Von GPT-2 zu gpt-oss: Analyse der architektonischen Fortschritte

Nach sechs Jahren der Entwicklung hat OpenAI kürzlich ihre neuen offenen LLMs (Large Language Models) veröffentlicht: gpt-oss-120b und gpt-oss-20b. Dies sind die ersten offenen Modelle seit der Veröffentlichung von GPT-2 im Jahr 2019. Dank cleverer Optimierungen können diese Modelle lokal betrieben werden, was sie für Entwickler und Forscher zugänglicher macht. In diesem Artikel werden wir die architektonischen Fortschritte von GPT-2 zu gpt-oss untersuchen und die Unterschiede zu anderen Modellen wie Qwen3 beleuchten.

### 1. Überblick über die Modellarchitektur

Die gpt-oss-Modelle bestehen aus zwei Varianten: gpt-oss-20b und gpt-oss-120b. Beide Modelle basieren auf der Transformer-Architektur, die erstmals in der Veröffentlichung „Attention Is All You Need“ (2017) vorgestellt wurde. Im Vergleich zu GPT-2 zeigen die gpt-oss-Modelle signifikante Fortschritte in der Architektur, die durch verschiedene technische Optimierungen erreicht wurden.

### 2. Vergleich mit GPT-2

GPT-2 war ein Meilenstein in der Entwicklung von LLMs, da es die Möglichkeiten der Transformer-Architektur demonstrierte. Im Gegensatz zu GPT-2, das eine maximale Parameteranzahl von 1,5 Milliarden hatte, verfügen die gpt-oss-Modelle über 20 Milliarden bzw. 120 Milliarden Parameter. Diese Erhöhung der Parameterzahl ermöglicht eine verbesserte Leistung und Genauigkeit bei der Verarbeitung von Texten.

### 3. Technische Optimierungen

#### 3.1 MXFP4

Eine der bemerkenswertesten Optimierungen in den gpt-oss-Modellen ist die Verwendung von MXFP4, einem Quantisierungsansatz, der es ermöglicht, die Modelle auf einzelnen GPUs zu betreiben. Dies reduziert die Anforderungen an die Hardware und macht die Modelle für eine breitere Nutzerbasis zugänglich.

#### 3.2 RoPE

Die Verwendung von Rotary Position Embeddings (RoPE) anstelle von absoluten Positions-Embedding ist ein weiterer Fortschritt. RoPE ermöglicht eine effizientere Verarbeitung von Positionen in den Eingabedaten, was die Leistung des Modells verbessert.

#### 3.3 Swish und Mixture-of-Experts

Darüber hinaus wurde die Aktivierungsfunktion von GELU auf Swish umgestellt, was zu einer besseren Effizienz führt. Die Implementierung von Mixture-of-Experts (MoE) ermöglicht es den gpt-oss-Modellen, mehrere Feedforward-Module zu verwenden, wobei nur ein Teil dieser Module für jeden Token-Antwortschritt aktiviert wird. Dies erhöht die Kapazität des Modells, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen.

### 4. Vergleich mit Qwen3

Im Vergleich zu Qwen3, das ebenfalls als offenes Modell veröffentlicht wurde, zeigt gpt-oss einige signifikante Unterschiede. Während Qwen3 eine tiefere Architektur mit mehr Transformatorblöcken aufweist, ist gpt-oss breiter und verwendet weniger, aber größere Experten. Dies führt zu unterschiedlichen Leistungsprofilen und Anwendungsfällen.

### 5. Benchmarks

Die gpt-oss-Modelle haben in ersten Benchmarks vielversprechende Ergebnisse erzielt und zeigen eine vergleichbare Leistung zu den proprietären Modellen von OpenAI. Es bleibt jedoch abzuwarten, wie sie sich in realen Anwendungen schlagen werden.

### 6. Lizenzierung

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Lizenzierung der gpt-oss-Modelle. Sie sind unter einer offenen Lizenz verfügbar, die es Entwicklern ermöglicht, sie in ihren Projekten zu verwenden und weiterzuentwickeln. Dies fördert die Zusammenarbeit und Innovation in der KI-Community.

### Fazit

Die Entwicklung von GPT-2 zu gpt-oss zeigt, wie sich die Architektur von LLMs weiterentwickelt hat, um den Anforderungen der Nutzer gerecht zu werden. Mit den neuen Optimierungen und der offenen Lizenzierung sind gpt-oss-Modelle ein bedeutender Schritt in Richtung zugänglicher und leistungsfähiger KI.

Quellenliste:

• Quelle: Von GPT-2 zu gpt-oss: Analyse der architektonischen Fortschritte
• gpt-oss-20b auf Hugging Face
• gpt-oss-120b auf Hugging Face