Claude und GPT: Wissenstests enthüllen versteckte Trainingsdaten
Exploring Claude/GPT Knowledge Cutoffs and Pre-Training Timelines
Durch gezielte Abfragen lassen sich versteckte Fakten über das Training von Frontier-Modellen wie GPT-5 und Opus ermitteln. Der Autor schätzt Wissens-Cutoffs und Trainingszeiträume, indem er Modelle mit Nischenfakten und Datumsfragen testet. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Anthropic-Modelle ab Opus 4.7 aus demselben Trainingslauf stammen, während OpenAI-Modelle der GPT-5.6-Familie einen eigenen Checkpoint nutzen. Zudem zeigen Identitätsproben, dass Modelle oft ältere Identitäten annehmen, was auf Training mit Nutzer-Chats hindeutet.
Es ist ein wenig pikant, dass sich OpenAIs Modelle nie als ein anderes Labor ausgeben, während Anthropics Sonnet 5 regelmäßig behauptet, GPT-4 zu sein.