
07. Oktober 2024
Funktionsweise Generativer AI wie ChatGPT
Einleitung: Der Turing-Test und Künstlicher Intelligenz
Der Turing-Test, eingeführt von Alan Turing im Jahr 1950, bietet einen nützlichen Ausgangspunkt, um das Konzept der Künstlichen Intelligenz (KI) zu verstehen. Dieser Test untersucht, ob eine Maschine in der Lage ist, menschenähnliche Intelligenz zu zeigen, indem sie Gespräche führt, die sich nicht von denen eines Menschen unterscheiden lassen. Wenn eine Maschine diesen Test besteht, wird sie als „intelligent“ eingestuft. Dies bildet die Grundlage, um Generative AI, wie ChatCPT, zu begreifen.
ChatGPT ist ein Generative Pretrained Transformer (GPT)-Modell. Es versucht nicht, Bewusstsein zu entwickeln, sondern imitiert menschliche Sprache durch Training auf großen Textdatensätzen. Während es oft in der Lage ist, Konversationen zu führen, die dem Turing-Test gerecht werden, bleibt ChatGPT ein Werkzeug zur Vorhersage von Texten ohne tiefere Bedeutung oder Absicht. Dies ist der zentrale Unterschied zwischen echter Intelligenz und der Imitation von Intelligenz durch generative AI.
Weitere Informationen zu verschiedenen Arten von KI findest du in unserem Magazinartikel: Arten von KI: Eine umfassende Einführung in die Welt der Künstlichen Intelligenz.
Einführung in Large Language Models (LLMs)
Large Language Models (LLMs), wie sie in ChatGPT verwendet werden, sind auf die Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache spezialisiert. Diese Modelle bestehen aus Milliarden von Parametern und wurden entwickelt, um große Mengen an Textdaten zu analysieren. Ihr Hauptziel ist es, sinnvolle Antworten zu generieren, basierend auf Wahrscheinlichkeiten.
Im Gegensatz zu regelbasierten Systemen, die festen Regeln folgen, lernen LLMs durch das Erkennen von Mustern in Texten. Sie sagen vorher, welche Wörter oder Sätze mit hoher Wahrscheinlichkeit auf die Eingabe folgen. ChatGPT, ein bekanntes LLM, wurde auf einer großen Datenmenge trainiert, die aus Büchern, Webseiten und Foren stammt. Dadurch entwickelt es ein tiefes Verständnis für die Struktur menschlicher Sprache und kann menschenähnliche Konversationen führen.
Wie funktioniert ein Large Language Model (LLM)?
Die Textgenerierung bei ChatGPT basiert auf statistischer Analyse. Ein zentrales Konzept ist die Vektorisierung von Wörtern, bei der Wörter in mathematische Vektoren umgewandelt werden, die ihre Bedeutung im Verhältnis zu anderen Wörtern darstellen. So versteht das Modell semantische Zusammenhänge – zum Beispiel werden „König“ und „Königin“ ähnlich positioniert, weil sie oft in ähnlichen Kontexten erscheinen.
Word Embeddings helfen dabei, die semantische Nähe zwischen Wörtern zu erfassen. Dadurch kann ChatGPT den Kontext und den Inhalt besser analysieren und kohärente Antworten generieren.
Zusätzlich analysiert das Modell die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Wort in einem bestimmten Kontext erscheint. Es nutzt Milliarden von Parametern, um die bestmögliche Antwort zu berechnen. Die Transformer-Architektur unterstützt das Modell dabei, den Zusammenhang zwischen Wörtern über längere Textabschnitte hinweg zu erkennen. Dies ermöglicht es dem Modell, ganze Sätze und Absätze zu verstehen, um relevante und konsistente Antworten zu erzeugen.
Der Prozess der Textgenerierung bei ChatGPT: Funktionsweise Neuronaler Netze
Neuronale Netze bilden die Grundlage von ChatGPT. Diese Netze bestehen aus mehreren Schichten von Neuronen, die Wörter und Sätze in mathematische Strukturen umwandeln. Gemeinsam extrahieren sie sprachliche Merkmale, die von einfachen grammatikalischen Mustern bis hin zu komplexeren Zusammenhängen wie Semantik und Kontext reichen.
Das Training eines neuronalen Netzes erfolgt durch Anpassung von Gewichten und Biases. Das Modell lernt, indem es diese Parameter verändert, um seine Vorhersagen zu verbessern. Ziel ist es, eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zu erstellen, die die wahrscheinlichsten nächsten Wörter vorhersagt.
Eine Schlüsselkomponente in ChatGPT ist der Self-Attention-Mechanismus. Dieser Mechanismus hilft dem Modell, den gesamten Kontext einer Unterhaltung zu berücksichtigen, nicht nur das unmittelbar vorhergehende Wort. So hebt es relevante Informationen hervor und generiert kohärente Antworten, die den gesamten Kontext im Blick haben.
Lernprozess und Training eines Modells wie ChatGPT: Unüberwachtes, Überwachtes und Verstärkendes Lernen
Der Lernprozess eines Modells wie ChatGPT ähnelt dem eines Kindes, das beginnt, die Welt zu verstehen. Es gibt drei Hauptarten des Lernens: unüberwachtes Lernen, überwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Jede Methode trägt zu verschiedenen Aspekten der Entwicklung des Modells bei.
- Unüberwachtes Lernen: Das Modell wird mit großen Datenmengen gefüttert, ohne dass ihm gesagt wird, was richtig oder falsch ist. Es erkennt Muster in den Texten und leitet daraus Bedeutungen ab.
- Überwachtes Lernen: Hier erhält das Modell Beispiele und die zugehörigen richtigen Antworten, ähnlich wie bei einer Unterrichtsstunde. Dadurch lernt es, auf bestimmte Eingaben die passenden Ausgaben zu generieren.
- Verstärkendes Lernen: Diese Methode basiert auf Feedback und Belohnungen. Das Modell erhält Feedback, nachdem es eine Antwort gegeben hat. Korrekte Antworten werden belohnt, falsche angepasst.
Durch diese Lernformen verbessert das Modell stetig seine Vorhersagen und liefert präzisere Antworten. Dieser Prozess ähnelt der Wissensentwicklung bei einem Kind.
Fazit: Potenzial und Verantwortung bei der Nutzung von Generativer AI
Generative Modelle wie ChatGPT basieren auf Large Language Models (LLMs), die mit neuronalen Netzen und statistischen Methoden menschenähnliche Sprache erzeugen. Techniken wie Wort-Vektorisierung und Self-Attention-Mechanismen ermöglichen es, den Kontext zu analysieren und Vorhersagen für passende Antworten zu treffen.
Durch verschiedene Lernprozesse – unüberwachtes, überwachtes und verstärkendes Lernen – verbessert ChatGPT stetig seine Genauigkeit. Das Modell hat mittlerweile das Potenzial, den Turing-Test zu bestehen, indem es menschenähnliche Interaktionen simuliert.
FAQs zu Generativer AI wie ChatGPT
1. Was ist generative AI?
Generative AI ist eine Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik erstellt, basierend auf großen Trainingsdatensätzen.
2. Wie funktioniert ChatGPT?
ChatGPT analysiert die Wahrscheinlichkeiten von Wörtern in einem bestimmten Kontext und generiert so menschenähnliche Antworten.
3. Kann ChatGPT kreative Aufgaben übernehmen?
Ja, ChatGPT kann kreative Inhalte erstellen, darunter Artikel, Geschichten oder Produktideen.
4. Ist ChatGPT in der Lage, den Turing-Test zu bestehen?
Ja, ChatGPT kann oft den Turing-Test bestehen, indem es menschenähnliche Interaktionen simuliert.
5. Gibt es Risiken bei der Nutzung von ChatGPT?
Ja, es besteht das Risiko, dass falsche oder irreführende Informationen generiert werden. Zudem gibt es Bedenken hinsichtlich ethischer Verantwortung und Datenschutz.