Wie funktioniert eigentlich ChatGPT?
Kürzlich hat mich ein Redakteur einer Zeitung kontaktiert und mich gefragt, wie ein KI-Modell ala Chat GPT eigentlich trainiert wird und wie es funktioniert.
Er wollte mit einem „menschlichen“ KI-Experten sprechen und wahrscheinlich für seinen nächsten Artikel recherchieren. Ein Ansatz, der sich in den letzten Jahrzehnten bewährt hat und bis heute gängige Praxis ist.
Das hat mich zum Nachdenken gebracht. Ist das im Zeitalter von Chat GPT noch nötig, kann ich den Algorithmus nicht gleich selbst fragen und wie gut sind die Antworten?
Ich: Wie funktioniert Chat GPT?
Chat GPT:
ChatGPT basiert auf einem generativen Modell für maschinelles Lernen, dem Generative Pre-trained Transformer (GPT). Es handelt sich dabei um ein neuronales Netzwerk, das mittels maschinellem Lernen auf einer großen Menge an Texten trainiert wurde.
Hier ist eine vereinfachte Erklärung des Funktionsprinzips von ChatGPT:
- Eingabeaufnahme: Ein Benutzer gibt eine Frage oder eine Anfrage als Text ein.
- Tokenisierung: Der eingegebene Text wird in kleinere Teile, sogenannte Tokens, zerlegt.
- Vorgabe an das Modell: Das Modell erhält die Token als Eingabe und berechnet eine Vorhersage für den nächsten Token basierend auf den Muster, die es beim Training gelernt hat.
- Generierung der Antwort: Das Modell generiert eine Antwort, indem es eine Sequenz von Tokens basierend auf der Vorhersage generiert.
- Decodierung der Antwort: Die generierte Antwort wird decodiert, um eine lesbare Antwort im Textformat zu erhalten.
Das Modell hat beim Training ein Verständnis für die Sprache erworben und kann daher aufgrund dieses Verständnisses auf Fragen und Anfragen in natürlicher Sprache antworten. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass es trotz seiner Fähigkeit, menschenähnliche Antworten zu generieren, kein tatsächliches Verständnis für den Kontext hat und daher manchmal ungenaue oder fehlerhafte Antworten liefern kann.
Ich: Woher stammen die Texte mit denen ChatGPT trainiert wurde?
Chat GPT:
ChatGPT wurde mit einer großen Menge an Texten aus dem Internet trainiert. Diese Texte können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, einschließlich Nachrichtenartikeln, Websites, Foren, sozialen Medien, Büchern und mehr.
OpenAI sammelt und nutzt diese Daten, um ein tiefes Verständnis für die Sprache und die Bedeutung von Wörtern und Sätzen zu entwickeln. Dieses Verständnis wird verwendet, um Vorhersagen für die nächsten Tokens in einem Satz zu treffen, wenn ein Benutzer eine Anfrage eingibt.
Es ist wichtig zu beachten, dass OpenAI sicherstellt, dass die Texte, die es für das Training von ChatGPT verwendet, angemessen und ethisch korrekt sind. Dies beinhaltet die Überprüfung auf unangemessenen oder beleidigenden Inhalt und das Entfernen dieses Inhalts, wenn er gefunden wird.
Ich: Kann man sich auf die Antworten von Chat GPT verlassen?
Chat GPT:
Es ist wichtig zu beachten, dass ChatGPT ein maschinelles Lernmodell ist und nicht immer korrekte Antworten liefern kann. Obwohl es eine sehr hohe Genauigkeit hat und in vielen Fällen zuverlässige Antworten liefern kann, ist es nicht perfekt und kann Fehler machen.
Es ist am besten, die Antworten von ChatGPT als Hinweis oder als Ausgangspunkt für weitere Recherchen zu betrachten und nicht als endgültige Wahrheit. Es ist immer wichtig, die Antworten von ChatGPT mit anderen vertrauenswürdigen Quellen zu überprüfen, um sicherzustellen, dass sie korrekt und aktuell sind.
Es ist auch wichtig zu beachten, dass ChatGPT aufgrund seiner Ausbildung auf großen Textmengen möglicherweise unangemessenen Inhalt enthalten kann. OpenAI arbeitet jedoch ständig daran, dies zu minimieren und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, wenn unangemessenen Inhalt gefunden wird.
Fazit:
Das Ergebnis ist verblüffend und erschreckend zugleich. Für den Artikel sind die Antworten höchstwahrscheinlich mehr als ausreichend. Sind weitere Details notwendig, kann man sich mit Chat GPT noch intensiver austauschen. Besonders interessant ist die Anmerkung, dass Chat GPT nicht immer richtige Antworten liefert, Fehler macht und unangemessene Inhalte enthalten kann. Nun frage ich mich, wo ist der Unterschied zu einem menschlichen Interviewpartner?
