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Generative Pretrained Transformer (GPT): Was ist das und wie funktioniert es?

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Fähig dazu, Emails in Ihrem Namen zu schreiben, Texte in verschiedene Sprachen zu übersetzen, Code zu verfassen und Gedichte zu dichten... ChatGPT, die generative KI von OpenAI, lässt sich von niemandem ignorieren. Aber sind Sie mit der Technologie vertraut, die dahintersteckt?

Der Generative Pre-trained Transformer ist ein Modell künstlicher Intelligenz, das Aufgaben im Bereich der automatisierten Verarbeitung natürlicher Sprache bewältigt. Entdecken Sie die generativen Pre-trained Transformer: ihre Funktionsweise, ihren Nutzen und auch ihre Grenzen.

Was ist ein generativer Pre-trained Transformer (GPT)?

Ein generativer Pre-trained Transformer ist eine Familie von Modellen rekurrenter neuronaler Netzwerke, die auf der Transformer-Architektur basieren. Diese Technologie markiert einen bedeutenden Fortschritt im Feld der generativen künstlichen Intelligenz, was insbesondere durch die weitverbreitete Adoption von ChatGPT deutlich wird. Seit dessen Einführung wetteifern alle großen Technologieunternehmen darum, das leistungsfähigste oder besser gesagt, das menschenähnlichste Sprachmodell zu entwickeln.

Wieso dieser Hype? Weil dieses Machine-Learning-Modell fähig ist, ein breites Spektrum von Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung zu bewerkstelligen. Und seine Fähigkeit zur Führung von Dialogen, die manchmal verblüffende Ähnlichkeiten mit Gesprächen zwischen zwei Menschen aufweisen, ist besonders bemerkenswert. Von der Interpretation von Anfragen bis zur Erzeugung verschiedenster Arten von kohärenten und relevanten Texten ermöglicht das Modell die Nachbildung eines Dialogs wie mit einem Menschen (oder fast).

Dadurch können die Nutzer viele Aufgaben automatisieren: Sprachübersetzung, Zusammenfassung von Dokumenten, Verfassen von Blogartikeln, Ideen für Beiträge in sozialen Netzwerken, Schreiben von Code und sogar das Schreiben von Gedichten. Sie müssen nicht mehr stundenlang recherchieren, über einen Plan nachdenken und die einzelnen Abschnitte verfassen – die vorab trainierten generativen Transformatoren erledigen das in Sekundenschnelle für Sie.

Wissenswert: Die Transformer-Netzwerkarchitektur ist nicht ganz neu. Die Forschung dazu begann zunächst mit verschiedenen Studien zur automatisierten Sprachverarbeitung und zum Deep Learning. Der Begriff wurde schließlich zum ersten Mal im Jahr 2017 in dem Artikel „Attention is All You Need“ vorgestellt.

Wie funktionieren Pre-trained Modelle?

Um redaktionelle Meisterwerke zu schaffen, die denen eines Menschen nahekommen (oder diese sogar übertreffen), basieren die generativen Pre-trained Transformer auf der „Transformer“-Netzwerkarchitektur.

Diese verwendet das autoregressive Aufmerksamkeits- (oder Selbst-Attention-) Verfahren. Das KI-Modell berücksichtigt nicht nur das zuletzt eingegebene Wort, um Text zu generieren, sondern den gesamten Kontext. Es kann somit unterschiedliche Gewichtungen zu Wörtern anlegen, um die Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen besser zu verstehen.

Letztlich ist es die Gesamtheit der Wörter und Sätze, die zusammengenommen dazu führen, dass der GPT die Anfrage des Benutzers verstehen und ihm eine kohärente Antwort sowohl inhaltlich als auch formal liefern kann.

Zu diesem Zweck wurde das GPT-Modell zunächst mit riesigen Datenmengen textueller Informationen vorab trainiert, um die Struktur, Syntax und die Feinheiten der Sprache zu erfassen. Nachdem es die menschliche Sprache verstanden hat, wurde das Modell trainiert, spezifische Aufgaben zu erfüllen.

Wissenswert: Auch wenn die generativen Pre-trained Transformer Ergebnisse liefern, die denen von Menschen nahekommen, bleiben sie Maschinen. Sie analysieren die Anfragen der Benutzer und geben dann die bestmögliche Antwort basierend auf ihrem Kontextverständnis.

Wofür werden GPT eingesetzt?

Die immer ausgefeilteren, vorgespannten generativen Transformatoren sind in der Lage, eine Vielzahl von Aufgaben zu erfüllen. Hier sind die häufigsten: 

  • Textgenerierung: Man kann Blogartikel, Posts für soziale Netzwerke, Videoskripte, E-Mails, Computercode, … Und das in verschiedenen Stilen. Sie müssen ihm nur das gewünschte Ergebnis genau angeben. 
  • Maschinelle Übersetzung: Da GPTs mit Milliarden von Textdaten trainiert wurden, können Sie sie um eine Übersetzung in jede beliebige Sprache bitten. 
  • Erstellen von hochentwickelten Chatbots: Sie sind virtuelle Assistenten, die jede Frage ihres Nutzers beantworten können. 
  • Die Extraktion von Zusammenfassungen: Sie können Texte mit mehreren tausend Zeilen vorlegen und um eine prägnante Zusammenfassung von hundert Wörtern bitten. 
  • Datenanalyse: Sie können große Datenmengen analysieren und in Form von Tabellen oder Arbeitsblättern wiedergeben. Einige Anwendungen können Ihnen sogar Grafiken liefern.

Für die Nutzer liegt die wahre Stärke der vortrainierten generativen Transformatoren in ihrer Ausführungsgeschwindigkeit. Sie schaffen in wenigen Sekunden das, was ein Mensch in einer Stunde oder mehr schafft. Dadurch steigern diese Werkzeuge die Produktivität exponentiell.

Welches sind die Grenzen der generativen Pre-trained Transformer?

So nützlich und leistungsstark die generativen Pre-trained Transformer auch sind, sie sind nicht ohne Fehler. Insbesondere liegt dies an den Trainingsdatensätzen. Diese können Vorurteile beinhalten, die sexistisch, rassistisch, homophob und mehr sein können. Wenn das Modell diese übernimmt, spiegelt es sie in seinen Ergebnissen wider.

Es ist daher ratsam, seine Ausgaben kritisch zu betrachten. Idealerweise sollte man die Quellen dieser Informationen überprüfen (falls das Modell diese angibt).

Um diese Verzerrungen zu vermeiden, ist es entscheidend, die Modelle ständig zu verbessern, indem man ihm Daten ohne Verzerrungen anbietet. Genau das ist die Aufgabe von Datenwissenschaftlern. Möchten Sie das nächste GPT darauf trainieren, bessere Ergebnisse zu liefern? Lassen Sie sich im Bereich Data Science ausbilden.

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