Eine einfache Einführung in GPT – Guide für Unternehmen
Generative KI (GPT) ist nach dem neusten Trend Report von McKinsey die Top Priorität von CEOs für 2024[1].
Nach dem großen Hype um ChatGPT kristallisieren sich nun konkrete Anwendungsfälle für Unternehmen heraus. Doch wie funktioniert eigentlich das Fundament dieser neuen Technologie?
Ziel dieses Artikels ist es, das Konzept von GPT (Generative Pre-trained Transformer) auf eine verständliche Weise zu erklären, um Mythen zu entkräften und die realen Grenzen und Möglichkeiten von GPT aufzuzeigen.
[1] https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/what-matters-most-eight-ceo-priorities-for-2024
- 04. Januar. 2024
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Was ist GPT?
GPT steht für „Generative Pre-trained Transformer“. Entwickelt von OpenAI, sind GPT-Modelle basierend auf der Transformer-Architektur dazu konzipiert, Texte zu generieren, indem sie aufeinanderfolgende Wörter in einer Sequenz vorhersagen. Die Entwicklung von GPT-Modellen begann mit GPT-1 im Jahr 2018 und hat sich bis hin zu GPT-4 im Jahr 2023 signifikant weiterentwickelt, wobei jede Version leistungsfähiger wurde.
Entwicklung von GPT
Die Entwicklung von GPT-Modellen stellt einen Wendepunkt in der natürlichen Sprachverarbeitung dar. Mit dem Aufkommen von Transformer-basierten Architekturen überwanden sie die Grenzen herkömmlicher neuronaler Netzwerkmodelle. Die GPT-Modelle lernen in einem semi-supervisierten Modus, zuerst durch unsupervised Pre-Training auf großen Textdaten und dann durch Fine-Tuning auf spezifische Aufgaben.
Anwendungsbereiche und Beispiele
GPT-Modelle finden Anwendung in vielfältigen Bereichen:
- sie können Originalinhalte erstellen
- Code schreiben
- Texte zusammenfassen
- Daten extrahieren
- sie helfen bei der Erstellung von Inhalten für soziale Medien
- beim Umwandeln von Text in verschiedene Stile
- bei der Analyse von Daten
- beim Erstellen von Lernmaterialien.
- sie ermöglichen auch den Aufbau interaktiver Sprachassistenten
Mythen und Realitäten
Es gibt zahlreiche Mythen um GPT, wie die Annahme, dass es allwissend sei. Tatsächlich basieren GPT-Modelle auf der Analyse und Rekonstruktion von Sprachmustern, die sie aus großen Datensätzen gelernt haben. Sie sind leistungsfähige Werkzeuge, aber haben Grenzen in ihrer Genauigkeit und in den ethischen Implikationen ihrer Anwendung.
Wie funktioniert GPT?
Um die Funktionsweise von GPT zu verstehen, schauen wir uns alle Komponenten im Detail an und gehen dann ein simples Beispiel Schritt für Schritt durch.
1. Embedding: Dieses Konzept ist wie ein Wörterbuch, das jedes Wort in einen Zahlenvektor übersetzt, um die Bedeutung und den Kontext zu erfassen. Diese Vektoren repräsentieren nicht nur die Worte, sondern auch ihre Positionen im Satz. Es ist eine Art, die Informationen des Internets zu komprimieren, indem Textdaten in eine kompakte Form durch die Modellparameter gebracht werden.
2. Layer Norm: Die Layer-Normalisierung gleicht dem Ausbalancieren eines Tellers auf einem Stab, wobei die Werte in jedem Vektor so normalisiert werden, dass sie im Durchschnitt gleich Null und die Standardabweichung gleich Eins sind. Dieser Prozess trägt zur Stabilität des Modells bei und hilft, Schwankungen während des Trainings zu minimieren.
3. Self-Attention: In diesem Schritt ’sprechen‘ die Vektoren miteinander. Jeder Vektor im Modell betrachtet die anderen und entscheidet, wie relevant sie für seinen Kontext sind. Es ist, als ob in einem Teammeeting jeder seine Meinung äußert und die anderen entscheiden, wie wichtig diese für die aktuelle Diskussion ist.
4. Projection: Hier werden die Ergebnisse der Selbst-Aufmerksamkeit zusammengeführt, ähnlich dem Zusammensetzen von Puzzleteilen zu einem größeren Bild. Jedes Teil, das eine spezifische Information trägt, wird zu einem umfassenderen Verständnis kombiniert.
5. MLP (Multi-Layer Perceptron): Das MLP ist wie ein Filterprozess, der aus Rohdaten nützliche Informationen extrahiert. Es nimmt die kombinierten Vektoren und transformiert sie durch mehrere Schichten, um neue, aussagekräftige Muster zu erkennen.
6. Transformer: Der Transformer-Block ist das Herzstück des Modells, wo alle vorherigen Schritte zusammenfließen und verfeinert werden. Jedes Element im Transformer trägt seinen Teil zum Gesamtbild bei, ähnlich einem Orchester, das einen harmonischen Klang erzeugt.
7. Softmax: Diese Funktion wirkt wie ein Wahrscheinlichkeitsrechner und entscheidet, wie wichtig einzelne Teile der Information sind. Sie verwandelt Zahlen in eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, wobei höhere Werte eine größere Bedeutung erhalten.
8. Output: Am Ende des Prozesses wird aus allen gesammelten und verarbeiteten Informationen eine Vorhersage getroffen. Ähnlich einem Experten, der alle verfügbaren Daten abwägt, um zu einer Schlussfolgerung zu kommen. Dieser Schritt stellt die endgültige Entscheidung des Modells dar und gibt an, welches Wort oder welcher Begriff als Nächstes folgen sollte.
Ein einfaches Beispiel
Stellen Sie sich das Wort „Katze“ vor. In einem LLM wird „Katze“ zuerst in einen Token, sagen wir die Zahl 5, umgewandelt. Dieser Token wird durch Embedding in einen Vektor umgewandelt, der „Katze“ in einem mehrdimensionalen Raum darstellt, ähnlich wie ein Punkt auf einer Landkarte. Dieser Vektor wird durch Layer Norm normalisiert, um die Daten gleichmäßiger und handhabbarer zu machen.
Im Self-Attention-Schritt interagiert „Katze“ mit anderen Wörtern im Satz, wobei das Modell die Relevanz jedes Wortes abwägt. Es ist, als ob „Katze“ die anderen Wörter fragt, wie sie zusammenpassen. Nach der Projektion, wo diese Informationen zusammengeführt werden, durchläuft „Katze“ das MLP, das wie ein Filter wirkt und die Informationen verfeinert. Schließlich erreicht das Wort den Transformer-Block, wo alle diese Schritte zusammenkommen und das Gesamtbild formen.
Die Softmax-Funktion nimmt all diese Informationen und berechnet die Wahrscheinlichkeiten, um die wahrscheinlichste Fortsetzung des Satzes vorherzusagen. Am Ende wird eine Entscheidung getroffen, und das Modell sagt die Fortsetzung von „Katze“ vorher, basierend auf dem gesamten Prozess.
Zukunftsausblick
Die Zukunft von GPT sieht vielversprechend aus. Jede neue Version bringt Verbesserungen in Leistung und Anwendungsbereiche. Zukünftige Entwicklungen könnten noch präzisere Anpassungen an spezifische Aufgaben und möglicherweise neue, innovative Anwendungen in verschiedenen Bereichen bringen.
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