ChatGPT3

GPT-3 (kurz f√ľr “Generative Pre-training Transformer 3”) ist die dritte Version des von OpenAI entwickelten maschinellen Lernmodells f√ľr die Sprachverarbeitung GPT (Generative Pre-training Transformer). Es ist ein leistungsf√§higes Werkzeug zur Erzeugung von menschen√§hnlichem Text und zur Durchf√ľhrung verschiedener Aufgaben der nat√ľrlichen Sprachverarbeitung.

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Wie ChatGPT 3 funktioniert

ChatGPT 3 basiert auf der Transformer-Architektur f√ľr neuronale Netze, die in dem Artikel “Attention is All You Need” von Vaswani et al. 2017 vorgestellt wurde. Die Transformer-Architektur eignet sich gut f√ľr die Verarbeitung nat√ľrlicher Sprache, weil sie Eingabesequenzen parallel statt sequentiell verarbeiten kann und damit viel schneller ist als bisherige Modelle wie rekurrente neuronale Netze (RNNs).

ChatGPT 3 nimmt eine Folge von W√∂rtern als Eingabe auf und sagt das n√§chste Wort in der Folge voraus. Dies geschieht, indem es die statistischen Muster und Beziehungen zwischen den W√∂rtern im Eingabetext lernt. Wenn der Eingabetext zum Beispiel “Die Katze sa√ü auf dem” lautet, k√∂nnte das Modell vorhersagen, dass das n√§chste Wort “Matte” ist, weil es gelernt hat, dass auf “auf dem” oft ein Substantiv folgt.

ChatGPT 3 kann nicht nur das n√§chste Wort in einer Sequenz vorhersagen, sondern auch ganze Textpassagen generieren. Dazu verwendet es ein Verfahren namens “Sampling“, bei dem es das n√§chste Wort in der Sequenz mehrfach vorhersagt und dann das Wort ausw√§hlt, das es aufgrund des Kontexts des Eingabetextes f√ľr das wahrscheinlichste h√§lt. Auf diese Weise kann das Modell einen koh√§renten und nat√ľrlich flie√üenden Text erstellen, genau wie ein Mensch ihn schreiben w√ľrde.

Hauptmerkmale und Anwendungen

Eines der wichtigsten Merkmale von ChatGPT 3 ist, dass es auf einem sehr gro√üen Datensatz mit von Menschen geschriebenen Texten vortrainiert wurde. Durch dieses Vortraining lernt das Modell die Struktur und die Muster von Sprache in einem allgemeinen Sinne kennen, so dass es bei einer Vielzahl von Aufgaben zur Verarbeitung nat√ľrlicher Sprache gute Leistungen erbringen kann, ohne dass aufgabenspezifische Trainingsdaten erforderlich sind.

ChatGPT 3 ist deutlich leistungsf√§higer als sein Vorg√§nger GPT-2, da es eine gr√∂√üere Anzahl von Parametern und einen gr√∂√üeren Datensatz hat, auf dem es trainiert wurde. Dadurch konnte es bei mehreren Benchmarks zur Verarbeitung nat√ľrlicher Sprache Spitzenleistungen erzielen und zur Entwicklung verschiedener Anwendungen wie Chatbots und Sprach√ľbersetzungssystemen eingesetzt werden.

Einer der interessantesten Aspekte von ChatGPT 3 ist seine F√§higkeit zum “Zero-Shot”-Lernen, was bedeutet, dass es eine neue Aufgabe ohne aufgabenspezifische Trainingsdaten ausf√ľhren kann. Das ist m√∂glich, weil GPT-3 die Struktur und die Muster der Sprache w√§hrend des Vortrainings so gut kennengelernt hat, dass es sich relativ leicht an neue Aufgaben anpassen kann.