GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Wie GPT funktioniert

Der Name "GPT" selbst bricht seine Kernkomponenten auf:

• Generativ: GPT-Modelle erzeugen neue, originelle Textausgaben, die kohärent und kontextuell relevant für die Eingabeaufforderung sind. Anders als diskriminative Modelle, die Daten klassifizieren, produzieren generative Modelle neue Inhalte. Das kann von der Fortsetzung einer Geschichte über das Schreiben einer E-Mail bis hin zum Generieren von Code reichen.
• Vorgetestet: Bevor die GPT-Modelle für bestimmte Aufgaben eingesetzt werden, durchlaufen sie eine umfangreiche Trainingsphase mit umfangreichen Textdatensätzen aus dem Internet und anderen lizenzierten Materialien. Dieses Vortraining ermöglicht es dem Modell, ein breites Wissen über Sprache, Fakten und Argumentation zu erwerben. Diese allgemeine Fähigkeit kann dann durch einen Prozess, der als Feinabstimmung bezeichnet wird, oder durch Prompt Engineering an spezifische Anwendungen angepasst werden.
• Transformer: Die zugrunde liegende Architektur ist der Transformer, der in dem einflussreichen Artikel"Attention Is All You Need" vorgestellt wurde. Transformers nutzen einen Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit, der es dem Modell ermöglicht, die Bedeutung verschiedener Wörter in der Eingabesequenz unabhängig von ihrer Position zu gewichten. Dies überwindet die Grenzen älterer Architekturen wie rekurrenter neuronaler Netze (RNNs) bei der Handhabung weitreichender Abhängigkeiten und ermöglicht eine parallele Verarbeitung auf Hardware wie GPUs.

Hauptmerkmale und Entwicklung

Die GPT-Serie hat sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt und bietet mit jeder neuen Version verbesserte Funktionen:

• GPT-2: Zeigte beeindruckende Fähigkeiten bei der Texterstellung, wurde aber aufgrund von Bedenken wegen Missbrauchs zunächst zurückhaltend freigegeben.
• GPT-3: Ein großer Sprung im Umfang und in der Leistung, der eine Vielzahl von Aufgaben mit minimalen aufgabenspezifischen Trainingsdaten bewältigen kann und sich oft beim Lernen mit wenigen Schüssen auszeichnet.
• GPT-4: Weiter verbessertes logisches Denken, Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten. Das GPT-4 ist ein multimodales Modell, das sowohl Text- als auch Bildeingaben verarbeiten kann, was seinen Anwendungsbereich erheblich erweitert. Lies den GPT-4 Technical Report für weitere Details.

Diese Modelle eignen sich hervorragend für Aufgaben wie Texterstellung, Textzusammenfassung, maschinelle Übersetzung, Beantwortung von Fragen und Codegenerierung. Viele GPT-Modelle sind über Plattformen zugänglich wie Hugging Face zugänglich und können mit Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow.

Anwendungen in der realen Welt

GPT-Modelle ermöglichen zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Bereichen:

1. Erstellung und Unterstützung von Inhalten: Tools wie Jasper oder Writesonic nutzen GPT-Modelle, um Nutzer/innen bei der Erstellung von Blogbeiträgen, Marketingtexten, E-Mails und anderen schriftlichen Inhalten zu unterstützen und so kreative Arbeitsabläufe erheblich zu beschleunigen. Entwickler/innen nutzen auch Varianten wie GitHub Copilot (basierend auf OpenAI Codex, einem Abkömmling von GPT) für die Vervollständigung und Erstellung von Code.
2. Fortschrittliche Chatbots und virtuelle Assistenten: GPT ermöglicht eine ausgefeiltere und natürlichere KI für Konversationen. Chatbots für den Kundenservice können komplexe Anfragen bearbeiten, den Kontext besser verstehen und menschenähnlichere Antworten geben, was das Nutzererlebnis verbessert. Beispiele sind Integrationen in Plattformen wie Intercom oder individuelle Lösungen, die mit OpenAI APIs erstellt werden.

GPT vs. andere Modelle

Es ist wichtig, GPT von anderen Arten von KI-Modellen zu unterscheiden:

• vs. BERT: Obwohl beide LLMs auf Transformatoren basieren, ist BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) in erster Linie ein Encoder-Modell, das für das bidirektionale Verstehen von Kontext entwickelt wurde. Es eignet sich hervorragend für Aufgaben wie Sentimentanalyse, Named Entity Recognition (NER) und Textklassifikation. GPT ist ein Decoder-Modell, das für die Generierung von Text optimiert ist.
• vs. Computer Vision Modelle: GPT-Modelle verarbeiten und erzeugen Text (und manchmal Bilder, wie GPT-4). Sie unterscheiden sich grundlegend von Computer Vision (CV) -Modellen wie Ultralytics YOLO (z. B., YOLOv8, YOLO11). YOLO analysieren visuelle Daten (Bilder, Videos), um Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung oder Instanzsegmentierung durchzuführen, indem sie mithilfe von Begrenzungsrahmen oder Masken erkennen , welche Objekte vorhanden sind und wo sie sich befinden. Während GPT-4 ein Bild beschreiben kann, zeichnet sich YOLO durch eine präzise Lokalisierung und Klassifizierung innerhalb von Bildern bei hoher Geschwindigkeit aus, die sich für Echtzeit-Inferenzen eignet. Komplexe Systeme können beides kombinieren und über Plattformen wie Ultralytics HUB verwaltet werden.

GPT-Modelle gelten aufgrund ihrer umfassenden Fähigkeiten und Anpassungsfähigkeit als Grundmodelle und bilden einen Eckpfeiler des modernen maschinellen Lernens.