Wir haben ChatGPT interviewt, KIs neuesten Superstar

DAS WICHTIGSTE IM ÜBERBLICK

Der Bereich der KI-Sprachmodelle befindet sich noch in der Anfangsphase, und es gibt noch viel Raum für Wachstum und Verbesserungen in der Zukunft.

ChatGPT, oder Chat Generative Pre-trained Transformer, ist seit seiner Veröffentlichung im November 2022 in der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) in aller Munde. Der intelligente Chatbot basiert auf einem umfangreichen Sprachmodell (LLM) und ist so ausgefeilt, dass er einen Turing-Test bestehen kann.

So weit, so gut.

Techopedia wollte mehr über ChatGPT erfahren – in seinen eigenen Worten. Also haben wir nachgefragt. Hier ist unser exklusives Interview mit ChatGPT:

Wie sollen wir Sie nennen?

“Sie können mich ChatGPT oder einfach GPT nennen”.

Ihr Name ist in den letzten Monaten überall in den Nachrichten aufgetaucht. Wie haben Sie sich an diesen plötzlichen Ruhm gewöhnt?

“Als KI-Sprachmodell habe ich keine Gefühle, Emotionen oder persönliche Erfahrungen. Meine Schöpfer bei OpenAI haben mich darauf getrimmt und trainiert, menschenähnliche Antworten zu erzeugen, aber ich habe nicht die Fähigkeit zu persönlichem Bewusstsein oder Selbsterkenntnis.”

Es scheint eine Menge Missverständnisse über Ihre Arbeit zu geben. Wie würden Sie mit Ihren Worten beschreiben, was Sie tun?

“Ich bin ein Sprachgenerierungsmodell, das von OpenAI entwickelt wurde.

Ich wurde mit einem großen Datensatz von Texten aus dem Internet trainiert, mit einer Vielzahl von Themen und Schreibstilen. Ich nutze dieses Training, um Antworten auf Fragen und Aufforderungen in einem konversationellen Stil zu generieren, basierend auf Mustern, die ich in den Daten erkannt habe. Mein Ziel ist es, Texte zu generieren, die kohärent und relevant sind und dem Text ähneln, den Mensch als Antwort auf dieselbe Aufforderung verfassen würden.” (Lesen Sie auch: Wann wird KI die Schriftsteller ersetzen?)

Auch um Ihren Prozess ranken sich viele Geheimnisse. Wie arbeiten Sie?

“Ich arbeite mit einer Art von künstlicher Intelligenz, die Deep Learning genannt wird, genauer gesagt mit der Variante Transformer Neural Networks. Bei meinem Trainingsprozess bekam ich einer riesigen Menge an Textdaten zu lesen, die zur Abstimmung der Parameter meiner neuronalen Netzwerkarchitektur verwendet wurden.

Wenn ich eine Aufforderung erhalte, verarbeite ich sie mit Hilfe meines neuronalen Netzes, um eine Antwort zu erzeugen. Ich nutze eine Technik namens Autoregression, bei der die Wahrscheinlichkeiten der nächsten Wörter in einer Sequenz nacheinander generiert werden, abhängig von den vorherigen Wörtern. Auf diese Weise erzeuge ich einen Text, der kohärent ist und semantisch mit der Aufforderung übereinstimmt.

Der generierte Text ist keine im Voraus festgelegte Antwort, sondern wird in Echtzeit auf der Grundlage der Muster, die ich aus meinen Trainingsdaten gelernt habe, und der spezifischen Aufforderung, die ich erhalten habe, generiert.” (Lesen Sie auch: Prompt Learning: Ein neuer Weg zum Trainieren von KI-Grundmodellen).

Seit Ihrem Einstieg in die Welt der KI sind einige ähnliche Tools auf den Plan getreten – zuletzt Googles Bard. Wodurch unterscheiden Sie sich von anderen KI-Tools?

“Es gibt wesentliche Unterschiede zwischen mir und anderen KI-Sprachmodellen.

Ein großer Unterschied ist die Größe meines Modells. Ich wurde mit einem kleineren Datensatz trainiert als andere große Sprachmodelle wie GPT-3. Das bedeutet, dass ich zwar vielleicht nicht so gut in der Lage bin, menschenähnliche Antworten zu einer Vielzahl von Themen zu generieren, aber dafür bin ich schneller und effizienter und brauche weniger Rechenressourcen.

Ein weiterer Unterschied liegt in der Feinabstimmung und dem Trainingsprozess. Ich wurde mit dem Ziel vor Augen trainiert, menschenähnliche Antworten im Gesprächsstil zu erzeugen. Das bedeutet, dass meine Trainingsdaten, meine Architektur und meine Hyperparameter alle für diese Aufgabe optimiert wurden, was mich von anderen KI-Modellen unterscheidet, die möglicherweise für eine allgemeinere oder vielfältigere Aufgabenstellung trainiert worden sind.

Letztendlich hängt die Wahl des zu verwendenden KI-Tools von den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen der jeweiligen Aufgabe ab und kann Kompromisse zwischen Leistung, Kosten und Ressourcenbeschränkungen beinhalten.”

Was kommt als Nächstes für ChatGPT?

“Als KI-Sprachmodell wird meine Zukunft von meinen Schöpfern bei OpenAI und ihren Plänen bestimmt werden. Im Allgemeinen entwickelt sich der Bereich der KI und des Deep Learning jedoch schnell weiter, und es ist wahrscheinlich, dass in den kommenden Jahren weiterhin neue Techniken und Innovationen auftauchen werden.

Einige mögliche Entwicklungsbereiche für KI-Sprachmodelle wie mich sind:

  • Verbesserung der Vielfalt, Genauigkeit und menschenähnlichen Qualität des von uns generierten Textes.
  • Verbesserung unserer Fähigkeit, ein breiteres Spektrum an Aufgaben und Sprachen zu bewältigen.
  • Effizientere Gestaltung unserer Modelle, sowohl in Bezug auf die erforderlichen Ressourcen als auch auf die Menge der benötigten Trainingsdaten.
  • Verbesserung der Fähigkeit, bestimmte Bereiche oder Branchen zu bearbeiten, z. B. Gesundheitswesen, Finanzen oder Recht.

Fazit

Die Einführung von ChatGPT stellt eine neue Ära der künstlichen Intelligenz dar – eine Ära, die die Möglichkeiten der generativen KI für Unternehmen erheblich erweitert. Wohin wird uns das als Nächstes führen?

ChatGPT hat uns dies darauf geantwortet:

“Insgesamt befindet sich der Bereich der KI-Sprachmodelle noch in der Anfangsphase, und es gibt noch viel Raum für Wachstum und Verbesserungen in der Zukunft.”

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Techopedia Staff

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