ChatGPT ist eine fortschrittliche KI, die auf GPT von OpenAI basiert. Es handelt sich um ein leistungsstarkes Sprachmodell, das entwickelt wurde, um menschenähnliche Gespräche zu generieren. ChatGPT hat im letzten Jahr erhebliche Aufmerksamkeit erregt und wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, von der Kundenbetreuung über die persönliche Assistenz bis hin zur Content-Erstellung.

ChatGPT funktioniert, indem es auf einem trainierten Sprachmodell basiert, das große Mengen an Textdaten analysiert hat. Es nutzt eine fortgeschrittene Transformer-Architektur, um natürliche Sprache zu verstehen und Antworten zu generieren. Durch „Reinforcement Learning from Human Feedback“ kann GPT auf verschiedene Fragen und Anfragen reagieren, ohne auf einen bestimmten Kontext beschränkt zu sein.

 

Hintergrundinformationen zu ChatGPT:

ChatGPT basiert auf der Transformer-Architektur, die als state-of-the-art in der natürlichen Sprachverarbeitung gilt. Das Modell wird durch das Training mit großen Mengen an Textdaten aus verschiedenen Quellen entwickelt, darunter Bücher, Artikel, Websites und mehr. Durch dieses umfangreiche Training entwickelt ChatGPT ein Verständnis für die Sprache, Grammatik, den Kontext und sogar für menschliche Nuancen und Stile.

Dabei verwendet es das sogenannte „Reinforcement Learning from Human Feedback„, bei dem es nicht speziell für bestimmte Aufgaben spezifische Trainingsdaten benötigt. Es lernt vielmehr durch menschliches Feedback. Ganz einfach beschrieben: Durch Belohnungen oder Bestrafungen von einer menschlichen „Lehrkraft“ erhält.

Durch das menschliche Feedback trifft die KI bessere Entscheidungen und das Verhalten passt sich an. Auf diese Weise kann der beispielsweise GPT schneller und effektiver lernen.

Bedeutung von ChatGPT in der Kommunikationstechnologie:

GPT hat eine bedeutende Rolle in der Kommunikationstechnologie eingenommen und beeinflusst die Art und Weise, wie Menschen mit künstlicher Intelligenz interagieren. Durch die Verwendung der GPT-Technologie können Unternehmen und Organisationen auf effiziente Weise mit ihren Kunden kommunizieren, indem sie automatisierte Chatbots oder virtuelle Assistenten einsetzen, die menschenähnliche Unterhaltungen führen.

Darüber hinaus bietet ChatGPT selbst das Potenzial zur Content-Erstellung für Schriftsteller, Journalisten und Kreative. Diese haben die Möglichkeit die Technologie zu nutzen, um Ideen zu generieren, Texte zu verfassen oder kreative Inputs zu erhalten. Es dient als nützliches Werkzeug, um die Produktivität zu steigern und neue Perspektiven zu gewinnen

Wenn Sie ein Smartphone oder Alexa besitzen, wissen Sie, worüber wir sprechen. Im Grunde sind diese Sprachassistenten eine Software, die auf menschliche Sprache reagiert und Aufgaben ausführt.

 

Hintergrundinformationen über künstliche Intelligenz:

Lassen Sie uns einen kleinen Exkurs in die Welt der künstlichen Intelligenz (KI) wagen. Keine Sorge, nach diesem Abschnitt werden Sie anhand von konkreten Beispielen verstehen, worüber wir sprechen. KI ist ein Zweig der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Computern und Systemen befasst, die in der Lage sind, menschenähnliche Intelligenz zu simulieren. Dabei geht es darum, Maschinen mit der Fähigkeit auszustatten, zu lernen, zu verstehen, zu entscheiden und zu kommunizieren. KI ist der Überbegriff und umfasst verschiedene Techniken und Ansätze wie maschinelles Lernen und Deep Learning.

 

Was ist künstliche Intelligenz:

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Entwicklung von Systemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Ein Beispiel dafür ist der Einsatz von KI in selbstfahrenden Autos. Diese Fahrzeuge können mithilfe von Sensoren und Algorithmen ihre Umgebung analysieren, Entscheidungen treffen und sicher navigieren, ähnlich wie ein menschlicher Fahrer.

 

 

Dazu gehören folgende Fähigkeiten:

• Computer Vision (Sehen)
• Computer Audition (Hören)
• Computer Linguistik (Sprechen)
• Robotik & Steuerung
• Vorhersage
• Entdeckung
• Planung
• Generierung

 

Was ist maschinelles Lernen:

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, Computern das Lernen aus Daten zu ermöglichen. Anstatt explizit programmiert zu werden, können Maschinen mithilfe von Algorithmen und Trainingsdaten Muster und Zusammenhänge in den Daten erkennen und daraus lernen. Ein anschauliches Beispiel ist der Empfehlungsalgorithmus von Amazon. Das System analysiert das Kaufverhalten von Millionen von Kunden, identifiziert Muster und Vorlieben und verwendet diese Informationen, um jedem Kunden personalisierte Produktvorschläge zu machen.

 

 

Beispiel: Wenn ein Kunde bei Amazon nach einem bestimmten Buch sucht, empfiehlt das maschinelle Lernsystem anhand der früheren Kaufdaten anderer Kunden, die ähnliche Interessen haben, ähnliche Bücher. Das System lernt kontinuierlich aus den Reaktionen der Kunden auf die Empfehlungen und verbessert im Laufe der Zeit die Genauigkeit der Vorschläge.

 

Was ist Deep Learning:

Deep Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Diese Netzwerke bestehen aus mehreren Schichten von Knoten, die miteinander verbunden sind. Jeder Knoten führt eine bestimmte Berechnung durch und gibt das Ergebnis an die nächste Schicht weiter. Durch das Training mit großen Mengen an Daten kann das Netzwerk komplexe Muster erkennen und komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung durchführen.

Beispiel: Deep Learning ist die Bilderkennung auf Ihrem iPhone. Durch das Training mit Millionen von Bildern kann ein tiefes neuronales Netzwerk lernen, Objekte, Gesichter oder Muster in Bildern zu erkennen. Dies ermöglicht Anwendungen wie Gesichtserkennung auf Smartphones oder die automatische Kategorisierung von Bildern in sozialen Medien.

 

Wo ist ChatGPT einzuordnen:

ChatGPT basiert auf Deep Learning und Natural Language Processing (NLP).

Natural Language Processing (NLP) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Verarbeitung und dem Verständnis von natürlicher Sprache befasst. NLP ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und mit ihr zu interagieren.

Es umfasst Techniken wie Textklassifizierung, Worterkennung, Syntaxanalyse und semantische Interpretation.

Durch die Kombination von NLP mit Deep Learning kann ChatGPT die eingegebenen Texte verstehen, relevante Informationen extrahieren und darauf basierend menschenähnliche Antworten generieren.

Die Generierung von Antworten erfolgt durch die Verwendung von Wahrscheinlichkeiten und statistischen Modellen. Das Modell bewertet verschiedene mögliche Ausgaben basierend auf dem Kontext und wählt die wahrscheinlichste Antwort aus. Es hilft dabei alternative Formulierungen oder Variationen zu berücksichtigen, um die Antworten an den spezifischen Kontext anzupassen.

 

Die Grundlagen von ChatGPT

ChatGPT basiert auf dem GPT-4-Modell von OpenAI und stellt eine Weiterentwicklung dar, um noch fortschrittlichere Konversationsfähigkeiten und eine bessere Antwortgenerierung in natürlicher Sprache zu erreichen. GPT 4.0 verwendet eine Transformer-Architektur, die auf der Verarbeitung von Sequenzen von Wörtern und Sätzen basiert. Der entscheidende Fortschritt besteht jedoch in der beeindruckenden Skalierung der Architektur auf eine enorme Anzahl von Parametern, die mehrere Milliarden umfasst.

Parameter sind ein wesentlicher Bestandteil von neuronalen Netzwerken. Sie repräsentieren die Gewichte und Einstellungen, die während des Trainingsprozesses optimiert werden, um dem Modell beizubringen, bestimmte Aufgaben zu erfüllen oder Informationen zu verarbeiten.

GPT-3 wurde mit 175 Milliarden Parametern trainiert und ist damit das größte Sprachmodell, das je erstellt wurde. Im Vergleich dazu soll GPT-4 mit 100 Billionen Parametern trainiert worden sein. Eine höhere Anzahl an Parametern ermöglicht es dem Modell, komplexere Beziehungen zu erfassen und eine größere Vielfalt an Informationen zu verarbeiten. Dadurch kann es feinere Unterscheidungen in den Daten treffen und besser auf verschiedene Eingaben reagieren.

 

 

Unterschied zwischen ChatGPT und GPT:

ChatGPT ist eine Webanwendung, die speziell für Chatbot-Anwendungen entwickelt und für Dialoge optimiert wurde. Es verlässt sich auf GPT, um Text zu produzieren, z. B. um Code zu erklären oder Gedichte zu schreiben.

GPT hingegen ist ein Sprachmodell, keine Anwendung. Es kann auf verschiedene Funktionen zugeschnitten werden, z. B. Textzusammenfassung, Copywriting, Parsing von Text und Übersetzung von Sprachen. Und es verfügt über eine offene API, mit der jeder auf GPT-3 oder GPT-4 zugreifen kann, um eigene KI-Anwendungen mit seinen Funktionen zu erstellen.

Es ist das Gehirn hinter ChatGPT, ja, aber es ist auch das Gehirn hinter anderen Tools wie Jasper und Writesonic oder den neuen KI-gestützten Suchfunktionen von Bing.

 

Woher stammen die Daten von ChatGPT?

In einem ausführlichen Artikel haben wir über die Daten von ChatGPT gesprochen. In diesem Absatz werden wir die Thematik kurz anreißen. Möchten Sie mehr über die Datengrundlage erfahren, empfehle ich Ihnen den passenden Artikel.

Die Daten für ChatGPT stammen aus öffentlich zugänglichen Texten wie Büchern, Websites und Artikeln. Auch spezialisierte Datenbanken und Wissenssammlungen werden genutzt. Vor dem Training werden die Daten anonymisiert und geprüft, um Privatsphäre und den Schutz sensibler Informationen zu gewährleisten. Dadurch kann das Modell seine Fähigkeiten im Textverständnis und der Textgenerierung verbessern.

GPT verfügt über eine beeindruckende Datenmenge, die im Terabyte-Bereich liegt. Um das Ausmaß besser zu verstehen, lassen Sie uns einen Blick auf die Größe von Büchern werfen.

Ein durchschnittliches Buch hat in der Regel eine Größe von etwa 1 bis 2 Megabyte (MB), je nach Länge und Format. Angenommen, wir nehmen eine durchschnittliche Buchgröße von 1,5 MB, dann könnte ein Terabyte etwa 666.667 Bücher enthalten. Wenn wir weiter gehen und annehmen, dass ein Buch im Durchschnitt 300 Seiten hat, würde ein Terabyte an Textdaten rund 200 Millionen Seiten umfassen.

 

Was passiert, wenn ich mit ChatGPT starte?

ChatGPT funktioniert, indem es Texteingaben erhält, diese verarbeitet, den Kontext versteht und darauf basierend Antworten oder Textvorschläge generiert. Im Folgenden werde ich die Funktionsweise in einfachen Worten erläutern:

 

 

Eingabe und Verarbeitung von Text: Die Funktionsweise von ChatGPT beginnt damit, dass dem Modell eine Texteingabe (Prompt) gegeben wird. Diese Eingabe kann eine Frage, eine Aussage oder ein beliebiger Text sein. GPT verarbeitet den eingegebenen Text, indem es ihn in seine einzelnen Bestandteile, wie Wörter und Sätze, aufteilt.

Kontextverständnis und Aufbau von Zusammenhängen: Nachdem der Text in seine Bestandteile zerlegt wurde, versucht GPT den Kontext des Textes zu verstehen. Es analysiert die Beziehungen zwischen den Wörtern und Sätzen, um den Zusammenhang zu erfassen. Dabei berücksichtigt das Modell vorherige Eingaben, um den aktuellen Text besser zu verstehen und auf die spezifische Konversation einzugehen.

Generierung von Antworten und Textvorschlägen: Basierend auf dem verstandenen Kontext und den erlernten Mustern generiert die KI Antworten oder Textvorschläge. Es verwendet seine Sprachmodelle, um auf den eingegebenen Text zu reagieren oder weiteren Text zu generieren.

 

Es ist wichtig zu beachten, dass GPT auf vorherigen Eingaben aufbauen kann. Es merkt sich den Verlauf der Konversation und verwendet diese Informationen, um kohärente und sinnvolle Antworten zu generieren, die auf den vorherigen Austausch Bezug nehmen.

 

Die Technik: Was passiert im Hintergrund bei ChatGPT?

Sobald du eine Nachricht an ChatGPT sendest, durchläuft das Modell eine Reihe von technischen Schritten im Hintergrund, um eine passende Antwort zu generieren. Hier ist eine vereinfachte Darstellung dieser Schritte:

1. Tokenisierung
2. Embedding
3. Durchlaufen der Schichten
4. Aufmerksamkeitsmechanismus
5. Generierung der Antwort

 

 

Tokenisierung: Die empfangene Nachricht wird in kleinere Einheiten namens Tokens aufgeteilt. Ein Token kann ein Wort, ein Satzzeichen oder eine andere Texteinheit sein. Die Tokenisierung ermöglicht es dem Modell, den Text effizient zu verarbeiten und die Bedeutung einzelner Teile zu verstehen.

Embedding: Jedes Token wird in eine numerische Darstellung umgewandelt, die als Embedding bezeichnet wird. Embeddings repräsentieren die semantische Bedeutung der Tokens im Modell. Durch Embeddings kann ChatGPT die Ähnlichkeiten und Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen erfassen.

Durchlaufen der Schichten: Die Embeddings werden durch die verschiedenen Schichten des neuronalen Netzwerks geleitet. Jede Schicht enthält komplexe mathematische Operationen, die darauf abzielen, die Informationen im Text zu verarbeiten und zu transformieren. Jede Schicht kann bestimmte Aspekte des Textes hervorheben oder relevante Muster erkennen.

Aufmerksamkeitsmechanismus: Während des Durchlaufs der Schichten verwendet das Modell Aufmerksamkeitsmechanismen, um den Fokus auf relevante Teile des Textes zu lenken. Der Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es dem Modell, den Kontext zu verstehen und die Verbindung zwischen verschiedenen Tokens herzustellen. Dadurch kann ChatGPT relevante Informationen identifizieren und den Zusammenhang der Konversation erfassen.

Generierung der Antwort: Nachdem der Text durch die Schichten und Aufmerksamkeitsmechanismen gelaufen ist, erfolgt die Generierung der Antwort. Das Modell verwendet seine internen Wahrscheinlichkeitsverteilungen, um das wahrscheinlichste nächste Token oder die wahrscheinlichste nächste Sequenz von Tokens zu wählen. Basierend auf diesen Wahrscheinlichkeiten und dem Kontext wird die Antwort generiert.

 

Stärken & Schwächen von GPT:

In diesem Absatz werden wir einen detaillierten Einblick in die Stärken, Schwächen und die laufenden Bemühungen zur Verbesserung der Technologie geben.

 

Stärken der Technologie:

1. Natürliche Sprachverarbeitung: GPT ist in der Lage, natürliche Sprache zu verstehen und menschenähnliche Antworten zu generieren. Es kann komplexe Fragen verstehen und angemessene Antworten in einem fließenden und kohärenten Stil bereitstellen.
2. Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: GPT kann in verschiedenen Kontexten eingesetzt werden, da es in der Lage ist, auf eine breite Palette von Themen zu antworten. Es kann in Kundensupport-Chats eingesetzt werden, um häufig gestellte Fragen zu beantworten, oder in kreativen Prozessen, um Ideen und Inspiration zu generieren.
3. Skalierbarkeit: GPT kann sowohl für individuelle Interaktionen als auch für Masseninteraktionen skaliert werden. Es kann mit vielen Benutzern gleichzeitig kommunizieren und dabei qualitativ hochwertige Antworten liefern.

 

Schwächen und Einschränkungen:

1. Inhaltliche Genauigkeit: Obwohl GPT in der Lage ist, plausible Antworten zu generieren, besteht die Herausforderung darin, sicherzustellen, dass die Antworten tatsächlich korrekt und genaue Informationen liefern. Das Modell liefert manchmal fehlerhafte oder irreführende Antworten, insbesondere bei Fragen zu spezifischen Fakten oder komplexen Themen.
2. Ethik und Missbrauch: GPT kann auch für unethische oder missbräuchliche Zwecke eingesetzt werden, da es lernfähig ist und aufgrund seiner Trainingsdaten die Vorurteile der Gesellschaft widerspiegelt. Es besteht die Notwendigkeit, Richtlinien und Mechanismen zu entwickeln, um den Missbrauch von ChatGPT zu verhindern.

 

Bemühungen zur Verbesserung von ChatGPT:

1. Aktives Lernen: OpenAI arbeitet daran, die Möglichkeit einzuführen, dass Benutzer Feedback zu den generierten Antworten geben können. Dieses Feedback wird verwendet, um das Modell zu verbessern und präzisere Antworten zu liefern.
2. Erweiterung des Trainingsdatensatzes: OpenAI arbeitet daran, den Trainingsdatensatz von GPT zu erweitern, um eine größere Vielfalt von Themen und Informationen abzudecken. Dies soll dazu beitragen, die inhaltliche Genauigkeit und Zuverlässigkeit der generierten Antworten zu verbessern.
3. Transparenz und Verantwortung: OpenAI strebt danach, transparent über die Stärken und Einschränkungen von GPT zu sein und die Benutzer über die zugrunde liegende Technologie aufzuklären. Das Unternehmen ermutigt auch die Benutzer, Bedenken und Vorschläge zur Verbesserung des Systems zu teilen.

 

Wie können wir dieses Wissen in der Praxis anwenden?

In der Welt der künstlichen Intelligenz und insbesondere im Bereich der ChatGPT-Modelle spielt Prompt Engineering eine bedeutende Rolle. Doch was genau verbirgt sich hinter diesem Begriff?

Prompt Engineering bezeichnet die Kunst, präzise und effektive Anweisungen oder „Prompts“ zu formulieren, um die Ausgabe eines KI-Modells wie ChatGPT gezielt zu beeinflussen. Durch geschicktes Prompt Engineering können wir als Anwenderinnen und Anwender die gewünschten Ergebnisse erzielen und dem Modell dabei helfen, unsere Intentionen besser zu verstehen.

Mehr dazu können Sie hier lesen: ▷ Anleitung: Als Quereinsteiger zum Prompt Engineer

In diesem Artikel werden wir uns darauf konzentrieren, ob und wie Sie als Quereinsteiger Prompt Engineering erlernen können. Wir werden die Grundlagen erläutern, Praxisbeispiele untersuchen und wertvolle Ressourcen für Ihr Lernvorhaben bereitstellen.