Chat GPT verstehen: Hintergründe - Zusammenhänge - Bedeutung

November 2022: ein „Chat“ wie kein anderer? Überblick über verschiedene Modellklassen (neuronale Netze, Transformer, „destillierte“ Modelle …)
 
Mit „ChatGPT“ (genauer gesagt dem Modell GPT-3), das im November 2022 von OpenAI veröffentlicht wurde, hat sich vieles verändert – insbesondere im Marketing der KI. Während Chatbots zuvor eher von durchschnittlicher Qualität waren und die erste Generation der GPT-Modelle eher enttäuschte, setzte OpenAI auf die breite Öffentlichkeit und brachte eine neue Version heraus, die es schaffte, Begeisterung zu wecken und eine massive Nutzung und Verbreitung auszulösen.
 
Aber was bedeutet eigentlich GPT? Genau dieser Frage widmen wir uns in dieser Sitzung. Mathematische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Wir führen die Konzepte in ihren Grundzügen ein und versuchen zu verstehen, was „Kodierung“ bedeutet und warum der Transformer von GPT anders kodiert und dekodiert als frühere Modelle (die bekannten „neuronalen Netze“ des Deep Learning).
 
Kurz gesagt: Wir geben einen Überblick über die Techniken, die sich in den letzten Jahren stark entwickelt haben, um die Unterschiede zwischen einem neuronalen Netz, einem LLM, einem destillierten Modell zu verstehen – und warum manche davon sprechen, „LLM-pilled“ zu sein.

Überblick über die Techniken, die sich in den letzten Jahren stark entwickelt haben

keine Einschränkungen

keine Einschränkungen

keine Einschränkungen