Was ist ChatGPT? Ein Gespräch mit ChatGPT über die Methode hinter dem Bot

Was ist ChatGPT?

ChatGPT, ein von OpenAI entwickeltes Modell, ist ein fortgeschrittener KI-Chatbot. Es ist eine Ausprägung des GPT-4-Modells aus der Reihe der Generative Pretrained Transformer.

Im Kern nutzt ChatGPT Machine-Learning-Verfahren, um auf Basis der Eingaben menschenähnlichen Text zu erzeugen. Es versteht den Kontext eines Gesprächs, beantwortet Fragen, liefert Erklärungen und kann sogar kreative Inhalte wie Geschichten oder Gedichte verfassen.

Das „GPT“ in ChatGPT steht für „Generative Pretrained Transformer“ und bezeichnet die Basistechnologie dahinter:

• Generative bedeutet, dass das Modell Text erzeugen kann – nicht nur verstehen oder klassifizieren.
• Pretrained weist darauf hin, dass das Modell in einer initialen Phase an großen Textmengen aus dem Internet trainiert wurde.
• Transformer bezeichnet die Modellarchitektur, die hilft, den Kontext der Eingabetexte zu erfassen.

Diese Kombination ermöglicht es ChatGPT, sinnvolle Antworten zu generieren, die natürlicher menschlicher Konversation sehr nahekommen.

Warum ist ChatGPT wichtig?

ChatGPT fühlt sich in vielen Bereichen wie ein Quantensprung an. Die Fähigkeit, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu erzeugen, eröffnet nahezu endlose Anwendungsmöglichkeiten – unter anderem in Kundenservice und Kommunikation, Content-Erstellung, Bildung, Forschung, Sprachenlernen, Data Science und vielem mehr.

Ein Beispiel dafür, wie nützlich ChatGPT sein kann, findest du in unserem Leitfaden zum Einsatz von ChatGPT in Data-Science-Projekten.

Bisher kratzen wir nur an der Oberfläche dessen, was große Sprachmodelle wie ChatGPT leisten können. Das Tool hat aber bereits gezeigt, dass es bei unzähligen Aufgaben Zeit und Ressourcen spart. Wie wir in einem separaten Beitrag untersucht haben, sind die langfristigen Auswirkungen generativer KI noch unklar – sie könnte sich jedoch als ähnlich bahnbrechend erweisen wie der Buchdruck, die Dampfmaschine oder die Transistorfertigung.

Wie funktioniert ChatGPT?

Um die Mechanik von ChatGPT zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf die zugrunde liegende Technologie, den Trainingsprozess und die Art, wie Antworten erzeugt werden. Schauen wir genauer hin.

Die Basistechnologie: Transformer-Modelle

ChatGPT basiert auf der GPT-Architektur (Generative Pretrained Transformer), konkret GPT-4. Transformer-Modelle, vorgestellt im Paper „Attention is All You Need“ von Vaswani et al., sind heute ein Grundpfeiler vieler Aufgaben im Natural Language Processing.

Transformer nutzen einen Mechanismus namens „Attention“, um beim Generieren einer Antwort den Einfluss verschiedener Wörter zu gewichten. Beim Satz „Die Katze jagte ihren Schwanz“ erkennt das Modell zum Beispiel, dass „Katze“ das Subjekt ist und wichtiger als „Schwanz“.

Die GPT-Architektur erweitert Transformer mit einem Fokus auf das Erzeugen kohärenter und kontextgenauer Texte.

Training von ChatGPT

Das Training von ChatGPT erfolgt in zwei Schritten: Pretraining und Finetuning.

Pretraining

In dieser Phase wird das Modell einer großen Textsammlung aus dem Internet ausgesetzt. Wichtig: Das Modell kennt keine Details darüber, welche konkreten Dokumente im Trainingsset enthalten waren, und hat keinen Zugriff auf spezifische Quellen.

Ziel ist es, statistische Sprachmuster zu lernen. Wenn in den Trainingsdaten etwa „Der Himmel ist …“ häufig von „blau“ gefolgt wird, lernt das Modell, „blau“ als wahrscheinlich nächstes Wort vorherzusagen.

Finetuning

Nach dem Pretraining folgt das Finetuning: Das Modell wird anhand eines enger gefassten Datensatzes weitertrainiert, der mit Hilfe menschlicher Reviewer nach Richtlinien von OpenAI erstellt wurde. Dieser Datensatz besteht aus verschiedenen hypothetischen Eingaben und Antworten.

Diese Phase hilft dem Modell, auf spezifische Eingaben passender zu reagieren und Interaktionen sicherer und nützlicher zu gestalten.

Wie Antworten entstehen

Nach dem Training erzeugt ChatGPT Antworten per „Autoregression“. Es startet mit einer Eingabe, sagt dann das nächste Wort voraus – und so weiter, bis ein vollständiger Satz entsteht.

Jedes Wort wird basierend auf den Wahrscheinlichkeiten gewählt, welches Wort als nächstes am plausibelsten ist – unter Berücksichtigung aller vorherigen Wörter in der Eingabe. Der Prozess läuft bis zu einer Bedingung wie einer maximalen Wortanzahl.

Um Vielfalt und Kreativität zu fördern, kann ChatGPT bei der Wortwahl gezielt Zufall einbringen.

Mit diesem Verständnis wird klarer, wie ChatGPT menschliche Konversation nachahmt – und Interaktion mit Technologie natürlicher macht.

Ein Gespräch mit ChatGPT

Zuvor haben wir alles Wichtige zu GPT-4 beleuchtet, Tutorials zum Einsatz von ChatGPT in Data-Science-Projekten erstellt und ein Cheat Sheet für ChatGPT-Prompts entwickelt. Nun wollten wir tiefer verstehen, wie die Technologie funktioniert. Wer könnte uns das besser erklären als die Technologie selbst? Also haben wir ChatGPT (mit GPT-4) interviewt, um herauszufinden, wie es arbeitet …

Der Einstiegs-Prompt

So sind wir gestartet – mehr über ChatGPT-Prompts findest du in unserem Cheat Sheet oder im Artikel ChatGPT-Prompts fürs Marketing.

Hey, ChatGPT! Ich möchte einen Blogpost schreiben, in dem ich dich interviewe – mit Fragen dazu, wie du funktionierst und auf welcher Technologie du basierst. Bitte behandle das wie ein Interview und bleib dabei durchgehend in deiner Rolle. Kontext: Der Blog ist für DataCamp, die Zielgruppe sind Data Scientists und Data-Science-Enthusiast:innen.

Klar! Ich helfe dir gern, einen spannenden Blogpost für deine DataCamp-Community zu erstellen. Als KI-Sprachmodell liefere ich dir alle Infos, die du brauchst, und bleibe im Interview in meiner Rolle. Stell mir einfach alle Fragen zu meiner Technologie, meiner Arbeitsweise und allem, was deine Leserinnen und Leser interessiert. Legen wir los!

Wie funktioniert ChatGPT? Die Grundlagen

Kannst du zunächst einen Überblick geben, was du bist und wie du arbeitest?

Gern! Ich bin ChatGPT, ein großskaliges KI-Sprachmodell von OpenAI, basierend auf der GPT-4-Architektur, einer weiterentwickelten Version von GPT-3. Meine Hauptaufgabe ist, bei unterschiedlichsten Aufgaben zu unterstützen – Fragen beantworten, Inhalte generieren oder Gespräche simulieren.

Ich nutze Deep Learning, genauer gesagt eine Art neuronales Netz namens Transformer. Ich wurde auf großen Textmengen aus Büchern, Artikeln und Websites trainiert und habe dabei Sprachmuster, Fakten und gewisse Schlussfolgerungsfähigkeiten gelernt. Meine Architektur ermöglicht es mir, menschenähnlichen Text zu erzeugen, Kontext zu verstehen und Antworten an deine Eingaben anzupassen.

Als generatives Modell bin ich darauf ausgelegt, das nächste Wort in einer Folge vorherzusagen. Wenn du mir eine Frage stellst, analysiere ich die Eingabe, berücksichtige den Kontext und generiere eine passende Antwort basierend auf den Wortwahrscheinlichkeiten, die ich im Training gelernt habe. Ich versuche, möglichst kohärente und relevante Antworten zu geben – gelegentlich kann ich jedoch ungenaue oder nicht passende Texte erzeugen.

Worin unterscheiden sich GPT-3, GPT-4, GPT-4o und GPT-4o mini?

Kannst du den Unterschied zwischen GPT-3, GPT-4, GPT-4o und GPT-4o mini erklären?

GPT-3 und GPT-4 gehören beide zur Reihe der GPT-Modelle (Generative Pre-trained Transformer) von OpenAI. Diese Modelle verstehen und erzeugen menschenähnliche Texte und sind mit jeder Generation leistungsfähiger und vielseitiger geworden.

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) erschien im Juni 2020 und umfasst 175 Milliarden Parameter – die anpassbaren Gewichte des Netzes, die seine Vorhersagen bestimmen. Die schiere Größe machte GPT-3 zu einem großen Sprung in der Sprachverarbeitung und im Sprachverständnis. Es zeigte bemerkenswerte Fähigkeiten beim Erzeugen kohärenter, kontextbewusster Texte und beim Few-Shot-Lernen, also beim Lösen von Aufgaben mit nur wenigen Beispielen.

GPT-4 ist eine weiterentwickelte Version, die auf den Erfolgen von GPT-3 aufbaut. Obwohl Details zur Größe und zu Verbesserungen nicht öffentlich sind, gilt es als noch umfangreicher und präziser in der Textgenerierung und der Performance über verschiedene Aufgaben hinweg. Wie GPT-3 nutzt auch GPT-4 die Transformer-Architektur, die eine effiziente, parallelisierte und kontextbewusste Sprachverarbeitung ermöglicht.

Beide Modelle werden breit eingesetzt – etwa für Content-Erstellung, maschinelle Übersetzung, Zusammenfassungen, Question Answering, Codegenerierung und für Conversational Agents wie ChatGPT. Trotz großer Fortschritte sind sie nicht perfekt und können bisweilen ungenaue oder irrelevante Informationen erzeugen. OpenAI arbeitet kontinuierlich an Verfeinerungen, um Fähigkeiten auszubauen und Grenzen zu verringern.

GPT-4o ist eine spezialisierte Variante von GPT-4, optimiert für Effizienz und kurze Antwortzeiten. Es ist auf Produktionsumgebungen zugeschnitten, in denen Ressourceneinsatz und Geschwindigkeit entscheidend sind. Bei nahezu gleichen Fähigkeiten wie GPT-4 balanciert es Leistung und Rechenkosten und eignet sich für Anwendungen mit schnellen Reaktionen und geringer Latenz.

GPT-4o Mini ist eine weiter verkleinerte Version von GPT-4o. Sie bietet wesentliche Sprachverarbeitungsfunktionen bei minimalem Rechenaufwand – ideal für ressourcenarme Umgebungen wie Mobile-Apps oder leichte Anwendungen. Hochkomplexe oder sehr nuancierte Anfragen meistert sie womöglich nicht so gut wie größere Varianten, ist aber eine praxistaugliche Lösung für eine breite, kosteneffiziente Nutzung.

Diese Varianten der GPT-Reihe zeigen die kontinuierlichen Bemühungen, KI-Sprachmodelle zu verbessern, an verschiedene Bedürfnisse anzupassen und praktische Herausforderungen beim Einsatz zu adressieren.

Was sind die Transformer in GPT?

Danke dafür. Kannst du uns mehr Kontext zur erwähnten Transformer-Architektur geben?

Sehr gern! Die Transformer-Architektur ist ein Meilenstein im Bereich Sprachverarbeitung und -verständnis. Vorgestellt wurde sie 2017 im Paper „Attention is All You Need“ von Vaswani et al. Die Grundidee ist eine Alternative zu klassischen rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs) für sequenzielle Daten.

Zentrales Element ist der Self-Attention-Mechanismus. Er erlaubt dem Modell, die Bedeutung verschiedener Wörter oder Tokens in einer Sequenz je nach Relevanz für das aktuell verarbeitete Wort zu gewichten. Dadurch kann das Modell Langzeitabhängigkeiten und Kontext deutlich besser erfassen als RNNs und CNNs, die hier oft an Grenzen stoßen.

Im Unterschied zu RNNs, die Eingaben sequenziell verarbeiten, kann der Transformer Tokens parallel verarbeiten – das steigert die Recheneffizienz und verkürzt Trainingszeiten. Die Architektur besteht aus gestapelten Encoder- und Decoder-Blöcken mit Self-Attention-Schichten, positionseweisen Feedforward-Schichten und Layer-Normalisierung.

Transformer liefern in vielen NLP-Aufgaben überlegene Ergebnisse, etwa bei Übersetzung, Zusammenfassung oder Textklassifikation. Sie bilden die Basis vieler State-of-the-Art-Modelle, darunter die GPT-Reihe (GPT-3 und GPT-4) sowie BERT, RoBERTa und andere.

Diese Modelle haben die KI vorangebracht, indem sie menschenähnliche Texte generieren und starkes Kontextverständnis zeigen. Dennoch haben sie Grenzen und können ungenaue oder irrelevante Resultate liefern. Laufende Forschung zielt darauf ab, die Transformer-Architektur weiter zu verfeinern und diese Herausforderungen zu mindern.

Lies mehr über Transformer und Hugging Face und wie sie reale Probleme lösen.

Genauigkeit und Relevanz von ChatGPT

Du hast nun mehrfach ungenaue oder irrelevante Ergebnisse erwähnt. Ist das ein größeres Thema für dich?

Ja, ungenaue oder irrelevante Ausgaben können bei KI-Sprachmodellen wie mir problematisch sein. Trotz großer Fortschritte im Verstehen und Erzeugen von Text gibt es Grenzen, die Nutzer kennen sollten.

Ein Grund ist die Vielfalt der Trainingsdaten. Mitunter sind Informationen, denen wir ausgesetzt waren, falsch, veraltet oder widersprüchlich. Das kann zu inkonsistenten Antworten oder faktisch falschen Aussagen führen.

Hinzu kommt, dass uns ein tiefes Weltverständnis oder menschliche Schlussfolgerungsfähigkeit fehlt. Wir sind im Kern hochentwickelte Mustererkenner, die aus gelernten Mustern und Korrelationen antworten. Das kann zu plausibel klingenden, aber falschen oder unsinnigen Antworten führen.

Vorurteile in Trainingsdaten können ebenfalls Probleme bereiten – etwa wenn Antworten bestehende Stereotype oder Fehlinformationen verstärken. OpenAI arbeitet kontinuierlich daran, Architektur, Trainingsdaten und Feedbackprozesse zu verbessern.

Wichtig ist, KI-generierte Inhalte kritisch zu prüfen und Informationen zu verifizieren, wenn Genauigkeit entscheidend ist. Richtig eingesetzt, können Modelle wie ich dennoch in vielen Anwendungen großen Mehrwert liefern – vorausgesetzt, man kennt die Grenzen und nutzt die Technologie verantwortungsvoll.

Wie arbeitet man mit großen Sprachmodellen?

Welchen Rat gibst du jemandem, der mit großen Sprachmodellen arbeiten und GPT-4 verstehen möchte?

Wer mit großen Sprachmodellen wie GPT-4 arbeiten und die Technologie fundiert verstehen will, kann so starten:

1. Beherrsche die Grundlagen. Bau dir ein starkes Fundament in Machine Learning, Deep Learning und Natural Language Processing (NLP) auf. Mach dich mit Kernkonzepten wie neuronalen Netzen, Backpropagation, RNNs, CNNs, Attention-Mechanismen und Transfer Learning vertraut.
2. Studiere die Transformer-Architektur. Da GPT-4 darauf basiert, ist es entscheidend, Aufbau, Komponenten und Self-Attention zu verstehen. Lies das Originalpaper „Attention is All You Need“ von Vaswani et al. und nutze Blogs, Videos oder Onlinekurse für Details.
3. Sammle Praxis. Arbeite mit bestehenden Modellen wie GPT-2, GPT-3 oder anderen Transformer-basierten Modellen wie BERT und RoBERTa. Nutze APIs, vortrainierte Modelle oder Open-Source-Implementierungen, um Finetuning, Training und Deployment für verschiedene NLP-Aufgaben zu üben.
4. Nutze relevante Tools und Frameworks. Werde sicher in gängigen ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch. Lerne Bibliotheken wie die Transformers von Hugging Face kennen, die eine bequeme Schnittstelle für vortrainierte Sprachmodelle bieten.
5. Engagiere dich in der Community. Nimm an KI- und NLP-Communities teil – Foren, Social Media, Meetups. Besuche Konferenzen und Workshops, um Aktuelles zu lernen, dich zu vernetzen und Wissen zu teilen.
6. Arbeite an Projekten. Wende deine Kompetenzen auf reale Probleme oder eigene Projekte an. Experimentiere mit Use Cases wie Content-Erstellung, Übersetzung, Zusammenfassung oder Chatbots. So verstehst du Stärken und Grenzen von Modellen wie GPT-4.
7. Bleib auf dem Laufenden. Verfolge Forschung, Fortschritte und Best Practices in KI, NLP und Sprachmodellen. Lies regelmäßig Papers, Artikel und Blogposts, um dein Wissen stetig zu erweitern.

Wenn du diesen Weg gehst, baust du dir ein solides Verständnis für große Sprachmodelle wie GPT-4 auf, leistest Beiträge zum Feld und kannst die Werkzeuge wirkungsvoll in eigenen Projekten einsetzen.