Fachartikel
GPT: Ein Sprachmodell, das mit Chatbots die Welt bewegt
Von LMIS
Noch vor einigen Jahren haben wir uns gewünscht, dass jemand für uns die Texte verfasst. Heute ist es genau das, was GPT (Generative Pre-trained Transformer, entwickelt von der Firma OpenAI) ermöglicht. Eine Form der KI, die Texte versteht, analysiert und neu formt, um Antworten, Geschichten und Informationen in natürlicher menschlicher Sprache zu generieren.
Aber wie funktioniert GPT und was hält KI zukünftig für uns bereit? Das erfahren Sie in diesem Beitrag.
Was ist GPT?
GPT geht auch ohne Chatbot. Bei GPT handelt es sich um ein Machine Learning Sprachmodell, das auf Künstlicher Intelligenz basiert und auf dem Prinzip von maschinellem Lernen aufbaut. Durch die Analyse von Milliarden von Texten hat GPT die Fähigkeit entwickelt, nicht nur den Sinn von Texten zu verstehen, sondern auch neue Texte zu erzeugen, die nahtlos in den Kontext passen. Obwohl es nicht wirklich „denkt“ wie Menschen, ist es erstaunlich gut darin, auf Basis seines trainierten Wissens verständliche und oft faszinierende Texte zu erstellen.
Dabei ist GPT eines von vielen Sprachmodellen. Generell werden diese Modelle nach dem Verfahren unterschieden, mit dem sie Informationen generieren. So gibt es traditionelle „manuelle“ Verfahren, die auf Datenbanken und ähnliche Inhalte zurückgreifen. GPT gehört jedoch zu denjenigen Sprachmodellen, die dem Ansatz des Machine- bzw. Deep-Learning folgen und baut auf der Transformer-Architektur auf. Dazu mehr in Schritt 3.
Wie funktioniert GPT?
Das Sprachmodell wird durch einen Prozess des maschinellen Lernens trainiert, der auf großen Mengen von Textdaten basiert. Den Trainingsprozess können wir grob in mehrere Schritte unterteilen.
Schritt 1: Datensammlung
Um GPT zu trainieren, werden riesige Mengen an Textdaten aus verschiedenen Quellen gesammelt. Diese Texte können alles von Büchern bis hin zu Nachrichten und mehr umfassen. Je vielfältiger die Daten sind, desto besser kann das Sprachmodell eine breite Palette von Informationen erfassen.
Schritt 2: Tokenisierung
Die gesammelten Texte werden in kleinere Einheiten, sogenannte „Tokens“, aufgeteilt. Ein Token kann ein Wort, ein Teil eines Wortes oder sogar ein Satzzeichen sein. Die Tokenisierung ermöglicht es GPT, Texte auf granularer Ebene zu verarbeiten.
Schritt 3: Modellarchitektur
GPT basiert auf der Transformer-Architektur, die speziell dafür entwickelt wurde, um die Beziehungen zwischen den Tokens in einem Text zu erkennen. Die Architektur verwendet Schichten von Neuronen, die als „Transformer-Blöcke“ bezeichnet werden, um die Muster in den Daten zu erlernen.
Schritt 4: Vortraining
In dieser Phase wird das Modell auf den gesammelten Textdaten vortrainiert. Das bedeutet, dass es die Strukturen, Muster und Beziehungen zwischen den Tokens in den Texten erkennt. Es lernt, wie Sätze aufgebaut sind, welche Wörter oft gemeinsam auftreten und wie Bedeutungen in unterschiedlichen Kontexten verstanden werden können.
Schritt 5: Feintuning
Nach dem Vortraining wird das Modell weiter verfeinert, indem es nach spezifischen Aufgaben oder Datenmengen optimiert wird. Dieses Feintuning ermöglicht es, das Modell von GPT für bestimmte Anwendungen oder Fragestellungen zu optimieren.
Schritt 6: Evaluation und Iteration
Während des Trainingsprozesses wird GPT regelmäßig auf Testdaten ausgewertet, um seine Leistung zu bewerten. Bei Bedarf werden Anpassungen vorgenommen, um die Genauigkeit und Qualität der Textgenerierung zu verbessern.
Letztendlich zielt das Training darauf ab, ein Modell zu schaffen, das in der Lage ist, Texte zu verstehen und menschenähnliche Texte zu generieren, die in Bezug auf Stil, Grammatik und Inhalt überzeugend sind. Beste Voraussetzungen für den auf GPT basierenden Chatbot.
GPT praktisch anwendbar machen
Wir beschäftigen uns viel mit KI-basierten Sprachmodellen. Kein Wunder, denn sie bergen großes Potenzial. Viele Unternehmen nutzen diese Technologie bereits beispielsweise im Kundenservice. Wir möchten unsere Kundinnen und Kunden dabei unterstützen, Ihre Prozesse mit KI noch effizienter zu gestalten.
Kommen wir in den Austausch und finden wir heraus, wie auch Sie Sprachmodelle zu Ihrem Wettbewerbsvorteil machen.
GPT und die auf dem Sprachmodell basierenden Chatbots
Jetzt wissen wir, wie das Sprachmodell funktioniert und trainiert wird. Die wirklich spannende Frage ist nun natürlich, wie ChatGPT und andere Chatbots das Sprachmodell nutzen, um mit uns so zu chatten, wie wir es inzwischen gewohnt sind. In unserem nächsten Artikel erfahren Sie mehr.