Wie funktioniert ChatGPT?

Auch wenn Sie ChatGPT täglich nutzen, haben Sie vielleicht Fragen dazu, wie ChatGPT funktioniert.

Werfen wir einen Blick hinter die Kulissen des weltweit beliebtesten KI-Chatbots.

Überblick: Wie ChatGPT funktioniert

Wenn Sie nur 20 Sekunden Zeit haben, hier ist die Funktionsweise von ChatGPT:

1. Sie stellen eine Anfrage. Zum Beispiel: „Bitte schreibe eine E-Mail.“
2. ChatGPT zerlegt die Eingabe in Tokens zur Verarbeitung.
3. Es nutzt NLP, um die Eingabe zu analysieren und den Kontext zu verstehen.
4. Es sagt das nächste Wort anhand von Mustern voraus, die es beim Training gelernt hat.
5. Es konzentriert sich auf die wichtigsten Teile Ihrer Eingabe (mithilfe des Attention-Mechanismus).
6. ChatGPT erstellt die vollständige Antwort Wort für Wort und sendet sie an Sie zurück.

Dies sind die grundlegenden Schritte, wie ChatGPT Anfragen empfängt und beantwortet.

Wofür steht GPT?

Das GPT in ChatGPT steht für „generative pre-trained transformer“. Jeder dieser drei Begriffe ist entscheidend, um zu verstehen, wie ChatGPT funktioniert.

1. Generativ

ChatGPT ist ein generatives KI-Modell – es kann Text, Code, Bilder und Ton erzeugen. Weitere Beispiele für generative KI sind Bildgeneratoren wie DALL-E oder Audiogeneratoren.

2. Vorgefertigt (Pre-Trained)

Der „vortrainierte“ Aspekt von ChatGPT erklärt, warum es scheinbar alles aus dem Internet weiß. Das GPT-Modell wurde mit riesigen Datenmengen in einem Prozess namens „unüberwachtes Lernen“ trainiert.

Vor ChatGPT wurden KI-Modelle mit überwachtem Lernen entwickelt – sie erhielten klar gekennzeichnete Eingaben und Ausgaben und lernten, diese zuzuordnen. Dieser Prozess war recht langsam, da die Datensätze von Menschen erstellt werden mussten.

Als die frühen GPT-Modelle mit den großen Trainingsdatensätzen konfrontiert wurden, lernten sie Sprachmuster und Kontextbedeutungen aus unterschiedlichsten Quellen.

Deshalb ist ChatGPT ein Chatbot mit Allgemeinwissen – er wurde bereits vor der Veröffentlichung mit riesigen Datenmengen trainiert.

Nutzer, die die GPT-Engine weiter trainieren möchten – zum Beispiel, um sie auf bestimmte Aufgaben wie das Verfassen von Berichten für Ihr Unternehmen zu spezialisieren – können Techniken zur Anpassung von LLMs verwenden.

3. Transformer

Transformer sind eine Art neuronaler Netzwerkarchitektur, die 2017 im Paper „Attention is All You Need“ von Vaswani et al. vorgestellt wurde. Vor den Transformern wurden häufig rekurrente neuronale Netze (RNNs) und Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke zur Textverarbeitung eingesetzt.

RNNs und LSTM-Netzwerke verarbeiteten Texteingaben nacheinander, ähnlich wie ein Mensch. Die Transformer-Architektur hingegen kann alle Wörter eines Satzes gleichzeitig analysieren und bewertet dabei manche Wörter als wichtiger – selbst wenn sie mitten im Satz oder am Ende stehen. Dies wird als Self-Attention-Mechanismus bezeichnet.

Nehmen wir den Satz: „Die Maus passte nicht in den Käfig, weil sie zu groß war.“

Ein Transformer könnte das Wort „Maus“ als wichtiger einstufen als „Käfig“ und korrekt erkennen, dass sich „sie“ im Satz auf die Maus bezieht.

Ein Modell wie ein RNN könnte hingegen „sie“ als den Käfig interpretieren, da dies das zuletzt verarbeitete Substantiv war.

Der Transformer-Ansatz ermöglicht es ChatGPT, den Kontext besser zu erfassen und intelligentere Antworten zu geben als frühere Modelle.

Natürliche Sprachverarbeitung

Ein Teil dessen, was ChatGPT so beeindruckend macht, ist der Einsatz von Natural Language Processing (NLP). Dadurch kann ChatGPT mit uns kommunizieren, weil es natürliche menschliche Sprache verarbeiten und verstehen kann.

Was ist Natural Language Processing?

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Interaktion zwischen Computern und Menschen in natürlicher Sprache beschäftigt.

Sie ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und sinnvoll zu erzeugen.

NLP vs. NLU vs. NLG

NLP ist ein weites Feld, das verschiedene Unterdisziplinen umfasst, darunter Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG).

NLP ist der übergeordnete Bereich, während NLU und NLG spezialisierte Teilgebiete sind. Denn bei der Verarbeitung natürlicher Sprache geht es sowohl um das Verstehen als auch um das Erzeugen von Sprache im Dialog.

Wie funktioniert NLP?

NLU zerlegt menschliche Sprache, um Bedeutung und Absicht zu interpretieren. So funktioniert es Schritt für Schritt:

1. Der Text wird vorverarbeitet, um unnötige Elemente (wie Satzzeichen und Stoppwörter) zu entfernen.
2. Das System erkennt wichtige Bestandteile wie Entitäten, Schlüsselwörter und Phrasen im Text.
3. Es analysiert die Satzstruktur, um Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten zu verstehen.
4. Das NLU-Modell ordnet die erkannten Elemente bestimmten Absichten oder Zielen zu.
5. Die NLU-Engine verfeinert ihr Verständnis anhand des Kontexts und der bisherigen Nutzerinteraktionen.

Das System liefert eine strukturierte Ausgabe, die passende Aktionen oder Antworten auslösen kann.

Trainingsprozess von ChatGPT

ChatGPT wird in einem zweistufigen Prozess trainiert: Pre-Training und Fine-Tuning.

Vortraining

Zunächst wird das KI-Modell mit einer großen Menge an Textdaten – aus Büchern, Websites und anderen Quellen – konfrontiert.

Während des Pre-Trainings lernt das Modell, das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen. Dadurch erkennt es Sprachmuster und entwickelt ein statistisches Verständnis von Sprache, was es ihm ermöglicht, zusammenhängende Texte zu generieren.

Feinabstimmung

Nach dem Pre-Training wird das Modell mit spezifischeren Datensätzen weiter trainiert. Für ChatGPT sind das zum Beispiel Datensätze, die für Konversationen zusammengestellt wurden.

Ein wichtiger Teil dieses Schritts ist das Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), bei dem menschliche Trainer die Antworten des Modells bewerten. Durch dieses Feedback verbessert ChatGPT seine Fähigkeit, passende, hilfreiche und kontextgenaue Antworten zu geben.

Wichtige Begriffe rund um ChatGPT

Tokens

Die Einheiten von Text (Wörter oder Wortteile), die das Modell verarbeitet. Die Eingaben und Ausgaben von ChatGPT werden zur effizienten Berechnung in Tokens umgewandelt.

Zero-shot Learning

Die Fähigkeit des Modells, Aufgaben zu lösen, für die es nicht speziell trainiert wurde, indem es auf sein Allgemeinwissen zurückgreift.

Beim One-shot Learning erhält das Modell ein Beispiel, beim N-shot Learning mehrere Beispiele, um daraus zu lernen.

Attention-Mechanismus

Eine Komponente des Transformer-Modells, die es ermöglicht, sich beim Generieren von Antworten auf verschiedene Teile des Eingangstextes zu konzentrieren.

Halluzination

Ein KI-Modell „halluziniert“, wenn es falsche oder unsinnige Informationen erzeugt. Halluzinationen können durch Strategien wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) verringert werden.

Chain-of-Thought-Reasoning

Eine Methode, die dem Modell hilft, Schritt für Schritt zu denken und so komplexe Aufgaben oder Anfragen besser zu bearbeiten.

Einige ChatGPT-Modelle sind automatisch mit dieser Strategie ausgestattet – wie die neuesten OpenAI o1-Modelle. Aber Sie können jede Version dazu bringen, Chain-of-Thought-Reasoning zu nutzen: Bitten Sie es einfach, seine Überlegungen Schritt für Schritt zu erklären.

Vortraining

Die Anfangsphase, in der das Modell mit einem riesigen Datensatz trainiert wird, um Sprachmuster zu erlernen, bevor es für spezielle Aufgaben weiter angepasst wird.

Feinabstimmung

Der Prozess, bei dem das Modell mit einem enger gefassten Datensatz oder einer bestimmten Aufgabe weiter trainiert wird, um die Leistung in bestimmten Anwendungsfällen zu verbessern.

Kontextfenster

Das Limit für die Menge an Eingabetext, die das Modell bei der Generierung einer Antwort berücksichtigen kann.

Ein kleines Kontextfenster bedeutet, dass Sie keinen langen Bericht senden und eine Zusammenfassung erwarten können – das Modell hat dann den Anfang des Dokuments „vergessen“.

ChatGPT anpassen

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, leistungsstarke LLMs wie die GPT-Engine hinter ChatGPT anzupassen. Die Anpassung eines eigenen LLM-Agenten ist einfacher, als Sie vielleicht denken.

Eigene GPTs

OpenAI ermöglicht es Nutzern, GPTs nach ihren Wünschen anzupassen. Sie können einem eigenen GPT beibringen, Ihnen die Regeln eines bestimmten Brettspiels zu erklären, Rock-Metal-Bandposter zu entwerfen oder Ihnen KI-Konzepte zu vermitteln.

Eigene KI-Agenten

Mit dem Fortschritt der KI-Technologie ist es einfach (und kostenlos), eigene LLM-basierte KI-Agenten zu erstellen.

Von Low-Code-Drag-and-Drop-Buildern bis zu fortgeschrittenen Programmierumgebungen gibt es großartige KI-Bauplattformen für jeden Anwendungsfall und jedes Erfahrungslevel.

Wenn Sie Ihren eigenen LLM-basierten Agenten erstellen, können Sie einen maßgeschneiderten KI-Assistenten entwickeln, der Ihre Termine plant und wöchentliche Berichte erstellt. Oder Sie bauen einen Kundenservice-KI-Agenten, den Sie auf WhatsApp einsetzen. Die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt.

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ChatGPT ist ein Allround-Chatbot, aber Sie können die leistungsstarke GPT-Engine von OpenAI nutzen, um Ihren eigenen, individuellen KI-Chatbot zu bauen.

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FAQs

1. Wie schneidet ChatGPT im Vergleich zu anderen KI-Chatbots wie Google Bard oder Claude ab?

ChatGPT ist besonders gut bei strukturiertem Denken und Programmieren, Bard (von Google) ist eng mit der Suche und Echtzeitdaten über Google verknüpft, und Claude (von Anthropic) wurde für Sicherheit und längere Kontextfenster entwickelt.

2. Kann ChatGPT Texte in mehreren Sprachen gleichermaßen gut verstehen und generieren?

ChatGPT kann Texte in vielen Sprachen verstehen und generieren, aber seine höchste Sprachkompetenz und Genauigkeit weist es im Englischen auf. Während es in weit verbreiteten Sprachen wie Spanisch, Französisch oder Deutsch ebenfalls recht gut funktioniert, kann die Leistung bei strukturell komplexen Sprachen abnehmen.

3. „Denkt“ oder „versteht“ ChatGPT wie ein Mensch?

ChatGPT denkt oder versteht nicht wie ein Mensch. Es besitzt kein Bewusstsein und kein echtes Verständnis. ChatGPT erzeugt Antworten, indem es statistisch das wahrscheinlichste nächste Wort anhand der beim Training gelernten Muster vorhersagt – ohne echtes Verständnis.

4. Ist ChatGPT voreingenommen? Wie wird Bias bei LLMs gemessen oder adressiert?

Ja, ChatGPT kann Vorurteile aufweisen, die aus den Trainingsdaten stammen, darunter gesellschaftliche oder kulturelle Bias. OpenAI begegnet dem mit Techniken wie Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), Red-Teaming und kontinuierlicher Überwachung – eine vollständige Beseitigung von Bias ist jedoch schwierig.

5. Wie oft wird ChatGPT mit neuen Informationen aktualisiert?

ChatGPT wird nicht in Echtzeit aktualisiert; sein Wissen basiert auf Trainingsdaten bis zu einem bestimmten Stichtag. Aktualisierungen erfolgen nur, wenn OpenAI eine neue Version veröffentlicht oder das Modell neu trainiert. Daher sind aktuelle Ereignisse nur dann enthalten, wenn in bestimmten Versionen das Web-Browsing aktiviert ist.