ChatGPT3

GPT-3 (kurz für “Generative Pre-training Transformer 3”) ist die dritte Version des von OpenAI entwickelten maschinellen Lernmodells für die Sprachverarbeitung GPT (Generative Pre-training Transformer). Es ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Erzeugung von menschenähnlichem Text und zur Durchführung verschiedener Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung.

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Wie GPT-3 funktioniert

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

GPT-3 nimmt eine Folge von Wörtern als Eingabe auf und sagt das nächste Wort in der Folge voraus. Dies geschieht, indem es die statistischen Muster und Beziehungen zwischen den Wörtern im Eingabetext lernt. Wenn der Eingabetext zum Beispiel “Die Katze saß auf dem” lautet, könnte das Modell vorhersagen, dass das nächste Wort “Matte” ist, weil es gelernt hat, dass auf “auf dem” oft ein Substantiv folgt.

GPT-3 kann nicht nur das nächste Wort in einer Sequenz vorhersagen, sondern auch ganze Textpassagen generieren. Dazu verwendet es ein Verfahren namens “Sampling”, bei dem es das nächste Wort in der Sequenz mehrfach vorhersagt und dann das Wort auswählt, das es aufgrund des Kontexts des Eingabetextes für das wahrscheinlichste hält. Auf diese Weise kann das Modell einen kohärenten und natürlich fließenden Text erstellen, genau wie ein Mensch ihn schreiben würde.

Hauptmerkmale und Anwendungen

Eines der wichtigsten Merkmale von GPT-3 ist, dass es auf einem sehr großen 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 natürlicher Sprache gute Leistungen erbringen kann, ohne dass aufgabenspezifische Trainingsdaten erforderlich sind.

GPT-3 ist deutlich leistungsfähiger als sein Vorgänger GPT-2, da es eine größere Anzahl von Parametern und einen größeren Datensatz hat, auf dem es trainiert wurde. Dadurch konnte es bei mehreren Benchmarks zur Verarbeitung natürlicher Sprache Spitzenleistungen erzielen und zur Entwicklung verschiedener Anwendungen wie Chatbots und Sprachübersetzungssystemen eingesetzt werden.

Einer der interessantesten Aspekte von GPT-3 ist seine Fähigkeit zum “Zero-Shot”-Lernen, was bedeutet, dass es eine neue Aufgabe ohne aufgabenspezifische Trainingsdaten ausführen kann. Das ist möglich, weil GPT-3 die Struktur und die Muster der Sprache während des Vortrainings so gut kennengelernt hat, dass es sich relativ leicht an neue Aufgaben anpassen kann.