Was ist GPT? Alles, was Sie wissen sollten

GPT ist die Familie von KI-Modellen, die vielen beliebten generativen KI-Anwendungen wie Chatbots und Codierungsassistenten zugrunde liegt. Dieser Artikel bietet einen Überblick über diese bahnbrechende Innovation.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist GPT?
• Wie funktionieren GPT-Modelle?
• Wie sich GPT-Modelle entwickelt haben
• GPT-Anwendungen
• Vorteile von GPT-Modellen
• Nachteile von GPT-Modellen
• Abschluss

Was ist GPT?

GPT, das für „Generative Pre-Trained Transformer“ steht, bezieht sich sowohl auf ein bestimmtes Modell als auch auf eine Familie immer ausgefeilterer Modelle der künstlichen Intelligenz (KI). Beginnend mit dem ursprünglichen GPT hat sich das Modell über mehrere Versionen weiterentwickelt, darunter GPT-2, GPT-3 und GPT-4, wobei jede Iteration an Größe und Leistungsfähigkeit zunahm und über eine verbesserte Fähigkeit verfügte, komplexe Sprachaufgaben mit menschenähnlichen Fähigkeiten zu bewältigen. Die GPT-Modellfamilie wurde von OpenAI entwickelt, einem KI-Forschungsunternehmen, das 2015 von einer Gruppe von KI-Experten gegründet wurde und von bekannten Gründern wie Elon Musk und Reid Hoffman unterstützt wird.

Das GPT-Modell ist die Grundlage für zahlreiche beliebte generative KI-Anwendungen, darunter ChatGPT und DALL-E. GPT-Modelle sind eine Art Large Language Model (LLM), die für die Verarbeitung und Analyse umfangreicher Textdatenmengen konzipiert sind. LLMs werden darin geschult, menschenähnliche Sprache gekonnt nachzuahmen und zu erzeugen, sodass sie verschiedene Aufgaben ausführen können, die das Verständnis und die Erzeugung natürlicher Sprache erfordern.

Wofür stehtGPT?

GPT steht für „Generative Pre-Trained Transformer“, eine Beschreibung, die die Essenz seiner Funktionsweise zusammenfasst.

Generativ

GPT-Modelle werden als „generative KI“ bezeichnet, weil sie aus Eingabeaufforderungen oder Eingabedaten neue Inhalte generieren. Dies unterscheidet sie von KI-Modellen, die darauf ausgelegt sind, vorhandene, vordefinierte Dateneingaben zu klassifizieren und Vorhersagen zu treffen. Im Gegensatz dazu klassifizieren generative KI-Modelle wie GPT Daten nicht nur. Stattdessen produzieren sie je nach Ausbildung völlig neue Textausgaben, Codes, Bilder oder andere kreative Medien.

Vortrainiert

Bevor GPT-Modelle auf eine bestimmte Anwendung zugeschnitten werden, durchlaufen sie eine erste Vortrainingsphase. Durch das Vortraining wird die grundlegende Fähigkeit des Modells etabliert, menschenähnliche Antworten aus beliebigen Eingabeaufforderungen zu generieren, indem das Modell anhand eines gut kuratierten Datensatzes trainiert wird. Dies legt den Grundstein für die allgemeinen Sprachverständnisfähigkeiten des Modells.

Sobald das grundlegende Vortraining abgeschlossen ist, können Entwickler das Modell durch zusätzliche Schulungen zu aufgabenspezifischen Daten für speziellere Zwecke verfeinern. Beispielsweise kann ein vorab trainiertes GPT-Modell auf Konversationsdatensätze abgestimmt werden, um als Chatbot zu fungieren. Alternativ könnte es auf bestimmte Codebasen oder Dokumentationen abgestimmt werden, um Programmier- und Codegenerierungsaufgaben zu unterstützen. Das Vortraining vermittelt allgemeine Sprachkenntnisse, die verfeinert werden können, um das Modell für gezielte Anwendungsfälle zu optimieren.

Transformator

Bekannte KI-Architekturen wie rekurrente neuronale Netze (RNNs) und Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTM) verarbeiten Textsequenzen inkrementell, was es schwierig macht, den vollständigen Kontext und komplexe Wortstrukturen zu erfassen. Der Transformer revolutionierte die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mit Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, die alle Wörter in einer Sequenz parallel analysieren und auf der Grundlage identifizierter Beziehungen Verbindungen aufbauen.

Durch die ganzheitliche Verarbeitung ganzer Sequenzen anstelle einzelner Wörter können Transformatoren komplexe Sprachstrukturen weitaus besser erfassen als andere Architekturen. Das „Verständnis“ eines Transformators besteht jedoch eigentlich nur aus statistischen Mustern und ist kein menschliches Verständnis oder Denken.

Die erstmals 2017 für die maschinelle Übersetzung eingeführte Fähigkeit des Transformators zur Selbstaufmerksamkeit war ein Durchbruch und ermöglichte das Training an riesigen Datensätzen. Daher liegt die Transformer-Architektur heute den meisten modernen generativen KI-Plattformen als Standardarchitekturkomponente zugrunde.

Von der Eingabeaufforderung zur Antwort – wie GPT-Modelle funktionieren

GPT-Modelle funktionieren, indem sie die angemessene Reaktion auf eine bestimmte Benutzereingabe vorhersagen, die als Eingabeaufforderung bezeichnet wird. Ursprünglich interagierten diese Modelle hauptsächlich über textbasierte Eingabeaufforderungen. Durch Fortschritte wurde jedoch die Möglichkeit eingeführt, hochgeladene Dokumente und Bilder zu verarbeiten sowie auf APIs und externe Tools für Eingabedaten zuzugreifen.

GPT-Modelle unterteilen Eingabeaufforderungen in kleinere Segmente, sogenannte Token, und analysieren diese Token dann mithilfe ausgefeilter Algorithmen. Dieser Prozess hilft dabei, die Bedeutung der Token innerhalb der Eingabeaufforderung zu entschlüsseln. Sobald die Bedeutung extrahiert wurde, generieren die Modelle Antworten, die statistisch gesehen am wahrscheinlichsten mit der erwarteten Antwort übereinstimmen.

Wie GPT-Modelle trainiert werden

Obwohl die Trainingsprozesse für jedes GPT-Modell unterschiedlich sind, können Sie sie im Allgemeinen in zwei Phasen einteilen: unbeaufsichtigt und überwacht.

Unbeaufsichtigtes Training

Während der ersten Vortrainingsphase erfassen GPT-Modelle riesige Mengen unbeschrifteter Daten aus verschiedenen Quellen wie Wikipedia-Artikeln, digitalen Büchern und Online-Diskussionen. GPT-2 wurde beispielsweise auf 8 Millionen Webseiten trainiert, während das neueste GPT-4 Berichten zufolge ein Petabyte an Textdaten verwendete, was 500 Milliarden Buchseiten entspricht. Das Ziel dieses selbstüberwachten Vortrainings, das als unbeaufsichtigte Phase bezeichnet wird, besteht darin, das Modell in die Lage zu versetzen, Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache zu verstehen und auf kohärente Weise menschenähnliche Antworten zu generieren. In dieser Phase wird dem Modell nicht explizit mitgeteilt, was die Daten darstellen. Stattdessen nutzt das Modell seine Transformatorarchitektur, um Muster und Beziehungen in den Daten zu identifizieren.

Betreutes Training

Nach Abschluss der unbeaufsichtigten Phase werden die GPT-Modelle durch überwachtes Training verfeinert. Beim überwachten Training trainieren Menschen das Modell mithilfe maßgeschneiderter, gekennzeichneter Eingabeaufforderungen und Antworten mit dem Ziel, dem Modell beizubringen, welche Reaktionen Menschen wahrscheinlich wünschen und welche schädlich oder ungenau sind.

Das überwachte Training umfasst auch einen Prozess namens Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF). Im RLHF-Prozess bewerten Menschen Antworten, damit das Modell im Laufe der Zeit qualitativ hochwertigere Antworten generiert.

Während der Feinabstimmung können GPT-Modelle auch mit bestimmten Arten von Daten versorgt werden, die sich auf die Funktion beziehen, die sie ausführen werden. ChatGPT wurde beispielsweise auf Konversationsdialoge und öffentlich verfügbaren Computercode abgestimmt, um seine allgemeine Fähigkeit zur Generierung von Konversationstexten und präzisem Computercode zu unterstützen.

Wie sich GPT-Modelle entwickelt haben

Seit 2018 hat OpenAI mehrere Versionen des GPT-Modells veröffentlicht, darunter GPT-2, GPT-3 und das neueste GPT-4, wobei jede Version auf der letzten aufbaut, um eine größere Komplexität und Leistungsfähigkeit bei Sprachverarbeitungsaufgaben zu erreichen.

GPT-1

GPT-1 wurde 2018 eingeführt und demonstrierte das Potenzial der GPT-Architektur und des Trainingsansatzes. Es war in der Lage, grundlegende Sprachaufgaben wie die Beantwortung einfacher Fragen und das Umformulieren von Sätzen zu erledigen. Aufgrund seines kleineren Umfangs und des einfacheren Trainingsdatensatzes eignete sich GPT-1 jedoch am besten für kürzere Eingabeaufforderungen und Antworten. Diese Einschränkungen führten dazu, dass es bei längeren Gesprächen Schwierigkeiten bereitete, den Kontext beizubehalten, was oft zu weniger kohärenten Ergebnissen führte, wenn die Textlänge zunahm.

GPT-2

GPT-2 wurde im Februar 2019 eingeführt und stellte eine bedeutende Verbesserung dar, da es auf einem Datensatz trainiert wurde, der zehnmal größer war als der von GPT-1. Diese erweiterte Trainingsbasis ermöglichte es GPT-2, längere, kohärentere Texte zu generieren und Aufgaben wie Textzusammenfassung, Beantwortung von Fragen und Sprachübersetzung ohne aufgabenspezifische Schulung zu bewältigen. Trotz dieser Fortschritte stand GPT-2 immer noch vor Herausforderungen hinsichtlich des differenzierten Kontextverständnisses und lieferte gelegentlich Antworten, denen es an Relevanz mangelte oder die von den Absichten des Benutzers abwichen.

GPT-3 und GPT-3.5

GPT-3 wurde im Juni 2020 veröffentlicht und stellte einen erheblichen Fortschritt gegenüber früheren Modellen dar. Es verfügt über verbesserte Fähigkeiten bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Codegenerierung und grundlegenden Argumentationsaufgaben wie dem Entschlüsseln von Sätzen. Mit seinem riesigen Umfang von 175 Milliarden Parametern verbesserte GPT-3 die Kontexterhaltung und Kohärenz über längere Textspannen erheblich. Seine größere Größe brachte jedoch auch Herausforderungen hinsichtlich des Rechenaufwands und der Feinabstimmung mit sich, was gelegentlich zu unvorhersehbaren oder verzerrten Ergebnissen führte.

Im Jahr 2022 führte OpenAI GPT-3.5 ein, eine verfeinerte Version von GPT-3. Durch Training anhand eines neueren Datensatzes und zusätzliche Feinabstimmung wurde diese Version entwickelt, um die Wahrscheinlichkeit schädlicher oder unangemessener Reaktionen zu verringern. Während GPT-3.5 hinsichtlich Genauigkeit und Sicherheit weitere Fortschritte machte, blieb die Aufrechterhaltung der kontextuellen Genauigkeit in komplexen oder Nischenkontexten eine Herausforderung.

GPT-4

Im März 2023 veröffentlichte OpenAI GPT-4 und lieferte begrenzte Details zu seinem Training. Mit seiner Fähigkeit, längere und komplexere Eingabeaufforderungen zu verarbeiten und der deutlich verbesserten Kontexterhaltung, stellt GPT-4 einen erheblichen Fortschritt in der GPT-Architektur dar. GPT-4 ist außerdem ein multimodales Modell, das heißt, es kann Eingabeaufforderungen interpretieren, die sowohl Text als auch Bilder enthalten. Obwohl GPT-4 eine verbesserte Genauigkeit und Funktionalität bietet, steht es weiterhin vor der Herausforderung, eine gleichbleibende Zuverlässigkeit bei vielfältigen und differenzierten Aufgaben sicherzustellen.

GPT-Anwendungen

GPT-Modelle bieten Funktionen, die es sowohl technisch nicht versierten Benutzern als auch Entwicklern ermöglichen, ein breites Spektrum an Aufgaben zu bewältigen, darunter die Erstellung kreativer Inhalte, die Analyse komplexer Dokumente und die Optimierung des Kundenservice.

Chatbots

Chatbots gehören zu den beliebtesten Anwendungen von GPT-Modellen. Durch Feinabstimmung können Entwickler GPT-Modelle weiter anpassen, um spezielle Chatbots für bestimmte Zwecke zu erstellen, beispielsweise um Kundenservice für Unternehmen bereitzustellen oder Kartenspiele wie Poker zu unterrichten. Diese Anpassung unterstützt ansprechende und kontextbezogene Interaktionen und schafft so ein personalisierteres und hilfreicheres Benutzererlebnis.

Kreative Aufgaben

GPT-Modelle können eine Vielzahl kreativer Aufgaben unterstützen, beispielsweise Brainstorming oder die Bereitstellung von Ideen zur Verbesserung bestehender Inhalte. Hier sind einige Möglichkeiten, wie GPT-Modelle Ihnen bei kreativen Aufgaben helfen können:

• Verfassen von Entwürfen für Originalinhalte wie Belletristik, Poesie oder Werbung
• Generierung von Ideen für kreative Unternehmungen wie Drehbuchskizzen oder Themen für ein Wandgemälde
• Wir schlagen Möglichkeiten vor, wie bestehende Inhalte leichter lesbar oder für unterschiedliche Zielgruppen attraktiver werden können

Mit vielen generativen KI-Tools können Sie kreative Inhalte generieren, darunter auch Grammarly. Grammarly lernt Ihren Schreibstil und lässt sich problemlos in bekannte Tools wie Gmail und Microsoft Word integrieren.

Akademische Unterstützung

GPT-Modelle können in akademischen Umgebungen eingesetzt werden, um komplexe mathematische Konzepte zu erklären, ansprechende Lehrinhalte zu erstellen, als Forschungsassistenten zu fungieren und Quizze und Prüfungsfragen zu entwickeln.

Datenanalyse

Während alle GPT-Modelle bei Datenanalyseaufgaben helfen können, zeichnet sich GPT-4 insbesondere durch die Analyse komplexer Dokumente, die Zusammenfassung von Datentrends und die Berichterstellung von Metriken aus strukturierten Datenquellen wie Microsoft Excel-Dokumenten aus. Es kann auch die Kundenstimmung anhand von Kommentaren, Rezensionen und Umfragen in sozialen Medien analysieren.

Bildanalyse

Mit GPT-4 können Benutzer Bilder zur Analyse zusammen mit Textaufforderungen hochladen. Diese Funktion ist für eine Vielzahl von Aufgaben nützlich, z. B. zum Konvertieren von Textbildern in bearbeitbare Formate, zum Erstellen von Bildunterschriften für Social-Media-Beiträge, zum Verfassen von Produktbeschreibungen und zum Erstellen von Bildbeschreibungen zur Verwendung mit unterstützenden Technologien für sehbehinderte Benutzer.

Codierungsunterstützung

GPT-Modelle können Entwicklern dabei helfen, ein Computerprogramm zu erklären, Code hinsichtlich Effizienz und Wartbarkeit zu optimieren, Testfälle zu erstellen und Code zwischen Programmiersprachen zu konvertieren. Diese Funktionen tragen dazu bei, den Entwicklungsprozess zu rationalisieren.

Was sind die Vorteile von GPT-Modellen?

GPT-Modelle bieten flexible und effiziente Möglichkeiten zur Automatisierung von Aufgaben und unterstützen umfangreiche Anpassungen. Sie ermöglichen es Benutzern, Anwendungen zu erstellen, die auf unterschiedliche Anforderungen zugeschnitten sind, z. B. Vertragsanalyse, prädiktive Analysen und Erkennung von Cybersicherheitsbedrohungen. Diese Anpassungsfähigkeit hat die breitere Einführung von KI in verschiedenen Sektoren erleichtert.

Was sind die Nachteile von GPT-Modellen?

Trotz ihrer Komplexität weisen GPT-Modelle Einschränkungen auf. Da sie mit festen Datensätzen trainiert werden, in der Regel mit einem Stichtag, können sie keine Echtzeitaktualisierungen oder Daten nach dem letzten Trainingsstichtag integrieren. Während GPT-4 außerdem Bilder analysieren kann, sind GPT-Modelle textbasiert, sodass GPT-4 tatsächlich ein anderes generatives KI-Modell, DALL-E, zum Analysieren und Generieren von Bildern verwendet. Auch wenn dies für den durchschnittlichen Benutzer möglicherweise nicht von Belang ist, könnten Entwickler feststellen, dass native multimodale Modelle ihre Anwendungsfälle besser erfüllen. Schließlich bestehen weiterhin ethische Bedenken hinsichtlich möglicher Vorurteile, Datenschutzproblemen und der Möglichkeit eines Missbrauchs, beispielsweise durch die Verbreitung von Fehlinformationen, die Verletzung des Urheberrechtsschutzes oder die Erstellung gefährlicher Inhalte.

GPT: Ein KI-Game-Changer

Die GPT-Reihe von KI-Modellen hat die Fähigkeiten von Maschinen bei der Nachahmung menschenähnlicher Interaktionen und der Unterstützung bei komplizierten Aufgaben in mehreren Sektoren erheblich verbessert. Mit ihrer kontinuierlichen Weiterentwicklung versprechen diese Modelle eine Verbesserung sowohl kreativer als auch analytischer Bemühungen. Dennoch werfen sie erhebliche ethische und datenschutzrechtliche Bedenken auf, die sorgfältige Untersuchungen und Maßnahmen erfordern. Mit Blick auf die Zukunft wird die Entwicklung der GPT-Technologie wahrscheinlich weiterhin ein zentrales Thema in der KI-Forschung sein und die Zukunft der weltweiten Technologieeinführung prägen.