ChatGPT: Das nächstbeste Ding nach Google?

Die Entwicklung von ChatGPT

ChatGPT basiert auf der GPT-Architektur (Generative Pre-trained Transformer), die erstmals 2018 von OpenAI vorgestellt wurde. Das GPT-Modell wurde an einem umfangreichen Textdatensatz trainiert und war in der Lage, äußerst realistischen und menschenähnlichen Text zu erzeugen. Das Modell war in der Lage, den Kontext zu verstehen und darauf zu reagieren, und es war in der Lage, Text in einer Vielzahl von Stilen und Formaten zu erzeugen.

Nach dem Erfolg von GPT begann OpenAI, eine Version des Modells speziell für Konversationsanwendungen zu entwickeln, was zur Entwicklung von ChatGPT führte. Das Modell wurde anhand eines großen Datensatzes von Konversationstexten trainiert, so dass es die Nuancen der Sprache verstehen und auf eine Art und Weise reagieren kann, die dem Kontext des Gesprächs angemessen ist. Dies erforderte eine große Menge an Trainingsdaten und eine leistungsstarke Architektur, um die Komplexität der natürlichen Sprache zu bewältigen. Das Modell musste auch in der Lage sein, eine breite Palette von Antworten zu generieren, einschließlich Text, Bilder und sogar Audio. Dies erforderte eine flexible und vielseitige Architektur, die eine Vielzahl von Eingaben und Ausgaben verarbeiten konnte.

Also, was ist ChatGPT? 

ChatGPT hat eine Sache eindeutig bewiesen. Die Möglichkeit, offene Fragen zu einem beliebigen Thema zu stellen und eine Antwort zu erhalten, die nicht von Hand kodiert ist, hat einen riesigen Markt. Die Zahlen deuten darauf hin, dass es eine unbegrenzte Nachfrage nach den Möglichkeiten gibt, die es bietet. ChatGPT brauchte nur fünf Tage, um mehr als 1 Million Abonnenten zu erreichen, nachdem es am 30. November 2022 gestartet wurde. Vergleichen Sie das mit den anderen unten aufgeführten Plattformen und der Zeit, die sie brauchten, um den Meilenstein von 1 Million zu erreichen. Außerdem wurde die Bewertung von 29 Milliarden Dollar innerhalb von sechs Wochen nach dem Start erreicht.  

Quelle: Es ist Zeit, der KI Aufmerksamkeit zu schenken

Es kann auf eine Vielzahl von Anwendungsfällen angewendet werden, darunter: 

• Textgenerierung: Erzeugen von Text, der einer vorgegebenen Eingabe ähnelt. Dies kann für Aufgaben wie das Schreiben kreativer Fiktion, das Erstellen von Produktbeschreibungen und mehr nützlich sein.  
• Q&A: Beantwortung von Fragen auf der Grundlage eines bestimmten Kontexts. Dies kann für Aufgaben wie die Erstellung von Chatbots oder Informationsabfragesystemen nützlich sein.
• Sprachübersetzung: Die Übersetzung von Text von einer Sprache in eine andere. Dies kann für Aufgaben wie die maschinelle Übersetzung oder die Erstellung mehrsprachiger Chatbots nützlich sein.
• Feinabstimmung und Pre-Training: Für eine bestimmte Aufgabe oder eine industrielle Anwendung. Sobald das Modell einen Datensatz und ein aufgabenspezifisches Ziel erhält, passt es seine Parameter an, um für dieses Ziel zu optimieren.  

Aber was ist der Mehrwert? Es ist immer noch ein Bot!

Das stimmt. Es ist ein Chatbot mit Konversationsfähigkeiten und bietet menschenähnliche Interaktionen. Er ähnelt zwar "Hey Siri", "Alexa" und "Hallo Google", ist aber das fortschrittlichste Natural Language Processing-Modell, das derzeit existiert. Es wurde anhand von 175B Parametern trainiert, wobei die im Internet verfügbaren Daten verwendet wurden. Es verwendet eine spezielle Technik für Reinforcement Learning und bezieht das Feedback der Benutzer mit ein, was eine Verbesserung gegenüber der früheren Version von ChatGPT3 darstellt.   

Wie sieht also die zugrunde liegende Architektur aus?

Wie bereits erwähnt, basiert die Technologiearchitektur von ChatGPT auf der Transformer-Architektur, einer Art neuronales Netzwerk, das sich besonders gut für die Verarbeitung sequentieller Daten wie Text eignet. Die Transformer-Architektur wurde erstmals 2017 in dem Papier "Attention Is All You Need" von Google-Forschern vorgestellt.  

Im Falle von ChatGPT besteht das Modell aus mehreren Schichten von Transformationsblöcken, wobei jeder Block aus mehrköpfigen Selbstbeobachtungsmechanismen und neuronalen Feed-Forward-Netzwerken besteht. Der Self-Attention-Mechanismus ermöglicht es dem Modell, die Wichtigkeit verschiedener Teile der Eingabe bei der Erstellung von Vorhersagen abzuwägen, während die neuronalen Netze mit Vorwärtskopplung die Eingabe verarbeiten und Vorhersagen erstellen.  

Die Architektur von ChatGPT enthält auch einen Encoder, der für das Verstehen des Eingabetextes zuständig ist, und einen Decoder, der den Ausgabetext erzeugt. Der Kodierer und der Dekodierer sind durch einen Multi-Head-Attention-Mechanismus verbunden, der es dem Dekodierer ermöglicht, die Ausgabedarstellungen des Kodierers zu beachten und ein Ausgabe-Token nach dem anderen zu erzeugen.  

Das Modell wird anhand eines umfangreichen Datensatzes von Internet-Texten vortrainiert und anhand aufgabenspezifischer Daten auf gezielte Aufgaben abgestimmt. Bei der Feinabstimmung werden die Parameter des Modells so angepasst, dass sie besser zur jeweiligen Aufgabe passen, so dass es genauere und relevantere Antworten generieren kann.  

Sie folgt der Architektur des Supervised Reinforcement Learning. Dabei wird die Leistung der Maschine von Menschen von der besten bis zur schlechtesten Leistung eingestuft. Auf der Grundlage dieses Feedbacks verbessert sich die KI und wird digital belohnt. Durch die Wiederholung des Prozesses der Feinabstimmung und der erneuten Ausführung entsteht ein kleineres, aber effizienteres Modell als bei GPT3.  

Quelle: ChatGPT Architektur

Kann es also alles?

Nun, die kurze Antwort lautet NEIN. Es ist ein großartiges Tool, das Unternehmen in vielerlei Hinsicht helfen kann. Einige der wichtigsten Anwendungsfälle sind die Erstellung von Inhalten, die technische Redaktion und die Integration als Suchmaschine in ein Unternehmens-Repository, um nur einige zu nennen. Es gibt jedoch einige Einschränkungen, die Sie beachten müssen. Einige davon sind:  

a. Kann nicht live im Internet surfen
b. Es ist auf Daten bis 2021 trainiert
c. Zeigt Ihnen keine Liste mit Optionen zur Auswahl an
d. Kann keine Bilder zurückgeben
e. Es gibt keine Möglichkeit, die Referenzquelle zu überprüfen, auf deren Grundlage der Inhalt generiert wird

Die Frage, die sich stellt, ist, wenn GPT eine verbesserte Version der aktuellen Alexa und Siri ist, warum können wir nicht dasselbe auf allen mobilen Geräten haben? Die Antwort liegt in der Hardware und der Größe. Laut einer Studie entsprechen die Kosten für eine KI-Abfrage dem 10- bis 100-fachen einer Google-Abfrage. Ein wichtiger Punkt, den Altman anspricht, ist, dass der Chatbot zwar großartig ist, aber immer noch auf historischen Daten aufbaut. Er fügt kein neues grundlegendes Wissen hinzu. Technisch gesehen gibt es also keinen Nettozuwachs an Wissen. Es ist nicht so, dass der Chatbot ein neues Konzept schafft, das nicht existiert.  

Darüber hinaus gibt es auch Bedenken hinsichtlich der Voreingenommenheit des Tools selbst. Es gibt eine Denkschule, die die Voreingenommenheit des Chatbots betont und sagt, dass diese Plattform linkslastig sein könnte, vor allem weil die Plattform und die Institutionen, von denen sie ihre Informationen bezieht, der "LINKEN" zuneigen. Rassismus ist ein weiteres Beispiel für eine solche Voreingenommenheit, zu der es gemischte Meinungen gibt.  

Letztendlich müssen wir bedenken, dass ChatGPT keine Inhalte generieren kann, wenn es die Daten nicht im Rahmen seines Trainings gesehen hat. Aus diesem Grund kann ChatGPT manchmal voreingenommene oder unangemessene Antworten generieren, insbesondere wenn seine Trainingsdaten Verzerrungen enthalten. Es versteht möglicherweise den Kontext oder das Hintergrundwissen nicht, was zu falschen oder unsinnigen Antworten führen kann. Es ist nicht in der Lage, die Bedeutung von Wörtern und Sätzen zu verstehen, wenn es diese nicht in den Trainingsdaten gesehen hat.

Kann ChatGPT für die branchenspezifische Nutzung angepasst werden?

Es gibt mehrere Anwendungsfälle, die die Fähigkeiten und potenziellen Anwendungen von ChatGPT demonstrieren. Einige davon sind:  

• DALL-E von OpenAI: Dieses Programm verwendet ChatGPT, um Bilder auf der Grundlage von Textbeschreibungen zu generieren, z.B. "ein zweistöckiges rosa Haus mit einem weißen Lattenzaun".
• OpenAIs GPT-3 für den Kundenservice: OpenAI hat mit Unternehmen zusammengearbeitet, um Chatbots für den Kundenservice auf der Grundlage von GPT-3 zu entwickeln, die das Kundenengagement steigern und die Effizienz verbessern. Die Chatbots können für eine Vielzahl von Branchen angepasst und fein abgestimmt werden, darunter Banken, Einzelhandel und Versorgungsunternehmen, um nur einige zu nennen.  
• Hugging Face's Sprachkorrektur GPT-3: Dies wird zur Verbesserung der Sprache von Texten verwendet, die von Nicht-Muttersprachlern geschrieben wurden.

Wie kann ich mit ChatGPT beginnen?

Der Einstieg in ChatGPT erfolgt in wenigen einfachen Schritten: 

1. Öffnen Sie den Link: ChatGPT Architecture und klicken Sie auf die Leiste 'ChatGPT ausprobieren'. 

2.    Der folgende Bildschirm wird angezeigt. Sie können entweder Ihr bestehendes Konto verwenden, um sich anzumelden, oder Sie können sich neu anmelden.  

3.    Sie können sich auch mit Ihrem Microsoft- oder Gmail-Konto anmelden. 

4.    Sobald Sie eingeloggt sind, können Sie ChatGPT verwenden, indem Sie in der Suchleiste schreiben oder eine neue Chatleiste verwenden, um mehrere Aufgaben zu schreiben.

Zusammenfassung: 

ChatGPT wird zweifellos die Branche verändern und ist das nächstbeste Ding nach Google. Es hat der natürlichen Sprachverarbeitung eine ganz neue Dimension verliehen. Unternehmen können diese Technologie nutzen, um einen großen Mehrwert zu schaffen, entweder für den internen Gebrauch oder um mit einem bestimmten Produkt auf den Markt zu gehen.  

Wie Sam Atlman in diesem Interview sagte, wird die Nutzung dieser sehr großen Modelle zu erheblichen Innovationen führen. Unternehmen werden davon profitieren, wenn sie diese Modelle nehmen und sie auf ihre organisatorischen Bedürfnisse und branchenspezifische Forschung usw. abstimmen, anstatt sie von Grund auf neu zu entwickeln.