Arbeitsprinzipien von ChatGPT

ChatGPT, wie andere Modelle in der GPT-Familie, arbeitet in einer Reihe von Schritten, um textbasierte Antworten zu generieren. Hier ist eine vereinfachte Übersicht darüber, wie ChatGPT funktioniert:

Hinweis

Im Kontext von ChatGPT bezieht sich ein Ausgabetoken auf eine Texteinheit, die das Modell als Teil seiner Antwort generiert.

Wie bestimmt ChatGPT die Wahrscheinlichkeitsverteilung, um das nächste Ausgabetoken zu generieren?

ChatGPT bestimmt die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Generierung des nächsten Ausgabetokens mithilfe seiner neuronalen Netzwerkarchitektur und vortrainierten Parameter.
Wie jedes neuronale Netzwerk wird es auf einigen Trainingsdaten trainiert, um sinnvolle Antworten zu liefern. Der Trainingsprozess von ChatGPT bestand aus zwei Hauptschritten:

1. Zunächst durchlief es eine Vortrainingsphase, in der es einem riesigen Textkorpus aus dem Internet ausgesetzt war. Das Modell lernte während dieser Phase Sprachmuster, Grammatik und allgemeines Wissen. Dieser Vortrainingsprozess stattete ChatGPT mit einem breiten Sprachverständnis aus;
2. Zweitens gab es eine Feinabstimmungsphase. In dieser Phase wurde das Modell auf spezifischen Datensätzen verfeinert, die von OpenAI erstellt wurden. Diese Datensätze umfassten Demonstrationen korrekten Verhaltens und Vergleiche zur Bewertung verschiedener Antworten. Die Feinabstimmung half, das Verhalten des Modells anzupassen, sodass es besser geeignet ist, sichere und kohärente Antworten in einem Gesprächskontext zu generieren. Die Kombination aus Vortraining und Feinabstimmung trug zu den Fähigkeiten und dem Verhalten von ChatGPT bei.