Was ist GPT?
Generative Pre-trained Transformers, allgemein bekannt als GPT, sind eine Familie von neuronalen Netzwerkmodellen, die die Transformator-Architektur verwenden und einen wichtigen Fortschritt in der künstlichen Intelligenz (AI) darstellen, der generative KI-Anwendungen wie ChatGPT ermöglicht. GPT-Modelle geben Anwendungen die Möglichkeit, menschenähnliche Texte und Inhalte (Bilder, Musik und mehr) zu erstellen und Fragen in einer Konversationsform zu beantworten. Unternehmen aller Branchen verwenden GPT-Modelle und generative KI für F&A-Bots, Textzusammenfassungen, Inhaltsgenerierung und Suche.
Warum ist GPT wichtig?
Die GPT-Modelle und insbesondere die von ihnen verwendete Transformatorarchitektur stellen einen bedeutenden Durchbruch in der KI-Forschung dar. Das Aufkommen von GPT-Modellen ist ein Wendepunkt in der breiten Einführung von ML, da die Technologie nun zur Automatisierung und Verbesserung einer Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden kann, die von der Sprachübersetzung und der Zusammenfassung von Dokumenten bis hin zum Schreiben von Blogbeiträgen, der Erstellung von Websites, der Gestaltung von Grafiken, der Erstellung von Animationen, dem Schreiben von Code, ]der Erforschung komplexer Themen und sogar dem Verfassen von Gedichten reichen. Der Wert dieser Modelle liegt in ihrer Geschwindigkeit und dem Umfang, in dem sie betrieben werden können. Wenn Sie beispielsweise mehrere Stunden benötigen, um einen Artikel über Kernphysik zu recherchieren, zu schreiben und zu bearbeiten, kann ein GPT-Modell in Sekundenschnelle einen Artikel erstellen. GPT-Modelle haben die KI-Forschung auf dem Weg zu künstlicher allgemeiner Intelligenz beflügelt, was bedeutet, dass Maschinen Unternehmen dabei helfen können, neue Produktivitätsniveaus zu erreichen und ihre Anwendungen und Kundenerfahrungen neu zu gestalten.
Was sind die Anwendungsfälle für GPT?
Die GPT-Modelle sind Allzweck-Sprachmodelle, die eine Vielzahl von Aufgaben erfüllen können, von der Erstellung von Originalinhalten über das Schreiben von Code bis hin zum Zusammenfassen von Text und Extrahieren von Daten aus Dokumenten.
Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie die GPT-Modelle verwenden können:
Inhalte für soziale Medien erstellen
Digitale Vermarkter können, unterstützt von künstlicher Intelligenz (KI), Inhalte für ihre Social-Media-Kampagnen erstellen. So können Vermarkter zum Beispiel ein GPT-Modell auffordern, ein Erklärvideo-Skript zu erstellen. GPT-gestützte Bildverarbeitungssoftware kann aus Textanweisungen Memes, Videos, Marketingtexte und andere Inhalte erstellen.
Text in verschiedene Stile konvertieren
GPT-Modelle generieren Text in ungezwungenen, humorvollen, professionellen und anderen Stilen. Die Modelle ermöglichen es den Fachleuten, einen bestimmten Text in einer anderen Form umzuschreiben. Anwälte können beispielsweise ein GPT-Modell verwenden, um legale Kopien in einfache Erläuterungen umzuwandeln.
Code schreiben und lernen
Als Sprachmodelle können die GPT-Modelle Computercode in verschiedenen Programmiersprachen verstehen und schreiben. Die Modelle können Lernenden helfen, indem sie ihnen Computerprogramme in der Alltagssprache erklären. Erfahrene Entwickler können GPT-Tools verwenden, um automatisch relevante Codefragmente vorzuschlagen.
Daten analysieren
Das GPT-Modell kann Unternehmensanalysten dabei helfen, große Datenmengen effizient zusammenzustellen. Die Sprachmodelle suchen nach den erforderlichen Daten und berechnen und zeigen die Ergebnisse in einer Datentabelle oder einem Arbeitsblatt an. Einige Anwendungen können die Ergebnisse in einem Diagramm darstellen oder umfassende Berichte erstellen.
Lernmaterialien produzieren
Pädagogen können GPT-basierte Software verwenden, um Lernmaterialien wie Quizfragen und Tutorials zu erstellen. In ähnlicher Weise können sie GPT-Modelle verwenden, um die Antworten zu bewerten.
Interaktive Sprachassistenten erstellen
Mit den GPT-Modellen können Sie intelligente interaktive Sprachassistenten erstellen. Während viele Chatbots nur auf grundlegende verbale Prompts reagieren, können die GPT-Modelle Chatbots mit dialogorientierten KI-Fähigkeiten erzeugen. Darüber hinaus können sich diese Chatbots wie Menschen mündlich unterhalten, wenn sie mit anderen KI-Technologien kombiniert werden.
Wie funktioniert GPT?
Obwohl es zutreffend ist, die GPT-Modelle als künstliche Intelligenz (KI) zu bezeichnen, ist dies eine weit gefasste Beschreibung. Bei den GPT-Modellen handelt es sich um auf neuronalen Netzen basierende Sprachvorhersagemodelle, die auf der Transformer-Architektur aufbauen. Sie analysieren Anfragen in natürlicher Sprache, sogenannte Befehle, und sagen auf der Grundlage ihres Sprachverständnisses die bestmögliche Antwort voraus.
Dazu verlassen sich die GPT-Modelle auf das Wissen, das sie gewinnen, nachdem sie mit Hunderten von Milliarden von Parametern in riesigen Sprachdatensätzen trainiert wurden. Sie können den Kontext der Eingabe berücksichtigen und dynamisch auf verschiedene Teile der Eingabe achten, so dass sie in der Lage sind, lange Antworten zu geben und nicht nur das nächste Wort in einer Sequenz. Wenn ein GPT-Modell beispielsweise gebeten wird, einen von Shakespeare inspirierten Inhalt zu generieren, erinnert sich das GPT-Modell an neue Phrasen und ganze Sätze mit einem ähnlichen literarischen Stil und rekonstruiert sie.
Es gibt verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken, wie z. B. wiederkehrende und konvolutive. Die GPT-Modelle sind transformatorische neuronale Netze. Die Architektur des neuronalen Transformer-Netzwerkes nutzt Mechanismen der Selbstbeobachtung, um sich bei jedem Verarbeitungsschritt auf verschiedene Teile des Eingabetextes zu konzentrieren. Ein Transformatormodell erfasst mehr Kontext und verbessert die Leistung bei Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Languge Processing NLP). Es hat zwei Hauptmodule, die wir als Nächstes erläutern.
Weitere Informationen über neuronale Netzwerke »
Was ist die natürliche Sprachverarbeitung (NLP)?
Encoder
Transformatoren verarbeiten Texteingaben als Einbettungen, d. h. als mathematische Darstellungen eines Wortes. Bei der Kodierung im Vektorraum wird erwartet, dass Wörter, die näher beieinander liegen, eine engere Bedeutung haben. Diese Einbettungen werden durch eine Encoder-Komponente verarbeitet, die Kontextinformationen aus einer Eingabesequenz erfasst. Wenn es eine Eingabe erhält, trennt der Encoder-Block des Transformatornetzwerks die Wörter in Einbettungen und weist jedem ein Gewicht zu. Gewichte sind Parameter, die die Relevanz von Wörtern in einem Satz angeben.
Darüber hinaus können GPT-Modelle durch Positionskodierungen mehrdeutige Bedeutungen verhindern, wenn ein Wort in anderen Teilen eines Satzes verwendet wird. Die Positionskodierung ermöglicht es dem Transformatormodell beispielsweise, die semantischen Unterschiede zwischen diesen Sätzen zu unterscheiden:
- Ein Hund jagt eine Katze
- Eine Katze jagt einen Hund
Der Encoder verarbeitet also den Eingabesatz und generiert eine Vektordarstellung mit fester Länge, die als Einbettung bezeichnet wird. Diese Darstellung wird vom Decodermodul verwendet.
Decoder
Der Decoder verwendet die Vektordarstellung, um die angeforderte Ausgabe vorherzusagen. Es verfügt über eingebaute Selbstbeobachtungsmechanismen, um sich auf verschiedene Teile der Eingabe zu konzentrieren und die passende Ausgabe zu erraten. Komplexe mathematische Techniken helfen dem Decoder, mehrere verschiedene Ausgänge abzuschätzen und den genauesten Ausgang vorherzusagen.
Im Vergleich zu ihren Vorgängern, wie z. B. rekurrenten neuronalen Netzen, sind Transformatoren besser parallelisierbar, da sie nicht ein Wort nach dem anderen verarbeiten, sondern während des Lernzyklus die gesamte Eingabe auf einmal verarbeiten. Dank dieser Tatsache und der Tausenden von Stunden, die die Ingenieure mit der Feinabstimmung und dem Training der GPT-Modelle verbracht haben, sind sie in der Lage, flüssige Antworten auf fast jede Eingabe zu geben.
Wie wurde GPT-3 trainiert?
In einem veröffentlichten Forschungspapier beschreiben die Forscher das generative Pretraining als die Fähigkeit, Sprachmodelle mit unbeschrifteten Daten zu trainieren und genaue Vorhersagen zu treffen. Das erste GPT-Modell, GPT-1, wurde 2018 entwickelt. GPT-4 wurde im März 2023 als Nachfolger von GPT-3 eingeführt.
GPT-3 wurde mit über 175 Milliarden Parametern oder Gewichten trainiert. Ingenieure haben es anhand von über 45 Terabyte an Daten aus Quellen wie Webtexten, Common Crawl, Büchern und Wikipedia trainiert. Vor dem Training wurde die durchschnittliche Qualität der Datensätze verbessert, da das Modell von Version 1 auf Version 3 ausgereift war.
GPT-3 wurde im halbüberwachten Modus trainiert. Zunächst fütterten die Ingenieure für Machine Learning das Deep-Learning-Modell mit den unbeschrifteten Trainingsdaten. GPT-3 würde die Sätze verstehen, sie aufschlüsseln und sie zu neuen Sätzen rekonstruieren. Im unbeaufsichtigten Training versuchte GPT-3, selbst genaue und realistische Ergebnisse zu erzielen. Anschließend würden Ingenieure für Machine Learning die Ergebnisse im überwachten Training verfeinern, ein Prozess, der als Verstärkungslernen mit menschlichem Feedback (RLHF) bekannt ist.
Sie können die GPT-Modelle ohne weitere Schulung verwenden oder sie mit einigen Beispielen für eine bestimmte Aufgabe anpassen.
Welche Beispiele gibt es für Anwendungen, die GPT verwenden?
Seit ihrer Einführung haben die GPT-Modelle künstliche Intelligenz (KI) für zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Branchen genutzt. Hier sind einige Beispiele:
- GPT-Modelle können verwendet werden, um Kundenfeedback zu analysieren und in leicht verständlichem Text zusammenzufassen. Zunächst können Sie Stimmungsdaten von Kunden aus Quellen wie Umfragen, Bewertungen und Live-Chats sammeln und dann ein GPT-Modell bitten, die Daten zusammenzufassen.
- GPT-Modelle können verwendet werden, um es virtuellen Charakteren zu ermöglichen, sich auf natürliche Weise mit menschlichen Spielern in der virtuellen Realität zu unterhalten.
- GPT-Modelle können verwendet werden, um Helpdesk-Mitarbeitern ein besseres Sucherlebnis zu bieten. Sie können die Produktwissensdatenbank mit Hilfe von Konversationssprache abfragen, um relevante Produktinformationen zu erhalten.
Wie kann AWS Sie bei der Ausführung großer Sprachmodelle wie GPT-3 unterstützen?
Amazon Bedrock ist die einfachste Möglichkeit, Anwendungen der generativen KI mit großen Sprachmodellen (LLMs), auch bekannt als Basismodelle (FMs), ähnlich wie GPT-3 zu erstellen und zu skalieren. Amazon Bedrock ermöglicht Ihnen über eine API den Zugriff auf die Basismodelle führender KI-Startups, darunter AI21 Labs, Anthropic und Stability AI - zusammen mit Amazons neuester Basismodellfamilie, den Amazon-Titan-FMs. Mit der serverlosen Erfahrung von Bedrock können Sie schnell loslegen, FMs privat mit Ihren eigenen Daten anpassen und sie einfach in Ihre Anwendungen integrieren und bereitstellen, indem Sie die AWS-Tools und -Funktionen nutzen, mit denen Sie vertraut sind (einschließlich Integrationen mit Amazon SageMaker ML-Funktionen wie Experimenten zum Testen verschiedener Modelle und Pipelines zum Verwalten Ihrer FMs in großem Maßstab), ohne eine Infrastruktur verwalten zu müssen. Erfahren Sie mehr über das Bauen mit Basismodellen auf Amazon Bedrock.