Wie funktioniert der ChatGPT eigentlich?
Die Faszination der Funktionsweise von ChatGPT beruht auf seiner Fähigkeit, menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu produzieren. In diesem Artikel werden wir einen tiefen Einblick in das Innenleben dieses Programms mit künstlicher Intelligenz geben, da InvestGlass nun ChatGPT für Bank- und Verkaufsprozesse einschließt.
Großes Sprachmodell
Im Kern basiert ChatGPT auf einem umfangreichen Sprachmodell. Das bedeutet im Wesentlichen, dass es sich um eine Form der künstlichen Intelligenz handelt, die entwickelt wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Stellen Sie sich das Programm wie ein neuronales Netzwerk vor, das mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert wurde und darauf abzielt, die Art und Weise, wie das menschliche Gehirn Sprache verarbeitet, zu imitieren.
Ausbildungsdaten
Die Effizienz von ChatGPT hängt zu einem großen Teil von den Trainingsdaten ab, denen es ausgesetzt wird. Je vielfältiger und umfassender diese Daten sind, desto besser kann ChatGPT Muster erkennen und entsprechende Antworten generieren. An dieser Stelle kommt das Konzept des überwachten Lernens ins Spiel. Das Modell wird mit umfangreichen Datensätzen konfrontiert, die sowohl Benutzeranfragen als auch die bestmöglichen Antworten enthalten, um Muster zu lernen und seine Sprachmodelle zu verfeinern. Der Ansatz der maskierten Sprachmodellierung ist eine Variante der Vorhersage des nächsten Tokens. Bei dieser Methode werden bestimmte Wörter innerhalb des Eingabesatzes durch ein eindeutiges Token ersetzt, das oft als [MASK] bezeichnet wird.
Menschliches Gehirn und neuronales Netz
Um zu verstehen, wie ChatGPT funktioniert, ist es hilfreich, eine Parallele zwischen dem menschlichen Gehirn und einem neuronalen Netzwerk zu ziehen. Genauso wie unser Gehirn Muster erkennt und aus Erfahrungen lernt, passen sich neuronale Netzwerke durch einen Lernprozess an und nehmen eine Feinabstimmung vor. Deep Learning, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, verwendet neuronale Netzwerke, um komplexe Aufgaben wie Sprachübersetzung, Stimmungsanalyse und Spracherkennung zu bewältigen.
DerTrainingsprozess von ChatGPT kann mit dem Sprachunterricht eines Kindes verglichen werden. Durch Verstärkungslernen, eine Technik des maschinellen Lernens, erhält das Modell menschliches Feedback für seine Ausgaben. Dieses Feedback, oft in Form eines Belohnungsmodells, hilft dem System, den Kontext zu verstehen und sich mit der Zeit zu verbessern.
Sprachmodell und natürliche Sprachverarbeitung
Im Mittelpunkt der Magie von ChatGPT steht das Konzept der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). NLP ermöglicht es ChatGPT, den Kontext zu verstehen, Stimmungen zu erkennen und menschenähnliche Antworten zu produzieren. Die zugrunde liegende Struktur der Sprachmodelle in ChatGPT basiert auf den Prinzipien von NLP.
Eine wichtige Aufgabe im NLP ist die Vorhersage des nächsten Tokens oder des nächsten Wortes in einer Sequenz. Wenn Sie ChatGPT eine Frage stellen, nutzt das Modell im Wesentlichen die Feinabstimmung, die es erfahren hat, um das wahrscheinlichste nächste Wort vorherzusagen, und das Wort danach, und so weiter, bis eine sinnvolle Textantwort erstellt ist.
Feinabstimmung und Lernprozess
Obwohl ChatGPT beim ersten Training auf einer soliden Grundlage aufbaut, zeichnet es sich vor allem durch seine Fähigkeit zur Feinabstimmung aus. Diese Verfeinerung wird durch überwachtes Lernen erreicht, bei dem das Modell auf einem markierten Datensatz trainiert wird, um menschliche Eingaben zu verstehen und entsprechende Ausgaben zu produzieren.
Die Feinabstimmung von ChatGPT ist ein kontinuierlicher Prozess, und während es neue Wörter, Ausdrücke und Nuancen kennenlernt, wird es immer geschickter bei der Texterstellung, der Beantwortung von Fragen und im Grunde bei allem, was mit menschlicher Sprache zu tun hat.
Datensouveränität und ChatGPT
Um zu verstehen, wie ChatGPT funktioniert, muss man nicht nur seine beeindruckende Sprachmodellierung würdigen, sondern auch die Auswirkungen auf die Datensouveränität erkennen. ChatGPT stützt sich wie andere große Sprachmodelle auf riesige Mengen von Eingabedaten, die aus verschiedenen Quellen durch Datenerhebungsverfahren gesammelt werden. Beim Training von ChatGPT, dem so genannten "überwachten Ansatz", wird es mit maskierten Sprachmodellierungsaufgaben gefüttert, sowohl mit textbasierten als auch mit numerischen Daten. Dies verbessert die Fähigkeit des Modells, menschliche Sprachmuster zu erkennen, das Leseverständnis zu verbessern und Antworten zu generieren, die sich eng an die Wahrscheinlichkeitsverteilung der realen menschlichen Sprache anlehnen.
Dieser gesamte Schulungsprozess wirft jedoch Fragen auf. Insbesondere, wie geht ChatGPT mit den eingegebenen Daten in Bezug auf die Souveränität um? Da ChatGPT für bestimmte Aufgaben fein abgestimmt wird, ist es von entscheidender Bedeutung, Bereiche zu identifizieren, in denen Nutzerdaten gefährdet sein könnten. Wird beim Training des Modells, insbesondere bei der so genannten Feinabstimmung, die Datenhoheit beachtet? Die Fähigkeit des Modells, den Kontext zu verstehen und mehrere Ergebnisse auf der Grundlage wortbasierter Eingaben zu liefern, ist bemerkenswert, aber der gesamte Prozess sollte ein Gleichgewicht mit den Rechten der Nutzer an ihren eigenen Daten wahren.
Die Einführung eines neuen Belohnungsmodells für ChatGPT zielt darauf ab, die Antworten weiter zu verfeinern, aber es ist dringend notwendig, sicherzustellen, dass dies nicht auf Kosten der Datensouveränität geht. Bei der weiteren Feinabstimmung von ChatGPT muss unbedingt sichergestellt werden, dass der Datenschutz und die Datensouveränität im Mittelpunkt dieser Bemühungen stehen, damit die Grundsätze des gesunden Menschenverstands in Bezug auf die Nutzerdaten gewahrt bleiben.
Schlussfolgerung
Im Bereich der künstlichen Intelligenz stellt ChatGPT einen bedeutenden Schritt in der Sprachmodellierung dar. Seine Fähigkeit, Fragen zu verstehen und zu beantworten, in Kombination mit seiner kontinuierlichen Feinabstimmung, macht ihn zu einem unschätzbaren Werkzeug im sich ständig weiterentwickelnden Bereich der Computerwissenschaften. Wenn Sie das nächste Mal mit ChatGPT oder ähnlichen virtuellen Assistenten interagieren, werden Sie einen klareren Einblick in die tiefgreifenden Prozesse haben, die solche menschenähnlichen Interaktionen ermöglichen. InvestGlass bietet jetzt Chat für bestimmte Aufgaben: Portfolio-Neugewichtung und Verkaufsoptimierung. Da InvestGlass bereits eine regelbasierte Engine für Finanzintermediäre enthält (MIFID, FIDLEG SLFIN), ist es nicht erforderlich, ChatGPT im Voraus zu trainieren.