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Was ist GPT-3 and warum revolutioniert es die KI?

Was ist GPT-3 and warum revolutioniert es die KI?

Viele bezeichnen GPT-3 als das gr√∂√üte k√ľnstliche neuronale Netz, das je geschaffen wurde.

Dieser neue Fortschritt, der von der Firma OpenAI pr√§sentiert wurde, hat Elon Musk und Sam Altman mehr als 4 Millionen Dollar gekostet. Die Investition hat sich jedoch gelohnt, da es eine neue und noch unbekannte Welt der M√∂glichkeiten f√ľr KI er√∂ffnet hat. 

Index

Was ist GPT-3?

GPT-3 steht f√ľr Generative Pre-training Transformer 3. Es ist ein Deep-Learning-Modell, das von Algorithmen gebildet wird. Das Modell ist in der Lage, Muster in den Daten zu erkennen und durch Beispiele zu lernen. Aus diesem Grund wird es als k√ľnstliches neuronales Netz mit Langzeitged√§chtnis betrachtet.

 

Die Hauptfunktion von GPT-3 ist die Generierung von Text, durch seine  zuvor trainierten Algorithmen, die  aus einer riesigen Datenbank gewonnen wurden.

 

Es wertet alle eingehenden Daten aus und verarbeitet sie anschlie√üend. So sind wir in der Lage, ben√∂tigte Informationsl√ľcken zu schlie√üen.

GPT-3 wurde als der wichtigste und n√ľtzlichste Fortschritt in der k√ľnstlichen Intelligenz seit Jahren bezeichnet. Bis heute scheint es das leistungsf√§higste KI-Modell zu sein, und das nur in der Beta-Version.

 

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Die Fähigkeit des GPT-3

Datenanalyse f√ľr GTP-3
Datenanalyse. Quelle: Unsplash

GPT-3 ist in der Lage, mit einer einzigen Anweisung Text zu generieren und den Rest des Schreibens zu vervollst√§ndigen. Dabei werden mehr als 175 Milliarden Parameter verarbeitet. Die Vorg√§ngerversion, GPT-2 (vorgestellt im Jahr 2019), war nur in der Lage 1,5 Milliarden Parameter zu verarbeiten. Dies ist ein erstaunlicher  Fortschritt in kurzer Zeit. 

Au√üerdem kann es Texte in andere Sprachen √ľbersetzen und an verschiedene Schreibstile anpassen, z. B. Journalismus, Roman usw. Es kann Gedichte schreiben oder uns eine passende Antwort auf unsere Fragen geben.  

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass GPT-3 alles erstellen kann, was eine Sprachstruktur hat: Fragen beantworten, Aufsätze schreiben, lange Texte zusammenfassen, Übersetzungen machen, Notizen machen und sogar Entwicklungscode erstellen.

Ja, Sie haben richtig gelesen, es kann programmieren. Mit Erstaunen wurde festgestellt, dass es ein Plug-in f√ľr das Software-Tool Figma, das h√§ufig im App- und Web-Design eingesetzt wird, verwenden kann. Dieses Dienstprogramm k√∂nnte gro√üe Auswirkungen auf die Art und Weise haben, wie Software und Anwendungen in Zukunft entwickelt werden.

Seine F√§higkeiten sind erstaunlich, insbesondere wenn man sein Potenzial f√ľr die Zukunft betrachtet. 

 

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Wie funktioniert GPT-3?

Damit es richtig funktionieren kann, musste es vorher mit einer gro√üen Menge an Daten versorgt werden. Daf√ľr wurden OpenAI ausgew√§hlte Texte von Wikipedia und etwa 750 GB aus dem CommonCrawl, ein √∂ffentlich zug√§nglicher Datensatz,  gew√§hlt. Dies erforderte eine hohe Menge and Computer-Ressourcen und Investitionen in H√∂he von 4.6 Millionen Dollar f√ľr die Schulung.  

Diese algorithmische Struktur ist darauf ausgelegt, einen Teil der Sprache (Eingabe) zu nehmen und in eine Nachricht umzuwandeln, die es als n√ľtzlichsten Teil vorhersagt. Diese Vorhersagen werden durch Training mit seiner gro√üen Datenbank erstellt. Damit unterscheidet es sich zu anderen Algorithmen. 

Zum Aufbau von Texten, wie z. B. S√§tzen, wird die semantische Analyse verwendet. Damit k√∂nnen nicht nur W√∂rter und allgemeine Bedeutungen untersucht werden, sondern auch unterschiedliche Bedeutung, je nach der Verwendung von anderen W√∂rter und ihrem globalen Kontext. 

ūüĎáūüŹĽ In diesem Video finden Sie 14 Beispiele f√ľr Apps, die in GPT-3 entwickelt werden:

Un√ľberwachtes Lernen

Diese spezielle Art zu lernen, nennt man un√ľberwachtes Lernen. Das bedeutet, dass im Training keine Anweisungen erfolgen, die eine Antwort als richtig oder falsch kennzeichnet. Sie erhalten alle ben√∂tigten Informationen durch die Analyse der Texte, die Teil der Datenbank sind.

Wenn KI mit einer Aufgabe beginnt, wird sie Millionen von Fehlern machen, aber irgendwann auf das richtige Wort kommen. Bei der √úberpr√ľfung urspr√ľnglicher Eingaben wird festgestellt, was die „richtige“ Option ist. Wenn die richtige Ausgabe festgestellt wurde, wird dem richtigen Prozess des Algorithmus ein „Gewicht“ zugewiesen. Auf diese Weise kann schrittweise erlernt werden, welche Prozesse am ehesten richtige Antworten liefern.

 

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Welche Probleme können auftreten?

Einige Probleme, vor denen Spezialisten f√ľr k√ľnstliche Intelligenz gewarnt haben, sind die Verbreitung von Fake News. Diese Algorithmen k√∂nnten falsche Nachrichten produzieren und die Netzwerke √ľberfluten. Es entstehen allgemeine Fehlinformation, ohne dass wir bemerken, was passiert.

 Wenn Sie denken dass Sie einen von einer Maschine geschriebenen Text erkennen k√∂nnen, dann sollten Sie eine Studie von Adrian Yijie Xu lesen. Diese sagt: 

 

„Nur 52% der Leser erkennen, welche Texte von GPT-3 erstellt werden.‚Äú

 

Damit w√§re ein hoher Prozentsatz der Bev√∂lkerung anf√§llig f√ľr k√ľnstliche Fake News. Die Weiterverbreitung k√∂nnte erheblich zu Desinformationen beitragen.

Ein weiteres Problem im Moment ist der Preis des Tools. Da es eine große Menge an Computerleistung benötigt, um zu funktionieren ist die Verwendung recht teuer. Der Einsatz ist also nur auf wenige Unternehmen beschränkt, die es sich leisten können.

 

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 Die Zukunft von GPT-3

Auf der anderen Seite hat OpenAI nicht alle Details offengelegt, wie seine Algorithmen funktionieren. Wer sich also auf GPT-3 verlässt, um eine Frage zu beantworten oder ein Produkt zu erstellen, ist im Prinzip blind. Man kann nicht wissen, wie es diese Informationen bekommen hat und ob sie zuverlässig sind

Denn das System ist vielversprechend, aber noch nicht perfekt: Es kann zwar kurze Texte oder einfache Anwendungen erstellen, aber bei komplexeren Aufgaben erinnern seine Ergebnisse eher an Geschwafel, als eine wirklich brauchbare Antwort. 

Bei allen Einschr√§nkungen k√∂nnen wir nicht genau sagen, ob GPT-3 in kurzer Zeit sehr vielversprechende Ergebnisse erzielen kann.  Wir hoffen aber, dass es in Zukunft auf praktische Art und Weise in unserem t√§glichen Leben angewendet werden kann. Zum Beispiel zur Verbesserung von Chatbots oder als Hilfe f√ľr Programmierer. 

Proyecto Digital

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