Was ist ChatGPT?

ChatGPT ist ein KI-Chatbot basierend auf Large Language Models (LLMs) von Open AI. Der Chatbot verfügt über ein sprachbasiertes Modell, das in der Lage ist, menschliche Sprache zu verstehen und menschliche Antworten zu generieren.

Einige der beliebtesten Aufgaben, die ChatGPT ausführen kann, sind 

  • das Verfassen von Aufsätzen, 
  • die Beantwortung von Fragen
  • und das Generieren von Programmiercode

In dem Artikel wollen wir uns ansehen, was ChatGPT genau ist, wie es funktioniert, was seine Vorteile sind und welche Herausforderungen sich mit der Anwendung von ChatGPT ergeben.

Was ist ChatGPT einfach erklärt

ChatGPT ist ein auto-generatives KI-Chatbot-System, das von OpenAI aus San Francisco ursprünglich für die Online-Kundenbetreuung entwickelt wurde. Die Fähigkeit von ChatGPT Wissen in kürzester Zeit zusammenzufassen und wiederzugeben, basiert auf Large Language Models (LLMs). Large Language Models sind große Sprachmodelle die auf Milliarden Daten trainiert sind – dazu später mehr.  

Die Daten und Informationen des Chatbots stammen aus Lehrbüchern, Websites und verschiedenen Artikeln. Diese verwendet er, um seine eigene Sprache in Form von Antworten zu modellieren, mit der er auf menschliche Anfragen reagiert.

Hier ein Beispiel:

Wir fragen ChatGPT, wie es ihm geht, um zu demonstrieren, wie ChatGPT antwortet.
Wir fragen ChatGPT, wie es ihm eigentlich geht.

Das Chatbot-System liefert Informationen und Antworten auf Anfragen durch KI. Die gängige Version von ChatGPT ist das Modell GPT-3 (derzeit 3.5). Inzwischen ist GPT-4 in begrenztem Umfang für ChatGPT Plus-Nutzer verfügbar und wird als API verfügbar sein. ChatGPT Plus ist ein kostenpflichtiger Dienst, auf den einige von der kostenlosen Version von ChatGPT upgraden. Ein Vorteil von ChatGPT Plus ist, dass es den allgemeinen Zugang auch zu Spitzenzeiten ermöglicht.

Die Popularität des Chatbots hat weltweit Aufmerksamkeit erregt, sowohl positive als auch negative. So hat Italien den Dienst im März 2023 wegen Bedenken hinsichtlich des Schutzes persönlicher Daten vorübergehend gesperrt, ihn dann aber wieder zugänglich gemacht. Dennoch ist es nach wie vor ein äußerst beliebtes Tool, das Rekorde beim Nutzerwachstum aufstellt.

Wie funktioniert ChatGPT?

ChatGPT basiert auf dem Konzept des Large Language Models (LLMs). Diese großen Sprachmodelle werden mit Milliarden, bis Billiarden von Daten trainiert und reichen somit in den Bereich des Deep Learnings. Die Entwickler implementierten eine Transformer-Architektur, die diese Terabytes von Daten mit Milliarden von Wörtern verarbeitet, damit der Chatbot passend auf Fragen und Aufforderungen reagiert. 

Transformer-Modelle wurden erstmals in dem Paper „Attention is All You Need“ von Vaswani et al. im Jahr 2017 eingeführt. Die Idee hinter den Transformer-Modellen war eine neue Architektur für maschinelles Lernen, die auf dem Konzept der Aufmerksamkeit (englisch: „attention“) basiert. Anstatt sequenziell zu arbeiten, können Transformer-Modelle Informationen über die gesamte Eingabesequenz gleichzeitig verarbeiten. Dies geschieht durch die Verwendung von Multi-Head-Attention-Mechanismen, die es dem Modell ermöglichen, wichtige Teile der Eingabe zu identifizieren und sich darauf zu konzentrieren.

Der Transformer war ein bedeutender Durchbruch, insbesondere im Bereich der maschinellen Übersetzung und natürlichen Sprachverarbeitung. Seit seiner Einführung wurden Transformer-Modelle weiterentwickelt und sind heute die Grundlage vieler moderner Sprachmodelle, darunter auch das bekannte Modell GPT (Generative Pre-trained Transformer) von OpenAI.

OpenAI trainierte GPT-3, kurz für „Generative Pre-trained Transformer 3“, durch einen Prozess namens „unsupervised learning“. Ziel war es, aus großen Mengen unstrukturierter Daten zu lernen, ohne spezifische Anweisungen oder Labels für einzelne Beispiele zu erhalten. Im Falle von GPT-3 verwendete OpenAI ein gigantisches neuronales Netzwerk mit 175 Milliarden Parametern trainiert.

Der Trainingsprozess von GPT-3 umfasste mehrere Phasen:

  1. Datensammlung: Eine umfangreiche Menge an Textdaten aus dem Internet wurde gesammelt. Diese Daten umfassten Websites, Bücher, Artikel, Foren, soziale Medien und mehr. Das Ziel war es, eine breite Palette von Sprachstilen, Themen und Kontexten abzudecken, um ein vielseitiges Sprachverständnis zu entwickeln.
  2. Vor-Training: Das neuronale Netzwerk wurde dann auf diesen Datensatz in einem unüberwachten Vor-Trainingsschritt trainiert. Während dieses Vor-Trainings lernte das Modell, die Struktur und das Muster der Sprache zu verstehen. Dabei wurden Techniken wie Masked Language Modeling verwendet, bei denen das Modell Teile des Inputs maskiert und versucht, sie vorherzusagen.
  3. Feinabstimmung: Nach dem Vor-Training wurde das Modell auf bestimmte Aufgaben oder Domänen feinabgestimmt, indem es mit einem kleineren, aufgabenspezifischen Datensatz weiter trainiert wurde. Dieser Schritt half dem Modell, sich auf spezifische Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung oder Frage-Antwort-Systeme anzupassen.
  4. Iterative Verbesserung: Der Trainingsprozess war wahrscheinlich iterativ, wobei das Modell trainiert, evaluiert und verbessert wurde, um die Leistung kontinuierlich zu steigern.

Wenn Sie mit ChatGPT „kommunizieren“ läuft das wie folgt ab:

  1. Sie stellen dem Chatbot eine Frage oder fordern ihn zu etwas auf, z.B. zum Zusammenfassen eines Sachverhalts.
  2. ChatGPT analysiert Ihre Anfrage und nutzt sein „Wissen“ aus den Trainingsdaten, um relevante Informationen zu extrahieren, zu sammeln und zusammenzufassen.
  3. Aus diesen Informationen bildet ChatGPT eine Antwort und übermittelt Ihnen diese im Chat, so dass ein Dialog entsteht. 

In welchen Fällen ist die Anwendung von ChatGPT nützlich? Sehen wir uns das genauer an.

Beispiele für die Anwendung von ChatGPT in verschiedenen Bereichen

ChatGPT soll Antworten generieren und Anfragen verstehen, und das in einem Dialog Fenster in Interaktion mit einem Menschen, ähnlich wie Siri oder Alexa, nur in Schrift- statt Sprachform. Wir können Chatbots zum Beispiel für die Kundenkommunikation verwenden, um Mitarbeiter zu entlasten. Diese Chatbots basierend auf weitaus weniger Daten und ihre Antworten sind daher begrenzt. 

Da der Chatbot auf Large Language Models basiert und nicht an die Beantwortung unternehmensspezifischer Fragen gebunden ist, verfügt es über weit mehr Verwendungszwecke.

Wir haben einige Anwendungsfälle von ChatGPT für Sie aufgeführt:

Frage-Antwort-SystemeGPT-3 kann Fragen in natürlicher Sprache beantworten, indem es auf Wissen zugreift, das während des Trainingsprozesses erworben wurde.
TextgenerierungGPT-3 kann verwendet werden, um Texte in natürlicher Sprache zu generieren, sei es für kreative Schreibprojekte, die Erstellung von Produktbeschreibungen, das Verfassen von Nachrichtenartikeln oder sogar das Entwickeln von Dialogen für Geschichten oder Drehbücher.
Automatische ZusammenfassungGPT-3 kann lange Texte zusammenfassen, indem es die Hauptpunkte identifiziert und in prägnanter Form wiedergibt.
ÜbersetzungDurch die Eingabe von Text in einer Sprache kann GPT-3 diesen Text in eine andere Sprache übersetzen.
CodegenerierungGPT-3 kann verwendet werden, um Code in verschiedenen Programmiersprachen zu generieren, basierend auf einer Beschreibung oder einem Problem.
Textanalyse und -verarbeitungGPT-3 kann Texte analysieren, um bestimmte Muster zu erkennen, Stimmungen zu identifizieren oder Informationen zu extrahieren.
Konversationelle KIGPT-3 kann als Grundlage für Chatbots oder virtuelle Assistenten dienen, die auf natürliche Weise mit Benutzern interagieren können.
Anwendungsfälle von ChatGPT.

OpenAI hat ein ChatGPT-Plugin-Funktionsset veröffentlicht, um die anfänglichen Fähigkeiten des Chatbots zu verbessern und dem Modell die Möglichkeit zu geben, auf das Wissen und die Funktionen vieler Drittanbieteranwendungen zurückzugreifen.

Dazu gehört der ChatGPT-Code-Interpreter, der die Arbeitsabläufe für Programmierer positiv beeinflussen könnte. Der erste Satz von Plugins umfasste beliebte Plattformen wie Expedia, Klarna, Slack, Wolfram, OpenTable, Shopify und andere. Dank der Plugins kann ChatGPT zum Beispiel auch Diagramme mit Wolfram erstellen oder Restaurantreservierungen von OpenTable senden.

Mit der Veröffentlichung des Funktionsaufrufs und des API-Updates können Benutzer nun ChatGPT verwenden, um Code zu erstellen, indem sie eine Funktion für ChatGPT beschreiben. 

Hier ein Beispiel, in dem wir ChatGPT aufforderten, uns einen Code für das Wetter in Köln zu schreiben:

ChatGPT schreibt einen Code, um das Wetter in Köln abzurufen.
ChatGPT, schreibe uns bitte einen Code, um das Wetter in Köln abzufragen.

Was sind verschiedene Anwendungsfälle von ChatGPT im Unternehmen?

Die Anwendungsfälle von ChatGPT sind hauptsächlich auf die Inhaltserstellung und -umwandlung und die Verbesserung der Automatisierung fokussiert. Wir geben Ihnen ein paar Beispiele, wie Sie GPT im Unternehmen für Prozessoptimierung nutzen können.

  1. Interne Kommunikation: Wir können ChatGPT für das Verfassen interner E-Mails oder der Erstellung einer Tagesordnung verwenden. Auch die Unterstützung beim Entscheidungsprozess ist durch den Chatbot gewährleistet. Durch Algorithmen und Billionen von Daten hilft der Chatbot dabei Entscheidungen zu treffen, so dass Mitarbeiter sich auf wesentliche Aufgaben fokussieren können. 
  2. Vertrieb und Marketing: Durch die Auswertung von Milliarden von Daten lassen sich wertvolle Erkenntnisse zum Kundenverhalten sammeln. So bietet ChatGPT dem Vertriebsteam eine Grundlage für erfolgreiches Leadmanagement. ChatGPT kann außerdem Kunden beratend für Produkte zur Verfügung stehen.
  3. Programmierung: Wie Sie weiter oben sehen können, haben wir ChatGPT nach einem Code zur Wetter-Abfrage in Köln gebeten. In der Unternehmensanwendung hilft GPT Entwicklern dabei, Code zu schreiben, Fehlerquellen zu identifizieren und sie zu beheben. Das Erlernen neuer Programmiersprachen wird ebenfalls einfacher durch die Verwendung des Chatbots.
  4. Content-Management: Das Modell hilft besonders im Bereich der Ideenfindung z.B. für neue Blogartikel. Aber auch das Korrigieren bestehender Artikel oder die Abhilfe bei Schreibblockaden ist mit dem Spracherzeugungsmodell gewährleistet. Natürlich erstellt der Chatbot auf Anfrage auch ganze Blogartikel, allerdings sollten wir diese immer vom Menschen überprüfen lassen, da qualitative Einbüßen nicht ausgeschlossen sind.

Entscheidend bei dem Einsatz von LLMs wie Chat GPT für Ihr Unternehmen ist die Personalisierung dieses. Das gelingt durch LLMOps.

Hier erfahren Sie, wie Sie LLM-Modelle in der Praxis einsetzen können.

Welche verschiedenen Modelle gibt es?

GPT-3-Chatbots sind Bots, also Anwendungen künstlicher Intelligenz, die so programmiert werden können, dass sie eine natürliche, menschenähnliche Kommunikation führen. Sie können dank der Entwicklung mit Hilfe von Engines, hier speziell OpenAIs GPT-3, die ein Training in geschriebener und gesprochener menschlicher Sprache ermöglichen, ein beeindruckendes Engagement und einen hohen Nutzwert bieten.

GPT-3-Chatbot-Anwendungen nutzen Deep Learning und andere Techniken, die auf das Verständnis von Sprache und linguistischen Modellen ausgerichtet sind. Dies ermöglicht eine Kommunikation, die von einer menschlichen Konversation fast nicht zu unterscheiden ist, und kann in manchen Fällen weitaus nützlicher sein als normale Chatbots, z. B. bei der Kundenbetreuung.

Was ist ChatGPT-4?

ChatGPT-4 ist über OpenAI verfügbar. Wenn Sie eine Verbindung über APIs herstellen möchten, hat OpenAI das GPT-4-Modell noch nicht geöffnet, so dass die aktuelle Anwendung immer noch das „GPT-3.5-Sprachmodell“ verwendet. Dieser generative Pre-Trained Transformer, kurz GPT, ist das Gehirn des berüchtigten Chatbots.

Wie wir bereits erwähnt haben, hat OpenAI ein brandneues großes multimodales Modell, GPT-4, veröffentlicht. Dieses neue Modell ist jetzt live und in Chat GPT verfügbar. Es ermöglicht den Nutzern, den Bot mit Bildern und Videos zu füttern, um eine Textantwort über das DALL-E-Modell zu generieren.

Genau genommen wird es also kein Chat GPT 4 geben, sondern eine aktualisierte Version von ChatGPT, die die GPT-4-Infrastruktur nutzt.

Was ist ChatGPT-5?

Wie der Name schon andeutet, wäre Chat GPT-5 eine aktualisierte Version von ChatGPT, die auf dem gerüchteweisen KI-Modell der nächsten Generation (GPT-5) von OpenAI aufbaut. GPT-5 existiert derzeit nicht, und laut Sam Altman, CEO und Mitbegründer von OpenAi, der auf einer Veranstaltung am MIT sprach, wird GPT-5 derzeit nicht trainiert. Aber wenn sie es tun, würden wir erwarten, dass dieses Modell die nächste Grundlage und die Bausteine für ihren Chatbot, Chat GPT, wird.

Es ist noch zu früh, um zu sagen, wann wir ihn sehen könnten, aber es wird noch mindestens ein paar Jahre dauern.

Welche Sprachen unterstützt ChatGPT?

ChatGPT arbeitet hauptsächlich in englischer Sprache, aber SEO.ai berichtet, dass es 95 andere Sprachen versteht, die auf der ganzen Welt gesprochen werden, einschließlich Französisch, Spanisch, Deutsch und Chinesisch.

Das Modell wurde hauptsächlich in der Programmiersprache Python geschrieben. Es ist aber in der Lage, eine Reihe von Programmiersprachen zu verstehen, darunter:

  • Python
  • JavaScript
  • Swift
  • TypeScript
  • SQL
  • Shell

Was sind die Herausforderungen von ChatGPT?

Der Hype um Chat GPT ist auch an Schülern und Studenten nicht unbemerkt vorübergegangen. Sie haben die KI benutzt, um Hausaufgaben oder Abschlussarbeiten zu schreiben. 17 Prozent der Studenten der Stanford University haben laut einer Umfrage bei ihren Abschlussprüfungen oder -arbeiten GPT genutzt. Während die meisten die KI für Brainstorming und Recherchen genutzt haben, gab es einige, die sogar ganze Elemente und Antworten für Multiple-Choice-Fragen übernommen haben.

Ihr persönliches LLM

Wir unterstützen Sie bei der Entwicklung und Umsetzung Ihres Large Language Models.

Generative KI

Rechtliche Rahmenbedingungen, die die Nutzung von Chatbots wie Chat GPT regeln, werden definitiv von Nöten sein. KI wird bereits in vielen Branchen eingesetzt, in juristischen Berufen ebenso wie in der Medizin oder bei Anwendungen wie dem autonomen Fahren. Wie sich die KI auf die Arbeitswelt auswirken wird, ist eine spannende Frage: Wird eine so hochentwickelte KI nicht nach und nach gewisse Berufsgruppen ersetzen?

Fazit

ChatGPT ist seit seiner Veröffentlichung berühmt und scheint die Technikwelt zu revolutionieren. Alles, was Sie tun müssen, ist auf die Website von OpenAI zu gehen und es in Ihrem Browser zu benutzen, um es kostenlos zu testen.

Mit dem Anstieg der Popularität und der Nutzung auf der ganzen Welt gab es einige Rückschläge auf dem Weg, und wir beginnen auch, eine Welle von ChatGPT-Detektoren zu sehen, die den Rahmen betreten. Wie genau sich ChatGPT auf das tägliche Leben auswirken wird, ist noch unklar.

Neben Chat GPT gibt es ein paar Alternativen, wie z. B. Google Bard, und auch bei Microsoft zeichnen sich einige interessante Entwicklungen ab, insbesondere das jüngste KI-Upgrade der Suchmaschine Bing.

Sie möchten mehr zu dem Thema Large Language Models oder ChatGPT erfahren? Dann kontaktieren Sie uns jetzt!

FAQ- Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet

Was ist ChatGPT?

ChatGPT ist ein Chatbot basierend auf Large Language Models und somit Techniken des Deep Learnings. Es ist in der Lage Anfragen in menschlicher Sprache zu analysieren und Antworten auf dieser Sprache zu generieren. 

Wie funktioniert ChatGPT?

Der Chatbot ChatGPT basiert auf Large Language Models. Diese arbeiten mit einer Transformer-Architektur und verarbeiten Milliarden von Daten. Stellen Sie ChatGPT eine Anfrage im Chat, so generiert das System durch Scannen dieser Milliarden Daten eine passende Antwort. Damit Fehlerquellen ausgeschlossen werden, wurde das System mit Test-und Trainingsdaten trainiert.

Wofür wird ChatGPT verwendet?

Neben dem Antworten auf Fragen, z.B. um sich einen Überblick über ein Thema zu verschaffen, kann ChatGPT auch beim Programmieren helfen. Aber auch das formulieren von Gedichten, Songtexten und das Zusammenfassen von Aufsätzen ist für den Chatbot kein Problem.

Profilbild von Vinzent Wuttke Leiter Business Development Datasolut GmbH
Vinzent Wuttke
Leiter Business
 Development

Ihr Ansprechpartner

Ob und wie künstliche Intelligenz Ihnen weiterhelfen kann, können Sie in einem ersten, unverbindlichen Gespräch mit uns herausfinden.

In diesem Gespräch erfahren Sie:

  • Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
  • Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
  • Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte
Termin buchen

Weiterlesen

Künstliche Intelligenz (KI)Sprachmodelle Vor 2 Monaten

Natural Language Processing (NLP): Funktionen, Aufgaben und Anwendungsbereiche

Natural Language Processing (NLP) ist eine Methode der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, die natürliche Sprache des Menschen zu verstehen. Anwendungsgebiete sind z.B. Chatbots, Text Mining und digitale Assistenten […]
Sprachmodelle Vor 5 Monaten

LLM-Feinabstimmung: Best Practices und Anwendungsfälle

Bei der Feinabstimmung (Fine-Tuning) werden bereits vortrainierte große Sprachmodelle (LLM: Large Language Models) optimiert, um sie für spezifische Aufgaben oder Datensätze anzupassen. In der Vergangenheit war die Anwendung von Large […]
Diagramm zeigt, wie ein Prompt eine menschliche Anfrage in eine Chatbot-Antwort umwandelt.
Sprachmodelle Vor 5 Monaten

Was ist Prompt Engineering?

Die Verwendung von LLMs wie OpenAIs ChatGPT bringt viele Vorteile mit sich aber ohne Prompt Engineering, sind die Ergebnisse des Modells höchstens ausreichend. Doch was genau verbirgt sich hinter diesem […]
Sprachmodelle Vor 6 Monaten

Was ist LLMOps? – Vorteile, Funktionen und Best Practices

LLMOps (Large-Language-Model-Operations) verwendet spezielle Tools und Verfahren zur Verwaltung großer Sprachmodelle. In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf LLMOps, seine um die Potenziale von LLMs voll auszuschöpfen. Lassen […]
Diagramm zeigt den RAG-Prozess: Eingabe, Retrieval, Augmentation und Generierung einer Antwort.
Sprachmodelle Vor 6 Monaten

Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Im Zuge der digitalen Transformation spielen künstliche Intelligenz und große Sprachmodelle (Large Language Models, kurz LLMs) eine zentrale Rolle. Eine Methode, die Effizienz dieser Modelle zu steigern, ist die Retrieval […]
Sprachmodelle Vor 9 Monaten

Large Language Model Fallbeispiele

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) verändern die Art und Weise, wie wir digitale Sprache verarbeiten und erstellen. In den letzten Jahren haben LLMs an Popularität gewonnen, besonders seit der […]
Deep Learning GrundlagenSprachmodelle Vor 12 Monaten

Was ist ein Large Language Model?

Large Language Models (zu dt. Große Sprachmodelle) arbeiten auf Basis von Deep Learning Modellen mit menschlicher Sprache. Das Ziel des Large Language Models (LLM) ist es, einen Text auf menschenähnliche […]
Newsletter und Updates

Sie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von HubSpot. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.

Mehr Informationen
Termin buchen