Fine-tuned GPT für die Kommunikation
Autor: Priya Priya, engenious GmbH
In letzter Zeit gab es großes Interesse daran, künstliche Intelligenz (KI) und machine learning (ML) zur Automatisierung verschiedener Geschäftsprozesse einzusetzen. Ein Bereich, der ein erhebliches Wachstum verzeichnet hat, ist die Verarbeitung natürlicher Sprache. In diesem Blog konzentrieren wir uns auf das von OpenAI entwickelte ChatGPT-Modell. Zuvor werden wir über Chatbots sprechen. Ein Chatbot ist ein Computerprogramm, das eine Unterhaltung mit menschlichen Benutzern simulieren soll. Chatbots verwenden die Verarbeitung natürlicher Sprache und künstliche Intelligenz, um Benutzereingaben zu verstehen und in einer Art Konversation darauf zu reagieren. Sie können in Messaging-Plattformen, mobile Anwendungen, Websites und andere Kommunikationskanäle integriert und für eine Vielzahl von Zwecken wie Kundenservice, Marketing und Unterhaltung verwendet werden. Einige Chatbots verwenden regelbasierte Systeme, um einfache Antworten zu geben, während andere maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um komplexere Eingaben zu verstehen und darauf zu reagieren.
Generative: Vorhersage des nächsten Wortes (basierend auf einem Sprachmodell)
Pre-Trained: Zuvor an einer großen Datenmenge trainiert
Transformer: Encoder-Decoder basierte neuronale Netzwerkarchitektur
ChatGPT ist ein großes Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde und darauf ausgelegt ist, menschenähnlichen Text als Reaktion auf Anforderungen zu generieren. Es basiert auf der Transformer-Architektur, die ein tiefes neuronalen Netzwerk ist, das an einem großen Textdatenkorpus trainiert wurde. Das Modell wurde bereits an einer enormen Menge an Textdaten vortrainiert, was es in der Lage macht, hohe Textausgaben in der Reaktion auf eine breite Palette von Anforderungen zu generieren. ChatGPT basiert auf dem Transformer-Netzwerk, welches eine neuronalen Netzwerkarchitektur ist, die es dem Modell ermöglicht, Eingaben und Ausgaben parallel zu verarbeiten. Dies macht es schneller und effizienter als traditionelle RNNs oder LSTMs. Es wird an großen Textdatenmengen mittels eines Prozesses namens unbeaufsichtigtes Lernen trainiert. Während dieses Prozesses lernt das Modell Muster und Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen aus den Textdaten. Fortgeschrittene Algorithmen wie Masked Language Modeling, Next Word Prediction und Fine-Tuning werden von ChatGPT verwendet, um Text zu generieren.
Wie sieht die Architektur von ChatGPT aus?
Die Architektur von ChatGPT besteht aus mehreren Schichten, von denen jede für die Verarbeitung eines bestimmten Aspekts der Eingabedaten verantwortlich ist. Die erste Schicht, die Embedding-Schicht, ist für die Konvertierung des Eingabetexts in eine numerische Darstellung verantwortlich. Die folgenden Schichten, die Transformer-Schichten, verarbeiten den eingebetteten Text, um eine Vorhersage des nächsten Wortes in der Sequenz zu generieren.
Schließlich konvertiert die letzte Schicht, die Softmax-Schicht, die Vorhersage in eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über alle möglichen Wörter, aus denen das wahrscheinlichste nächste Wort ausgewählt werden kann. Die größte Arbeit wird im Rahmen der Transformer-Architektur geleistet, einer Art von rekurrentem neuronalem Netzwerk, das speziell für die Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt wurde. Die Transformer-Architektur ermöglicht es dem Modell, Sequenzen von Daten, wie Sätze oder Absätze, parallel zu verarbeiten, was zu viel schnelleren Trainingszeiten im Vergleich zu traditionellen rekurrenten neuronalen Netzwerken führt. In der Transformer-Architektur wird der Eingabetext zunächst durch einen Encoder geleitet, der den Text in eine Menge von ständigen Darstellungen, genannt Vektoren, konvertiert. Die Vektoren werden dann durch eine Reihe von Self-Attention-Schichten geleitet, die dem Modell ermöglichen, Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen den Wörtern im Eingang zu identifizieren. Schließlich werden die Vektoren durch einen Decoder geleitet, der die Ausgabetext generiert. Der Decoder verwendet dasselbe Self-Attention-Mechanismus wie der Encoder, enthält aber auch eine Reihe von zusätzlichen Attention-Schichten, die es ihm ermöglichen, sowohl den Eingang als auch seine eigenen internen Darstellungen zu fokussieren. Die Transformer-Architektur ist highly parallelizable, was ChatGPT ermöglicht, große Mengen an Eingabedaten schnell und effizient zu verarbeiten. Darüber hinaus ermöglicht das Attention-Mechanismus dem Modell, längerfristige Abhängigkeiten zwischen Wörtern zu.
Warum ist ChatGPT jetzt ein aktuelles Thema?
ChatGPT hat aufgrund seiner Kompetenz, qualitativ hochwertige Textantworten zu einer Vielzahl von Themen zu generieren, an Popularität gewonnen. Dies hat es zu einer beliebten Wahl für verschiedene Applikationen gemacht, darunter Chatbots für den Kundenservice, virtuelle Assistenten und Sprachübersetzungssysteme. Darüber hinaus hat der Open-Source-Charakter des Modells und seine einfache Integration in bestehende Systeme dazu geführt, dass es für ein breites Spektrum von Nutzern, von Forschern bis hin zu Unternehmen, zugänglich ist. OpenAI bietet den Zugang zu seinen Modellen über seine OpenAI-API, einen Cloud-Service. Die API ist zwar nicht kostenlos, aber OpenAI bietet eine Reihe von Preisoptionen an, die für verschiedene Anwendungsfälle und Budgets geeignet sind. Die genauen Kosten für die Nutzung der OpenAI-API hängen von mehreren Faktoren ab, wie z. B. dem Volumen der Anfragen, der Art der Nutzung und dem spezifischen Modell, das Sie verwenden. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für die vielen geschäftlichen Anwendungsfälle von ChatGPT. Mit seiner Fähigkeit, natürlichsprachliche Texte zu verstehen und zu generieren, hat ChatGPT das Potenzial, ein breites Spektrum von Branchen und Anwendungen zu revolutionieren.
Simulation: ChatGPT kann verwendet werden, um Plant-Simulationen mit Leichtigkeit durchzuführen.
Customer Service Chatbots: ChatGPT kann verwendet werden, um fortschrittliche Kundendienst-Chatbots zu erstellen, die Kundenanfragen in Echtzeit beantworten können. Diese Chatbots können in Websites, mobile Apps und andere Kundendienstplattformen integriert werden und bieten den Kunden 24/7-Support.
Virtual Assistent: ChatGPT kann verwendet werden, um virtuelle Assistenten zu erstellen, die den Nutzern bei verschiedenen Aufgaben helfen können, z. B. bei der Terminplanung, der Suche nach Informationen und der Beantwortung von Fragen.
Language Translation Systems: ChatGPT kann verwendet werden, um fortgeschrittene Sprachübersetzungssysteme zu erstellen, die Text von einer Sprache in eine andere übersetzen können. Diese Systeme können in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt werden, z. B. in der Reisebranche, im Bildungswesen und im internationalen Handel.
Content Generation: ChatGPT kann verwendet werden, um hochwertige Inhalte für Websites, Blogs und Social-Media-Plattformen zu erstellen. Dies kann Unternehmen viel Zeit und Mühe ersparen, da sie die Inhalte nicht mehr von Grund auf neu schreiben müssen.
Sentiment Analysis: ChatGPT kann verwendet werden, um die Stimmung von Kundenrezensionen, Beiträgen in sozialen Medien und anderen Textdaten zu analysieren. Dies kann Unternehmen helfen, Kundenmeinungen und -präferenzen zu verstehen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Question answering: ChatGPT kann verwendet werden, um Q&A-Systeme zu entwickeln, die Fragen in natürlicher Sprache beantworten können. Dies kann Unternehmen dabei helfen, Kundensupport-Aufgaben zu automatisieren und die Arbeitslast der menschlichen Support-Mitarbeiter zu reduzieren.
Language translation: ChatGPT kann verwendet werden, um Texte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Dies kann Unternehmen helfen, ein breiteres Publikum zu erreichen und in neue Märkte zu expandieren.
Summarization: ChatGPT kann verwendet werden, um lange Dokumente oder Artikel automatisch zusammenzufassen, so dass Menschen den Inhalt schnell verstehen können.
Fraud detection: ChatGPT kann verwendet werden, um betrügerische Aktivitäten bei Finanztransaktionen zu erkennen, wie z.B. Kreditkartenbetrug oder Geldwäscherei. Dies kann Unternehmen helfen, ihre Kunden zu schützen und das Risiko finanzieller Verluste zu verringern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ChatGPT eine bahnbrechende Technologie ist, die das Potenzial hat, die Kommunikation mit Computern und anderen Technologien zu revolutionieren. Seine Fähigkeit, menschenähnliche Antworten zu erzeugen, und seine Flexibilität machen es zu einem idealen Werkzeug für eine breite Palette von Anwendungen in der Geschäfts- und IT-Branche. Es ist jedoch wichtig, die Daten, die zum Trainieren des Modells verwendet werden, sorgfältig zu prüfen und seine Grenzen zu kennen, um es optimal nutzen zu können.