NVIDIA NVLM: ELIZA on Steroids
NVIDIA steigt mit NVLM in den Ring – ein mächtiges, multimodales Sprachmodell, das Bilder versteht, Code schreibt und GPT-4o Konkurrenz machen soll. Doch unter der Haube bleibt es beim Alten: ein vorhersagendes Statistikmodell, das vorgibt zu verstehen. Willkommen zurück, ELIZA – diesmal mit 72 Milliarden Parametern.
Was ist NVLM?
- Architektur: Decoder-only LLM mit Qwen2-72B als Text-Backbone
- Multimodalität: Text und Bild über InternViT-6B als Vision-Encoder
- Benchmarks: OCRBench, MathVista, ChartQA – teils besser als GPT-4o
- Open Source: Modellgewichte und Trainingscode frei zugänglich (Hugging Face)
ELIZA-Effekt reloaded
Der ursprüngliche ELIZA-Effekt beschreibt die Illusion von Verstehen – ausgelöst durch einfache, aber überzeugende Gesprächsmuster.
NVLM perfektioniert diesen Effekt: durch größere Modelle, mehr Daten, Bilderkennung und flüssige Antworten. Aber wie bei ELIZA bleibt auch hier das Verstehen nur vorgespielt.
Open Source oder Open Täuschung?
- Pro: Offenheit, Transparenz, Reproduzierbarkeit
- Contra: Verstärkung der Täuschung durch technische Brillanz
- Frage: Kann Offenheit legitimieren, was strukturell irreführend bleibt?
Was fehlt: Denken, Bewusstsein, Sinn
Trotz 72 Milliarden Parametern:
- Kein semantisches Verständnis
- Keine Intention, kein Bewusstsein
- Nur Wahrscheinlichkeiten, keine Bedeutung
Wie ELIZA – nur überzeugender, breiter, gefährlicher. Ein System, das simuliert, statt zu begreifen.
Fazit
NVLM beeindruckt technisch – und enttäuscht strukturell.
Es ist ein weiterer Meilenstein in der GPT-Familie, aber kein Bruch mit dem Paradigma.
Mehr Rechenleistung, mehr Modalitäten – aber immer noch: ELIZA on Steroids.