ChatGPT eroberte die Welt im Sturm mit seinen beredten, menschenähnlichen Reaktionen, die hinter den Kulissen von fortschrittlicher KI unterstützt wurden. Insbesondere verdankt es seine natürlichen Sprachfähigkeiten einer Modellfamilie namens Generative Pretrained Transformers (GPT) Entwickelt von einem Forschungsunternehmen OpenAI.
In diesem Beitrag werden wir entmystifizieren, wie diese Transformatormodelle funktionieren und wie sie es ermöglichen ChatGPT's beeindruckende Leistung.
GPTs – Grundmodelle für NLP
Auf hoher Ebene sind GPT-Modelle leistungsstarke „Grundlagenmodelle“, die auf Aufgaben in natürlicher Sprache wie die Textgenerierung abzielen.
Sie sind die Ersten vortrainiert auf riesigen Textkorpora – Aufnahme von bis zu Hunderten Milliarden Wörtern aus Quellen wie Websites, Büchern und Wikipedia. Dies ermöglicht es GPTs, Muster in der menschlichen Sprache eingehend zu analysieren.
Nach dem Vortraining können die Modelle sein fein abgestimmt auf spezifischere Datensätze, um ihre Fähigkeiten anzupassen. Beispielsweise ein wichtiges Feinabstimmungsziel für ChatGPT war Konversationsfähigkeit – es ermöglichte einen faktenbasierten Hin- und Her-Dialog.
In aufeinanderfolgenden Versionen OpenAIDie GPT-Modelle von GPT sind erheblich fortschrittlicher geworden, da größere Datensätze und Rechenleistung die Möglichkeiten erweiterten.
Inside GPT: Die Transformer-Architektur
Unter der Haube nutzen GPT-Modelle eine aufmerksamkeitsbasierte Deep-Learning-Architektur, die als bekannt ist Transformator.
Transformer waren ein Durchbruch in der Verarbeitung natürlicher Sprache und übertrafen ältere Methoden bei Aufgaben wie der Übersetzung, die das Verständnis des Wortkontexts erfordern. Ihre wichtigsten Innovationen:
- Ebenen der Selbstaufmerksamkeit Analysieren Sie, wie sich jedes Wort in einem Satz auf jedes andere bezieht
- Dies ermöglicht es Transformer-Modellen wie GPT, komplexe Zusammenhänge im Text tiefgreifend zu verstehen, anstatt sie sequentiell zu verarbeiten
Während des Vortrainings ermöglicht die Transformer-Architektur von GPT, aus seinen riesigen Datensätzen die hochkomplexen Kontextmuster der menschlichen Sprache aufzudecken.
Dann während der Feinabstimmung für Anwendungen wie ChatGPT, kann das Grundlagenmodell neue kohärente, bedeutungsvolle Sätze generieren, die zu diesen erlernten Strukturen passen.
GPT-3.5: Der Anfang ChatGPT Foundation
Die erste Version diente zur Stromversorgung ChatGPT wurde GPT-3.5, eine erweiterte Variante von GPT-3.
GPT-3 selbst überraschte die Welt bei seiner Einführung im Jahr 2020 aufgrund der Qualität, Kohärenz und Kreativität seiner Ergebnisse.
Durch den Aufbau auf den Fähigkeiten von GPT-3 und die individuelle Feinabstimmung der Konversationsfähigkeiten wurde GPT-3.5 ermöglicht ChatGPTDie beeindruckend flüssige Dialogfunktionalität.
GPT-4: 2- bis 5-mal leistungsfähiger, 98 % weniger Rechenaufwand
Allerdings schreiten GPT-Iterationen in echter KI-Manier auf dem neuesten Stand der Technik rasant voran. Kürzlich, OpenAI enthüllte das Neueste GPT-4 Berichten zufolge ist es bei den meisten Sprachaufgaben 2- bis 5-mal leistungsfähiger und erfordert gleichzeitig 98 % weniger Rechenleistung.
Die Nutzung von GPT-4 könnte dies ermöglichen ChatGPT um bei Kennzahlen wie Ausgabequalität, sachlicher Genauigkeit, Dialogtiefe und mehr neue Höhen zu erreichen.
Und der Modellbau mit Transformatorfundamenten wird von hier aus wahrscheinlich weiter an Fahrt gewinnen. Da in zukünftigen GPT-Versionen eine weitere Daten- und Rechenskalierung erwartet wird, ist die Spannung groß, was bald möglich sein könnte.
Abgesehen von den neuartigen Fähigkeiten bleibt es jedoch wichtig, diese Modelle mit Vorsicht zu interpretieren – sie weisen trotz des Hypes um ihre Ergebnisse bemerkenswerte Einschränkungen auf. Aber eine verantwortungsvolle Entwicklung könnte äußerst nützliche Anwendungen ermöglichen.
Achten Sie also auf diesen Bereich! Wir haben wahrscheinlich immer noch nur an der Oberfläche dessen gekratzt, was leistungsstarke und dennoch sichere KI letztendlich leisten kann.