GPT-4 vs. Data-to-Text – KI oder Textroboter: Suchst du nach einer Lösung für die automatisierte Content-Produktion, stößt du, gerade im Zuge des augenblicklichen GPT-Hypes schnell auf diese beiden Ansätze. Welches Verfahren ist das richtige für dein Unternehmen? Wo sind die Unterschiede? Lass uns einen genaueren Blick darauf werfen:
Möchtest Du automatisiert Content erstellen oder wissen, wie Textgeneratoren überhaupt funktionieren? Dann willkommen bei uns! Wir erklären dir, wie Data-to-Text– und GPT-4-Tools automatisch Text erzeugen, wie sie arbeiten und wo sie eingesetzt werden.
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Sowohl GPT-4 als auch Data-to-Text (wie unser Textroboter) sind sogenannte NLG-Technologien. NLG bedeutet „Natural Language Generation“ und bezieht sich auf die automatische Generierung von Texten in natürlicher Sprache. Der Text wird von einem Textroboter, um genauer zu sein, einer Software, erzeugt.
Beide Technologien haben ihre eigenen Stärken und Anwendungsgebiete, aber wenn du große Mengen an präzisen und skalierbaren Texten auf Basis von strukturierten Daten benötigst, führt kaum ein Weg an Data-to-Text vorbei. In diesem Beitrag gehen wir detailliert auf die Unterschiede zwischen diesen beiden Technologien ein und erklären, warum Data-to-Text für viele Unternehmen die beste Wahl ist.
Was ist Data-to-Text?
Data-to-Text beschreibt den Prozess, bei dem strukturierte Daten – das sind Informationen, die in klar definierten Formaten wie Tabellen, Datenbanken oder APIs vorliegen – in natürlichsprachliche Texte umgewandelt werden. Stell dir vor, du hast eine riesige Liste von Produktdaten in einem PIM-System (Product Information Management). Statt jede Beschreibung manuell zu schreiben, kannst du diese Daten nutzen, um automatisch Produktbeschreibungen in natürlicher Sprache zu generieren. Das spart Zeit, Geld und Ressourcen und ermöglicht es dir, konsistente und qualitativ hochwertige Texte in mehreren Sprachen zu erstellen.
Diese Fähigkeit macht Data-to-Text besonders wertvoll für Branchen, in denen es auf Skalierbarkeit und Präzision ankommt. Ob du Produktbeschreibungen für einen Online-Shop, Finanzberichte oder sogar medizinische Berichte automatisieren möchtest – Data-to-Text sorgt dafür, dass die Texte exakt den vorliegenden Daten entsprechen und jederzeit aktualisiert werden können, wenn sich die zugrunde liegenden Daten ändern.
Wichtig dabei zu wissen: Benutzer:innen haben jederzeit die Kontrolle über das Textergebnis, können jederzeit in die Texterstellung eingreifen sowie Aktualisierungen oder Anpassungen vornehmen. Mehr noch: Die Texte werden zu 100% in der gewünschten Tonalität, dem Sprachstil und dem Duktus verfasst. Dies stellt die Konsistenz, Aussagekraft und Qualität der Texte sicher. Durch die volle Kontrolle werden die Texte exakt so klingen, wie Du es möchtest. Die Texte sind zudem personalisierbar und skalierbar.
Darüber hinaus ist die Texterstellung in mehreren Sprachen möglich. So kannst Du denselben Text in Englisch, Deutsch, Italienisch und vielen anderen Sprachen generieren.
Was ist GPT-4?
GPT-4 ist ein neuronales Sprachmodell, das auf unstrukturierten Daten basiert. Es wurde mit riesigen Mengen an Texten aus dem Internet, Büchern und anderen Quellen trainiert und ist in der Lage, auf Grundlage dieser Daten natürlichsprachliche Texte zu generieren. Im Gegensatz zu Data-to-Text arbeitet GPT-4 nicht mit festen Datensätzen, sondern erstellt Texte, indem es Muster in den gelernten Texten erkennt und neue Texte darauf aufbaut.
Die Stärke von GPT-4 liegt in seiner Flexibilität und Kreativität. Es kann Texte in vielen verschiedenen Kontexten generieren – von Blog-Beiträgen über Gedichte bis hin zu Skripten für Chatbots. Die generierten Inhalte sind oft überraschend kreativ, aber sie basieren nicht auf präzise definierten Datenquellen, was ihre Präzision und Konsistenz einschränken kann.
Mehrsprachigkeit ist mit GTP-4 nur beschränkt möglich: Hier kannst Du nur Texte in Englisch ODER Deutsch ODER Italienisch erstellen.
Good to know!
GPT4 basiert auf den Prinzipien des Deep Learnings und ist ein fortschrittliches KI-Modell, das durch neuronale Netzwerke trainiert wird, um menschenähnliche Texte zu generieren und zu verstehen. Allerdings sind trotz der Fortschritte von GPT-4 und anderer Deep-Learning-Modelle fehlerhafte oder diskriminierende Aussagen in KI-Systemen weiterhin möglich.
Data-to-Text vs. GPT-4: Hauptunterschiede
Strukturierte vs. unstrukturierte Daten
Der wohl größte Unterschied zwischen Data-to-Text und GPT-4 liegt in der Art der Daten, die sie verwenden. Data-to-Text ist speziell darauf ausgelegt, strukturierte Daten zu verarbeiten und daraus Texte zu erstellen. Das bedeutet, dass die generierten Texte immer auf klar definierten und überprüfbaren Informationen basieren. Diese Genauigkeit und Datenkonsistenz ist besonders wichtig in Bereichen wie dem E-Commerce, der Finanzbranche oder der medizinischen Dokumentation.
GPT-4 hingegen verarbeitet unstrukturierte Daten. Es erkennt Muster in riesigen Textmengen und nutzt diese, um neue Inhalte zu erstellen. Dies ermöglicht eine hohe Kreativität und Flexibilität, es führt aber auch dazu, dass die generierten Inhalte nicht immer präzise oder korrekt sind, da sie keine festen Daten als Grundlage haben.
Welche Technologie zur Generierung von Texten ist also für welchen Anwendungsfall geeignet?
Welche Technologie vorzuziehen ist, hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Während sich GPT-4 als Grundlage für Inspirationen oder als Grundgerüst für einen Fließtext, z. B. einen Blogbeitrag, eignet, findet eine Data-to-Text-Software aufgrund ihrer Skalierbarkeit Anwendung in Unternehmen, die eine große Menge an Texten benötigen.
Data-to-Text wird beispielsweise in Branchen wie E-Commerce, bei Banken, im Finanzsektor, der Pharmabranche, im Medien- und Verlagswesen eingesetzt.
Für E-Commerce-Unternehmen ist Data-to-Text deswegen gewinnbringend, weil sie für viele Produkte mit ähnlichen Details qualitativ sehr hochwertige Beschreibungen erstellen können – in verschiedenen Sprachen und in gleichbleibender Qualität. Das spart Zeit und Geld, erhöht die SEO-Sichtbarkeit und die Konversionsraten auf den Produktseiten.
Das manuelle Verfassen großer Textmengen, wie tausende von Produktbeschreibungen für einen Online-Shop, ist schier unmöglich. Vor allem, wenn diese Texte regelmäßig überarbeitet werden müssen, um sie auf dem neuesten Stand zu halten, etwa aufgrund von saisonalen Einflüssen.
Kontrolle und Anpassbarkeit
Mit Data-to-Text hast du die volle Kontrolle über den Output. Du kannst genau festlegen, wie der Text strukturiert ist, in welcher Tonalität er verfasst wird und welche Daten in den Text einfließen sollen. Diese Kontrolle ist besonders wertvoll, wenn du sicherstellen musst, dass die generierten Texte den Unternehmensrichtlinien entsprechen oder spezifischen Anforderungen gerecht werden – etwa in Bezug auf den Sprachstil oder die SEO-Optimierung.
Bei GPT-4 hast du diese Kontrolle nicht in gleicher Weise. Das Modell generiert Texte auf Basis der erkannten Muster, und obwohl du ihm Eingaben geben kannst, die den generierten Text in eine bestimmte Richtung lenken, gibt es keine Garantie, dass der Text die gewünschte Struktur oder den richtigen Ton hat. Oft ist eine manuelle Nachbearbeitung erforderlich, um den Text an deine Anforderungen anzupassen.
Skalierbarkeit und Effizienz
Wenn du große Mengen an Texten in kurzer Zeit generieren musst, ist Data-to-Text unschlagbar. Du kannst tausende Produktbeschreibungen, Berichte oder Analysen in Sekundenschnelle erstellen – und das in mehreren Sprachen. Einmal eingerichtet, arbeitet das System extrem effizient und skalierbar. Änderungen in den Daten werden sofort in den Texten reflektiert, ohne dass du den Prozess von Grund auf neu starten musst.
GPT-4 kann ebenfalls viele Texte generieren, aber nicht in der gleichen skalierbaren Weise wie Data-to-Text. Da GPT-4 nicht mit strukturierten Daten arbeitet, ist es schwieriger, große Mengen konsistenter Texte zu erzeugen, insbesondere wenn du eine gleichbleibend hohe Qualität und Präzision benötigst.
Qualität und Konsistenz der Texte
Die von Data-to-Text generierten Texte sind immer präzise, da sie direkt auf den eingegebenen Daten basieren. Die Qualität der Texte ist gleichbleibend hoch, und du kannst sicher sein, dass die Informationen korrekt und konsistent sind. Dies ist besonders wichtig in Bereichen, in denen es auf genaue und verlässliche Informationen ankommt – zum Beispiel bei Finanzberichten oder in der medizinischen Dokumentation.
Bei GPT-4 kann die Textqualität stark variieren. Da das Modell auf unstrukturierte Daten basiert, kann es vorkommen, dass die generierten Texte falsche oder irreführende Informationen enthalten. Außerdem fehlt es GPT-4 an einem tiefen „Verständnis“ des Inhalts, was dazu führen kann, dass die Texte zwar oberflächlich sinnvoll erscheinen, bei genauerem Hinsehen aber logische Fehler oder Lücken aufweisen.
Anwendungsbereiche von Data-to-Text
Data-to-Text wird in vielen verschiedenen Branchen eingesetzt, die auf präzise und skalierbare Textgenerierung angewiesen sind. Einige Beispiele sind:
E-Commerce: Automatische Erstellung von Produktbeschreibungen, die auf den Attributen der Produkte basieren.
Finanzen: Generierung von Finanzberichten und Analysen, die auf Echtzeitdaten basieren.
Medizin: Erstellung von Berichten und Analysen auf der Grundlage medizinischer Daten, zum Beispiel für wissenschaftliche Studien oder Patienteninformationen.
Sport: Automatisierte Erstellung von Spielberichten basierend auf Spieldaten und Statistiken.
Mehrsprachigkeit und Lokalisierung
Ein weiterer Vorteil von Data-to-Text ist seine Fähigkeit, Texte in mehreren Sprachen zu generieren. Du kannst dieselben Daten verwenden, um Texte in verschiedenen Sprachen zu erstellen, ohne dass dabei die Qualität leidet. Dies ist besonders hilfreich für Unternehmen, die international tätig sind und konsistente Texte in verschiedenen Märkten benötigen.
GPT-4 kann ebenfalls mehrsprachige Texte generieren, aber die Präzision und Konsistenz sind nicht auf dem gleichen Niveau wie bei Data-to-Text. Oftmals variiert die Qualität der Texte je nach Sprache, und es kann zu Fehlern in der Übersetzung oder bei der Anpassung an lokale Gegebenheiten kommen.
Vor- und Nachteile von GPT-3 und Data-to-Text
Natürlich haben beide Technologien ihre Stärken und Schwächen. Beide generieren automatisch Texte – eignen sich aber für einen unterschiedliche Anwendungsfälle.
Data-to-Text basiert auf strukturierten Daten in maschinenlesbarer Form. Das Geschichtenerzählen sowie das Verfassen von Blogbeiträgen oder Social-Media-Posts bleibt damit dem Menschen überlassen. Als Grundlage für die Erstellung dieser Art von Texten ist GPT-4 eine valide Alternative, denn diese Texte können mit Data-to-Text-Software nicht sinnvoll erzeugt werden. Besonders in Blogbeiträgen werden in der Regel wechselnde Themen mit komplett unterschiedlichen Eigenschaften und Merkmalen abgehandelt. Die Anzahl von Blogbeiträgen ist außerdem relativ gering und steht in keinem Verhältnis zum einmaligen Einrichtungsaufwand, der doch recht umfangreich sein kann.
Während sich Data-to-Text durch die Eingabe von Daten an der Nutzerrealität orientiert, handelt es sich bei GPT-4 nach wie vor um eine neuronale Netzwerklösung, die Sprache aus Texten generiert und keinen direkten Bezug zur realen Welt hat. Das bedeutet, dass die Texte zwangsläufig nachbearbeitet werden müssen, um eine gewisse Qualität, vor allem aber eine Sinnhaftigkeit der Texte zu gewährleisten.
Unter Berücksichtigung der Tatsache, dass die Option Data-to-Text sich immer dann eignet, wenn große Mengen ähnlicher Inhalte mit variablen Details auf der Grundlage strukturierter Datensätze erzeugt werden sollen, haben wir folgende Gegenüberstellung verfasst:
Wenn du bedenkst, dass der Content bei GPT-3 nicht aus einem Datenkontext entsteht,
wird eindeutig, welches System sich jeweils für die diversen Branchen und Anwendung eignet:
Wenn du bedenkst, dass der Content bei GPT-4 nicht aus einem Datenkontext entsteht, wird eindeutig, welches System sich jeweils für die diversen Branchen und Anwendung eignet: (bei GPT-4 einfügen: Erstellung von Logos, personalisierte E-Mail-Erstellung, Bildverarbeitung, Codierung)
Generell gilt: Wenn Besonderheiten, die aus der Masse hervorstechen, extra betont und über zig-tausend Texte hervorgehoben werden sollen, dann empfiehlt sich Data-to-Text. Wenn es hingegen nicht effizient oder durchführbar ist, den Text von einem Menschen erstellen zu lassen, und es nichts ausmacht, wenn v. a. in längeren Texten Wiederholungen vorkommen, anstatt dass zusätzliche Informationen hinzugefügt werden, dann solltest du zu GPT-4 greifen. Das ist auch dann der Fall, wenn keine Kapazitäten für Korrekturlesen und Faktencheck zur Verfügung stehen.
Integration von KI im Textroboter
Es sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass zwischenzeitlich auch im Textroboter KI integriert wurde, um sowohl die Textgenerierung als auch die Übersetzung zu automatisieren. Darüber hinaus wird die KI zur Auswertung von Daten und zur Optimierung von Texten eingesetzt. Mehr dazu werdet ihr in einem nächsten Beitrag erfahren, in dem wir auf das neue Tool Axite eingehen – die innovative All-in-One-Redaktionsplattform von AX.
Fazit: Warum Data to Text oft die bessere Wahl ist
Wenn du regelmäßig große Mengen präziser, datenbasierter Texte benötigst, ist Data-to-Text die optimale Wahl. Diese Technologie gibt dir volle Kontrolle über den Output, ermöglicht eine schnelle und effiziente Skalierung und gewährleistet, dass die Texte stets zu 100% fehlerfrei sind. Während GPT-4 seine Stärken in kreativen oder weniger formellen Texten zeigt, ist Data to Text unschlagbar, wenn es darum geht, strukturierte Daten in hochwertige Texte zu verwandeln. Die Integration von KI im Textroboter vereinfacht diesen Prozess und steigert die Effizienz auf mehreren Ebenen.
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