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GPT
Ein Generative Pretrained Transformer (GPT) ist ein mathematisches Modell, das für die Erzeugung von Texten entwickelt wurde, die so wirken sollen, als wären sie von einem Menschen geschrieben. Um besser zu verstehen, wie dieses funktioniert, brechen wir den Namen in seine Bestandteile herunter: Generativ, Pretrained und Transformer. Als Anschauungsbeispiel dient uns dafür der Anfang eines Märchens. Gemäss einer ausführlichen Erklärung von Stephan Wolfram (opens in a new tab), versucht ChatGPT immer eine vernünftige Fortsetzung des bisherigen Textes zu produzieren, wobei vernünftig bedeutet, was man erwarten könnte, nachdem man gesehen hat, was Menschen auf Milliarden von Webseiten, in Büchern und Artikeln geschrieben haben:
Sprachmodell generiert Textfortsetzung
Das GPT-Modell kann nicht direkt mit Wörtern oder Sätzen rechnen. Zuerst müssen diese in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt werden. Ein Token kann ein Wort, ein Wortteil oder sogar ein einzelnes Zeichen sein. Diese Tokens werden dann in eine numerische Form umgewandelt, die das Modell verarbeiten kann.
Bevor das Modell die Token in den Transformer-Block weiterleitet, werden sie in sogenannte Embeddings umgewandelt. Ein Embedding ist eine dichte Vektorrepräsentation eines Tokens, die dessen semantische Bedeutung in einem hochdimensionalen Raum darstellt. Durch diesen Prozess werden Wörter oder Zeichen, die in ihrer Bedeutung ähnlich oder verwandt sind, in diesem Raum näher zusammengebracht. Die Transformation von Tokens in Embeddings ermöglicht es dem Modell, die semantischen Beziehungen zwischen verschiedenen Tokens effektiv zu erfassen und darauf aufbauend sinnvolle Textfortsetzungen zu generieren.
Die zugrundeliegende Architektur des Modells nennt sich Transformer. Sie ist dafür verantwortlich, den Kontext innerhalb einer Sequenz von Embeddings zu verstehen. In einfachen Worten analysiert der Transformer die Beziehung zwischen den Embeddings und bestimmt, wie relevant ein Embedding für das Verständnis der anderen ist. Diese Beziehungs- und Bedeutungsanalyse bildet die Grundlage für die Auswahl des nächsten Tokens in der Sequenz.
Das Wort Generativ weist darauf hin, dass das Modell Texte generieren kann. Es macht dies, indem es basierend auf den bisher verarbeiteten Tokens den nächsten passenden Token auswählt. Dieser ausgewählte Token ergänzt die vorherigen Tokens in einer logischen und grammatikalisch korrekten Weise. Da es oft mehrere Tokens gibt, die diese Kriterien erfüllen können, berücksichtigt das Modell bei der Generierung eine gewisse Variabilität. Daher erzeugt das Modell nicht immer exakt denselben Text, selbst wenn die Eingabe identisch ist.
Beim Pretraining handelt es sich um den Prozess, bei dem das Modell auf grossen Mengen von Textdaten trainiert wird, bevor es für eine spezifische Aufgabe verwendet wird. In diesem Prozess werden die Parameter des Modells so lange angepasst, bis die Fehlerquote einen minimalen Wert erreicht. Dies ermöglicht dem Modell, allgemeines Sprachverständnis und Kontextwissen zu erwerben, bevor es auf spezielle Aufgaben angewendet wird.