GPT – Was ist das überhaupt?
GPT – Begriffliche Erklärung
Sowohl Gemini (Google) als auch ChatGPT (OpenAI) setzen auf GPT-Modelle als Grundlage für die „Intelligenz“ ihrer Systeme. GPT steht für Generative Pretrained Transformers.
Generativ → Das System kann eigenständig neue Inhalte erschaffen, z. B. Texte, Bilder, Musik oder maschinenlesbaren Code.
Pre-Trained → Es wurde mithilfe riesiger Textmengen vortrainiert und verfügt deshalb über ein breites Sprachverständnis.
Transformers → Die Architektur basiert auf dem „Transformer“-Modell, das dank spezialisierter Mechanismen (z. B. Self-Attention) besonders effizient mit Sequenzen wie Texten umgehen kann.
Während viele GPT-Modelle auf Natural Language Processing (NLP) spezialisiert sind, können verwandte generative Ansätze – wie Stable Diffusion oder Midjourney – auch Bilder erstellen. Allen ist gemeinsam, dass sie Inhalte eigenständig generieren und sich dabei an Vorwissen aus großen Trainingsdatensätzen orientieren.
Die Vorteile von GPT-Systemen
Generative KI-Systeme bieten gegenüber anderen KI-Ansätzen viele Vorteile, die sie besonders massentauglich machen.
Vielseitigkeit und Flexibilität Im Gegensatz zu spezifischeren Modellen (z. B. reine Bilderkennung) lassen sich generative KI-Systeme in ganz unterschiedlichen Aufgabenbereichen einsetzen. Sie können Texte schreiben, Bilder erzeugen oder sogar Code vorschlagen.
Skalierbarkeit Die Leistung dieser Modelle wächst oft mit der Größe des Modells und der Menge der Trainingsdaten – mehr Rechenpower bedeutet in vielen Fällen mehr „Intelligenz“.
Zero- oder Few-Shot-Learning GPT-Systeme sind in der Lage, Aufgaben zu lösen, für die sie nicht explizit trainiert wurden, solange sie relevante Anweisungen in natürlicher Sprache erhalten.
Kontextverständnis Moderne generative KI-Modelle sind in der Lage, Zusammenhänge nicht nur über mehrere Sätze und Absätze, sondern sogar über umfangreiche Dokumente oder längere Dialogverläufe hinweg zu erfassen. Dadurch können sie selbst in komplexen Textpassagen sinnvolle Bezüge herstellen und passende Informationen kontextbezogen abrufen.
Warum gerade jetzt?
Ein Schlüsselmoment in der KI-Entwicklung war das 2017 von Google veröffentlichte Research-Paper „Attention Is All You Need“, das die Transformer-Architektur vorstellte. Diese neue Herangehensweise macht KI-Modelle einerseits leistungsfähiger, andererseits effizienter im Training. Transformer bilden den technologischen Grundstein für GPT-Modelle und bieten unter anderem:
Self-Attention Mechanismus Der Hauptbeitrag der Transformer-Architektur ist der sog. "Self-Attention"-Mechanismus. Dieser ermöglicht es einem Large Language Model (LLM), unterschiedliche Worte in einem Satz in Abhängigkeit von deren Bedeutung unterschiedlich zu gewichten. Er erlaubt dem Modell auch, Beziehungen zwischen weit voneinander entfernten Worten in einem Text zu erkennen.
Layer Stacking Ein Transformer besteht aus mehreren Schichten, wodurch das Modell komplexe Beziehungen in den Daten lernen kann.
Multi-Head Attention Anstatt nur eine Reihe von Gewichtungen oder "Aufmerksamkeiten" für Worte zu haben, verwendet ein Transformer mehrere Sätze von Gewichtungen gleichzeitig. Dies ermöglicht es, verschiedene Arten von Informationen aus den Daten zu extrahieren.
Positional Encoding Da der Transformer keine innewohnende Vorstellung von der Reihenfolge oder Position von Worten hat (im Gegensatz zu vorherigen Modellen, die sequenziell arbeiten), wird ein "Positional Encoding" zu den Eingaben hinzugefügt, um dem Modell Informationen über die Position von Worten im Satz zu geben.
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