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Was sind Generative Pre-trained Transformers?
Generative Pre-trained Transformer (GPT) sind eine Variante grosser Sprachmodelle (LLM) und spielen eine fundamentale Rolle im Bereich der generativen Künstlichen Intelligenz. Das erste GPT-Modell wurde 2018 von OpenAI vorgestellt. Diese Modelle basieren auf neuronalen Netzwerken, die mit umfangreichen Mengen an Texten trainiert worden sind und fähig sind, neue menschenähnliche Inhalte zu kreieren. Seit 2023 verfügen die meisten LLMs über diese Eigenschaften und werden manchmal allgemein als GPTs bezeichnet.
Welche Eigenschaften haben GPTs?
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Generativ
Sie erzeugen neue Informationen wie zum Beispiel Text, Bilder oder Musik.
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Vortrainiert
Sie durchlaufen zunächst eine unbeaufsichtigte Vortrainingsphase unter Verwendung eines sehr grossen Datensatzes. Dann durchlaufen sie eine überwachte Feinabstimmungsphase, um das Modell zu steuern. Modelle können auf bestimmte Aufgaben, wie zum Beispiel das Komponieren von Musik, fein abgestimmt werden.
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Transformatoren
Sie verwenden ein Modell das lernt, Beziehungen von Wörtern herzustellen. Das heisst, es lernt, welches Wort mit hoher Wahrscheinlichkeit in einem Text auf ein anderes Wort folgt.
Wie profitiert Bubble Chat von GPT?
Bubble Chat setzt Large Language Models auf unterschiedliche Arten ein.
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Trainingssätze generieren
Bubble Chat kann Trainingssätze automatisch generieren. In der Regel ist dieser Vorgang ziemlich aufwändig. So kann viel Zeit eingespart werden. Weitere Infos: Bubble Chat Assistent
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Szenario-basiertes Testen
Anhand eines vordefinierten Szenarios kann Bubble Chat Benutzeräusserungen vorschlagen, welche in diesem Kontext von Kunden gefragt werden können. Dies spart ebenfalls enorm viel Zeit. Weitere Infos: Bubble Chat Assistent
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Wissensdatenbanken
Ob PDFs, Word-Dokumente oder Webseiten - Bubble Chat kann den Inhalt erlernen und erstaunlich gute Antworten liefern. Weitere Infos: Wissensdatenbank
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Fallback
Wenn bei den vordefinierten Quellen keine Antworten gefunden werden, kann Bubble Chat GPT nutzen, um passende Antworten zu generieren.