Auch wenn Sie es täglich benutzen, haben Sie vielleicht Fragen dazu, wie ChatGPT funktioniert.
Lassen Sie uns hinter die Kulissen des beliebtesten KI-Chatbots der Welt blicken.
ChatGPT 101
Wenn Sie nur 20 Sekunden Zeit haben, erfahren Sie hier, wie ChatGPT funktioniert:
- Sie senden eine Anfrage. 'Bitte schreiben Sie eine E-Mail
- ChatGPT zerlegt die Eingabe in zu verarbeitende Token.
- Es nutzt NLP, um die Eingabe zu analysieren und den Kontext zu verstehen.
- Es sagt das nächste Wort anhand von Mustern voraus, die es aus Trainingsdaten gelernt hat.
- Es konzentriert sich auf die wichtigsten Teile Ihrer Eingaben (mit Hilfe des Aufmerksamkeitsmechanismus).
- ChatGPT erstellt die vollständige Antwort, Wort für Wort, und sendet sie an Sie zurück.
Dies sind die grundlegenden Schritte, wie ChatGPT Anfragen erhält und beantwortet.
Verarbeitung natürlicher Sprache
Ein Teil dessen, was ChatGPT wie Magie erscheinen lässt, ist, dass es natürliche Sprachverarbeitung nutzt. Es kann mit uns hin und her chatten, weil es die natürliche menschliche Sprache verarbeiten und dann verstehen kann.
Was ist natürliche Sprachverarbeitung?
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Interaktion zwischen Computern und Menschen durch natürliche Sprache befasst.
Sie versetzt Maschinen in die Lage, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und so zu erzeugen, dass sie sowohl sinnvoll als auch nützlich ist.
NLP vs. NLU vs. NLG
NLP ist ein weites Feld, das verschiedene Teildisziplinen umfasst, darunter das Verstehen natürlicher Sprache (NLU) und die Erzeugung natürlicher Sprache (NLG).
NLP ist der übergreifende Bereich, während NLU und NLG spezielle Bereiche innerhalb dieses Bereichs sind. Das liegt daran, dass die Verarbeitung natürlicher Sprache sowohl das Verstehen als auch das Erzeugen von Sprache während einer Hin- und Her-Konversation umfassen muss.
Wie funktioniert NLP?
NLU zerlegt die menschliche Sprache, um ihre Bedeutung und Absicht zu interpretieren. Hier wird Schritt für Schritt erklärt, wie es funktioniert:
- Der Text wird vorverarbeitet, um unnötige Elemente (wie Interpunktion und Stoppwörter) zu entfernen.
- Das System identifiziert Schlüsselkomponenten wie Entitäten, Schlüsselwörter und Phrasen aus dem Text.
- Sie analysiert die Satzstruktur, um die Beziehungen zwischen Wörtern und Begriffen zu verstehen.
- Das NLU-Modell ordnet die erkannten Elemente bestimmten Absichten oder Zielen zu.
- Die NLU-Engine verfeinert ihr Verständnis auf der Grundlage des Kontexts und des Verlaufs der Benutzerinteraktion.
Das System liefert eine strukturierte Ausgabe, die entsprechende Aktionen oder Reaktionen auslösen kann.
Die GPT von ChatGPT
Das GPT von ChatGPT steht für "generative pre-trained transformer". Jedes dieser drei Elemente ist der Schlüssel zum Verständnis der Funktionsweise von ChatGPT .
Generativ
ChatGPT ist ein generatives KI-Modell - es kann Text, Code, Bilder und Ton erzeugen. Andere Beispiele für generative KI sind Werkzeuge zur Bilderzeugung wie DALL-E oder Audiogeneratoren.
Vorgeschult
Der "vortrainierte" Aspekt von ChatGPT ist der Grund, warum es alles im Internet zu kennen scheint. Das Modell GPT wurde mit großen Datenmengen in einem Prozess trainiert, der "unüberwachtes Lernen" genannt wird.
Vor ChatGPT wurden KI-Modelle mit überwachtem Lernen erstellt - man gab ihnen klar gekennzeichnete Eingaben und Ausgaben und brachte ihnen bei, das eine dem anderen zuzuordnen. Dieser Prozess war ziemlich langsam, da die Datensätze von Menschen zusammengestellt werden mussten.
Als die frühen Modelle von GPT mit den großen Datensätzen konfrontiert wurden, auf denen sie trainiert wurden, nahmen sie Sprachmuster und kontextuelle Bedeutung aus einer Vielzahl von Quellen auf.
Aus diesem Grund ist ChatGPT ein Chatbot mit allgemeinem Wissen - er wurde bereits auf einem riesigen Datensatz trainiert, bevor er für die Öffentlichkeit freigegeben wurde.
Benutzer, die die GPT Engine weiter trainieren wollen - um sich auf bestimmte Aufgaben zu spezialisieren, wie z.B. das Schreiben von Berichten für Ihre spezielle Organisation - können Techniken zur Anpassung von LLMs verwenden.
Transformator
Transformatoren sind eine Art von Architektur für neuronale Netze, die 2017 in einem Artikel mit dem Titel "Attention is All You Need" von Vaswani et al. vorgestellt wurde. Vor Transformatoren wurden üblicherweise Modelle wie rekurrente neuronale Netze (RNNs) und Netze mit Langzeitgedächtnis (LSTM) für die Verarbeitung von Textsequenzen verwendet.
RNNs und LSTM-Netzwerke würden Texteingaben nacheinander lesen, so wie es ein Mensch tun würde. Die Transformer-Architektur ist jedoch in der Lage, jedes Wort in einem Satz gleichzeitig zu verarbeiten und zu bewerten, so dass sie einige Wörter als relevanter einstufen kann, selbst wenn sie in der Mitte oder am Ende eines Satzes stehen. Dies wird als Selbstbeobachtungsmechanismus bezeichnet.
Nehmen Sie den Satz: "Die Maus konnte nicht in den Käfig passen, weil er zu groß war."
Ein Transformator könnte das Wort "Maus" als wichtiger einstufen als "Käfig" und richtig erkennen, dass sich "es" in dem Satz auf die Maus bezieht.
Ein Modell wie ein RNN könnte jedoch "es" als den Käfig interpretieren, da es das zuletzt verarbeitete Substantiv war.
Dank des "Transformer"-Aspekts kann ChatGPT den Kontext besser verstehen und intelligentere Antworten geben als seine Vorgänger.
Ausbildungsprozess
ChatGPT wird in einem zweistufigen Prozess trainiert: Vorabtraining und Feinabstimmung.
Vor der Ausbildung
Zunächst wird das KI-Modell mit einer großen Menge an Textdaten konfrontiert - aus Büchern, Websites und anderen Dateien.
Während des Vortrainings lernt das Modell, das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen, was ihm hilft, Muster in der Sprache zu verstehen. Es baut im Wesentlichen ein statistisches Verständnis der Sprache auf, das es ihm ermöglicht, kohärent klingende Texte zu erzeugen.
Feinabstimmung
Nach dem Vortraining wird das Modell mit spezifischeren Datensätzen feinabgestimmt. Für ChatGPT umfasst dies Datensätze, die für Konversationen kuratiert wurden.
Ein wichtiger Teil dieses Schrittes ist das Verstärkungslernen durch menschliches Feedback (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF), bei dem menschliche Trainer die Antworten des Modells bewerten. Diese Feedback-Schleife hilft ChatGPT , seine Fähigkeit zu verbessern, angemessene, hilfreiche und kontextgenaue Antworten zu generieren.
Schlüsselbegriffe
Wertmarken
Die Texteinheiten (Wörter oder Teile von Wörtern), die das Modell verarbeitet. ChatGPTDie Eingaben und Ausgaben des Modells werden für eine effiziente Berechnung in Token umgewandelt.
Zero-Shot-Lernen
Die Fähigkeit des Modells, Aufgaben auszuführen, für die es nicht speziell trainiert wurde, indem es sich auf sein allgemeines Wissen stützt.
Beim One-Shot-Lernen wird dem Modell ein Beispiel gegeben, während beim n-Shot-Lernen dem Modell viele Beispiele gegeben werden, um zu lernen.
Aufmerksamkeitsmechanismus
Eine Komponente des Transformer-Modells, die es ihm ermöglicht, sich bei der Erstellung von Antworten auf verschiedene Teile des Eingabetextes zu konzentrieren.
Halluzination
Ein KI-Modell "halluziniert", wenn es falsche oder unsinnige Informationen erzeugt. Halluzinationen können mit Strategien wie der abruferweiterten Generierung (RAG) abgemildert werden.
Gedankenkette der Argumentation
Eine Methode, die dem Modell hilft, Schritt für Schritt zu denken und seine Fähigkeit zu verbessern, komplexe Aufforderungen oder Aufgaben zu bewältigen.
Einige ChatGPT Modelle sind automatisch mit dieser Strategie ausgestattet - wie die neuesten OpenAI o1 Modelle. Sie können aber auch jede andere Version dazu auffordern, eine Gedankenkette zu bilden: Bitten Sie sie einfach, ihre Überlegungen Schritt für Schritt zu erklären.
Vor der Ausbildung
Die Anfangsphase, in der das Modell auf einem umfangreichen Datensatz trainiert wird, um Sprachmuster zu lernen, bevor es für bestimmte Aufgaben fein abgestimmt wird.
Feinabstimmung
Der Prozess der Verfeinerung des Modells für einen engeren Datensatz oder eine Aufgabe, um seine Leistung in bestimmten Anwendungsfällen zu verbessern.
Kontext-Fenster
Die Grenze für die Menge an Eingabetext, die das Modell bei der Erstellung einer Antwort berücksichtigen kann.
Ein niedriges Kontextfenster bedeutet, dass Sie keinen langen Bericht senden und um eine Zusammenfassung bitten können - das Modell wird den Anfang des Dokuments "vergessen" haben.
Anpassen ChatGPT
Es gibt ein paar verschiedene Möglichkeiten, leistungsstarke LLMs, wie die GPT Engine, die ChatGPT antreibt, anzupassen:
Benutzerdefiniert GPTs
OpenAI ermöglicht es seinen Nutzern, GPTs nach ihren Wünschen zu gestalten. Sie können eine benutzerdefinierte GPT anweisen, Ihnen zu helfen, die Regeln für ein bestimmtes Brettspiel zu lernen, Rock-Metal-Band-Poster zu entwerfen oder Ihnen KI-Konzepte beizubringen.
Benutzerdefinierte AI-Agenten
Mit den Fortschritten in der KI-Technologie ist es einfach (und kostenlos), eigene KI-Agenten mit LLM zu erstellen.
Von einfachen Drag-and-Drop-Buildern bis hin zu fortgeschrittenen Coding-Ökosystemen gibt es großartige KI-Plattformen für jeden Anwendungsfall und jedes Qualifikationsniveau.
Wenn Sie Ihren eigenen LLM-gestützten Agenten erstellen, können Sie einen maßgeschneiderten KI-Assistenten entwerfen, der Ihre Besprechungen plant und Ihre wöchentlichen Metrikberichte erstellt. Oder Sie können einen KI-Agenten für den Kundensupport entwickeln, den Sie auf WhatsApp. Es gibt keinen Mangel an Möglichkeiten.
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ChatGPT ist ein allgemeiner Chatbot, aber Sie können die leistungsstarke GPT Engine von OpenAI nutzen, um Ihren eigenen KI-Chatbot zu erstellen.
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