

Das ändert aber nichts daran, das sie nicht originär dafür gedacht sind und man im Zweifel prüfen muss. Und wenn ich eh prüfen muss, dann kann ich es auch gleich selber rechnen, weil der angebliche Zeitvorteil dahin ist.

 

[Schinken42]

Wobei die neuen Modelle von Gemini und ChatGPT bei aktuellen MatheOlympiade tests über 80% erreichen.
https://deepmind.google/blog/advanc...d-at-the-international-mathematical-olympiad/
Also da hat sich duch die Reasoning Modelle sehr viel getan

80% sind beeindruckend und besser als viele Menschen.
Allerdings können Computer (!) wie der Name schon sagt auch 100% davon koreekt berechnen, richtiges Eingabeformat voraussgesetzt.
Dafür brauchts kein LLM.
Also wird hier nicht die Rechenfähigkeit (die Rechnern eh nicht abgesprochen wird) getestet sondern Teftverständnis, was auch eher zu einem LLM passt.
Und dann sind 80% halt wirklich beeindruckend, aber nicht ausreichend.

Ein menschlicher Vertragsprüfer ist weit besser als das, weil er mehrere Prüfungen vornimmt.
Ein speziell für die Aufgabe optimiertes Modell kann das natürlich auch, nur ist ChtGPT halt ein "alles ganz gut, nix besonders gut" Modell.

 

[Azghul0815]

Und wenn ich eh prüfen muss, dann kann ich es auch gleich selber rechnen, weil der angebliche Zeitvorteil dahin ist.

Wenn das bei dir so ist, gut.
Wenn ich mal schnell ne Zinseszinsrechnung brauch wenn ich unterwegs bin, weil ich grad online am Handy Dokumente durchschau und einen grobes Gefühl dafür zu bekommen find ich da das doch recht praktisch.

Ein menschlicher Vertragsprüfer ist weit besser als das, weil er mehrere Prüfungen vornimmt.

Absolut, aber wir können auch ohne Fachwissen Dinge überschlagen und auf Plausibilität prüfen und das funktioniert halt recht gut.
Mal schauen, wie lange die Finanzämter noch die Steuern von Hand prüfen...

 

[andy_m4]

Wenn ich mal schnell ne Zinseszinsrechnung brauch wenn ich unterwegs bin, weil ich grad online am Handy Dokumente durchschau und einen grobes Gefühl dafür zu bekommen find ich da das doch recht praktisch.

Jaja. Kennt man ja. Das ist ein absolut alltägliches Problem. Schnell mal unterwegs im Bus kommt man in die Verlegenheit Zinseszins-Rechnung zu machen. ;-)

 

[Azghul0815]

Schnell mal unterwegs im Bus kommt man in die Verlegenheit Zinseszins-Rechnung zu machen. ;-)

Passiert mir tatsächlich ständig 😂

 

[Stagefire85]

Das sind ausgerechnet Dinge, für die ein LLM eher nicht gut geeignet ist. LLMs sind dafür da, um Sprache zu verarbeiten und nicht dafür gedacht, Dinge zu berechnen.
Nutz' dafür ein entsprechendes Tool und dann kannst Du auch davon ausgehen, das die Zahlen die da rauskommen stimmen.

Gerade bei solchen Dingen ist ja Korrektheit wichtig. Ich glaub nicht, das wenn das Finanzamt anklopft die sich mit der Ausrede abspeisen lassen, das Dein "Chatty" Dir das gesagt hat das wäre steuerfrei.

Ich lass mir ja den Rechenweg anzeigen.
Dann sehe ich sehr schnell, ob der plausibel ist.

Als Beispiel:

50.000 € einbezahlt.
Hochgerechnet auf 20 Jahre bei 7% nach Kosten ergeben 193.484,22 €

Ich will jetzt wissen, wieviel ich in einem Jahr nach Steuergrundtabelle 2026 entnehmen könnte, ohne auch nur 1 Euro Steuern zahlen zu müssen, wenn ich sonst keine Einkünfte habe.

Ergebnis: Ich kann 42.351 € als Teilauszahlung entnehmen und zahle keine Euro Steuern.

Der Rechenweg ist relativ komplex, den selber rechnen zu müssen.
Aber den kann ich mir ja einfach anzeigen lassen und sehe dann sofort, ob der plausibel ist.

 

[Micha-]

LLMs sind dafür da, um Sprache zu verarbeiten und nicht dafür gedacht, Dinge zu berechnen.

Die können aber gut programmieren. Bei solchen Aufgaben schreiben die dann mal eben ein python Skript und lassen das rechnen. Keine Ahnung ob das auch die free Modelle so machen.