ChatGPT beweist im Jahr 2023 eindrucksvoll, was Omnipräsenz bedeutet: Egal ob in den Nachrichten, Sozialen Medien oder Internetforen, wo man auch hinschaut, hört man von der revolutionären Technologie. Während die Möglichkeiten, die sich dank ChatGPT eröffnen, weitestgehend kein Geheimnis mehr sind, bleibt für die meisten weiterhin ein essenzieller Punkt ein grauer Fleck: Wie funktioniert die Technik rund um den intelligenten Chatbot eigentlich?

In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit den wichtigsten Bausteinen des Modells hinter ChatGPT und greifen die Frage auf, wie der Chatbot an seine Informationen herankommt und anschließend eine Antwort generiert. Falls du deine ersten Schritte in diesem Thema wagst, dann bist du hier an der genau richtigen Adresse.

Obacht: Künstliche Intelligenz ist ein sehr tiefgreifendes, komplexes und vielschichtiges Thema. Es gibt ganze Abhandlungen und Paper über die Funktionsweise hinter ChatGPT. Beachte also bitte, dass dieser Blogartikel aus Zeitgründen nicht ausführlich auf alle Fassetten hinter der Technologie eingehen kann und als erste Gehhilfe gilt.

Falls du dich danach weiterführend mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen informieren willst, empfehlen wir dir , weiterführende Literatur, Fachbücher und Online-Ressourcen zu konsultieren, um ein tieferes Verständnis für die komplexen Aspekte der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zu entwickeln.

Fangen wir nun an mit den wesentlichen Bausteinen der KI.

1. Datensammlung und Vorbereitung:

Das Modell wird mit einer großen Menge von Textdaten trainiert. Für ChatGPT wurden verschiedene Datenquellen, wie das Internet, Nachrichtenartikel und Sozialen Medien verwendet, um ein breites Verständnis von menschlicher Sprache zu entwickeln.

Die gesammelten Daten werden entsprechend bereinigt und vorbereitet, sprich irrelevante Informationen oder Duplikate aussortiert und Texte aufgeteilt in kleinere Einheiten (sogenannte Tokens).

Die vorbereiteten Daten werden zu einem Trainingskorpus zusammengestellt. Dieser Korpus ist die Grundlage für das Vorabtraining des Modells. Je umfangreicher und vielfältiger der Korpus ist, desto besser kann das Modell ein allgemeines Verständnis von Sprache entwickeln.

Das Modell wird dann auf diesem Trainingskorpus vorabtrainiert. Während dieses Vorabtrainings lernt das Modell, Muster in der Sprache zu erkennen, semantische Zusammenhänge zu verstehen und Kontextinformationen zu nutzen.

Die Datensammlung und Vorbereitung ermöglicht es dem Modell, ein breites Verständnis der menschlichen Sprache zu entwickeln und vielseitige Anfragen im Chat zu verarbeiten.

2. Architektur des Modells

Ein weiterer wichtiger Baustein in der Funktionsweise des Modells, ist die Architektur von ChatGPT.

Diese basiert auf der Transformer-Architektur. Diese Architektur ermöglicht es, komplexe Zusammenhänge in langen Textabschnitten zu verstehen und zu generieren. Das Modell besteht aus vielen Schichten von Aufmerksamkeitsmechanismen, die parallel laufen, relevante Teile der Eingabe zu betonen.

Ein weiteres entscheidendes Element ist das sogenannte Positional Encoding, das die räumliche Struktur von Textdaten ohne sequenzielle Verarbeitung berücksichtigt. Der Einsatz von Encodern und Decodern ermöglicht eine effiziente Verarbeitung von Eingabeinformationen und die Generierung kohärenter Ausgaben.

Insgesamt ermöglicht die Transformer-Architektur von ChatGPT eine umfassende Verarbeitung von Kontextinformationen über längere Textabschnitte hinweg, was zu seiner beeindruckenden Fähigkeit führt, auf eine breite Palette von Benutzereingaben mit sinnvollen Antworten zu reagieren.

3. Die Ausgabe

Das Modell nutzt die erlernten Muster, Informationen, Daten und Vorbereitung aus dem Training, um eine neue Sequenz von Tokens zu generieren, die die Antwort auf die Benutzereingabe darstellt. Dieser Schritt erfolgt aufgrund der Gewichtungen und Beziehungen, die während des Vorabtrainings gelernt wurden.

Die generierte Token-Sequenz wird in menschenlesbaren Text umgewandelt. Dies ist der Text, den der Chatbot als Antwort ausgibt.

Schließlich wird dem Benutzer die generierte Antwort präsentiert.

Fazit

Die Datensammlung und Vorbereitung sowie die Transformer-Architektur sind zentrale Bausteine. Das Modell generiert auf Basis des Trainings eine Antwortsequenz, die dem Benutzer präsentiert wird. Der Artikel bietet einen grundlegenden Einblick und empfiehlt bei vertieftem Interesse weitere Literatur. ChatGPT zeigt, dass die Zukunft der künstlichen Intelligenz vielversprechend ist.