1. Konzept der Modelle

Im Bereich der künstlichen Intelligenz bezieht sich "Modell" in der Regel auf ein Rechenmodell, das eine abstrakte Darstellung von realen Ereignissen oder Daten darstellt. In maschinellem Lernen und Deep Learning identifizieren Modelle Muster in Daten und verwenden diese Muster, um das Verhalten oder Trends neuer Daten vorherzusagen. Die Bedeutung des Modells ist entscheidend, da es die Leistung und Genauigkeit intelligenter Systeme direkt beeinflusst.

Modell = Daten + Struktur + Lernalgorithmus

Diese Formel zeigt, dass das Modell aus drei Kernkomponenten besteht: Daten (woher es lernt), Struktur (seine interne Zusammensetzung) und Lernalgorithmus (wie es aus Daten lernt). Durch die effektive Kombination dieser drei Elemente können Modelle entwickelt werden, die komplexe Aufgaben wie die Bilderkennung und die Sprachübersetzung bewältigen können.

In der Informatik ist eine Funktion ein Codeblock, der eine Reihe von Operationen umschließt. Sie akzeptiert Eingabeparameter, verarbeitet sie und gibt eine Ausgabe zurück. Ähnlich können wir die Modelle von OpenAI als eine besondere Art von "Funktion" betrachten. Diese Modelle, wie zum Beispiel GPT-4, können als Funktionen mit Eingaben (Stichworten) und Ausgaben (Antworten) betrachtet werden. Entwickler geben eine Eingabe und das Modell verarbeitet die Eingabeinformationen mithilfe komplexer Algorithmen und gibt hoch relevante Ausgaben zurück.

2. Textgenerierungsmodell (GPT)

2.1 Einführung in das GPT-Modell

Das GPT-Modell ist ein repräsentatives Textgenerierungsmodell, das von OpenAI entwickelt wurde, wobei die bekanntesten Modelle GPT-4 und GPT-3.5 sind. Diese Modelle, die auf einer riesigen Menge an Daten trainiert wurden, können natürliche Sprache und sogar formelle Dokumente verstehen. Bei der Verwendung eines solchen Modells geben wir ihm ein "Stichwort" und es generiert Text auf der Grundlage dieses Stichworts. Wenn Sie beispielsweise GPT-4 eine Frage stellen, wird es versuchen, eine genaue und nützliche Antwort zu geben.

2.2 Anwendungen des GPT-Modells

Das GPT-Modell kann auf eine Vielzahl von Aufgaben angewendet werden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf:

  • Inhalteerstellung: Automatisches Erstellen von Nachrichtenartikeln, Blog-Beiträgen und jeglicher Art von originellem Inhalt.
  • Zusammenfassung: Erstellen prägnanter Zusammenfassungen von Artikeln, Berichten oder längeren Texten.
  • Unterhaltungen: Simulation von Chats, Bereitstellung von Kundensupport oder virtuelle Beratung.

3. Assistenten

Assistenten beziehen sich in der Regel auf Entitäten, die im Namen von Benutzern Aufgaben ausführen können. Im OpenAI API werden diese Assistenten von großen Sprachmodellen wie GPT-4 unterstützt. Die von Assistenten ausgeführten Aufgaben hängen von den eingebetteten Anweisungen im Kontextfenster des Modells ab. Darüber hinaus können Assistenten oft auf Werkzeuge zugreifen, die es ihnen ermöglichen, komplexere Aufgaben auszuführen, wie das Ausführen von Code oder das Abrufen von Informationen aus Dateien.

Beispielsweise können Sie einen Assistenten entwerfen, um automatisch häufig gestellte Fragen im Kundenservice zu beantworten oder um die Kernpunkte eines umfangreichen Berichts für Sie zusammenzufassen. Die Nutzung von Assistenten kann die Arbeitseffizienz erheblich steigern und es Menschen ermöglichen, sich auf kreative und strategische Aufgaben zu konzentrieren.

import openai

openai.api_key = 'Ihr API-Schlüssel'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-004",  # hier wird eine Version des GPT-4-Modells verwendet
  prompt="Dies ist ein einfaches Beispiel, um zu veranschaulichen, wie man einen Assistenten verwendet. Können Sie mir helfen, den Hauptinhalt des folgenden Absatzes zusammenzufassen? 'Auf dem heutigen Markt ist die diversifizierte Anlage ein wichtiger Bestandteil der Finanzplanung, und die Aufteilung von Vermögenswerten auf verschiedene Märkte kann Risiko und Rendite effektiv ausgleichen.'",
  max_tokens=150
)

print(response.choices[0].text.strip())

In diesem Beispiel rufen wir eine Version der OpenAI API auf und entwerfen einen einfachen Prompt, um den Assistenten zu bitten, den Hauptinhalt eines Textabsatzes für uns zusammenzufassen. In der Praxis kann diese Funktionalität auf verschiedene Textverarbeitungsaufgaben wie das Schreiben, Bearbeiten, Übersetzen und mehr ausgeweitet werden.

4. Einbettungen

Einbettungen beziehen sich auf die Transformation von Daten (wie beispielsweise einen Text) in eine Vektorrepräsentation, mit dem Ziel, die semantischen und funktionalen Aspekte der Daten zu erhalten. Durch Einbettungen werden Datenblöcke mit ähnlichem Inhalt im Vektorraum näher beieinander sein. OpenAI bietet ein Text-Einbettungsmodell an, das einen Textstring als Eingabe nehmen und einen Einbettungsvektor als Ausgabe generieren kann. Einbettungen sind sehr nützlich für Aufgaben wie Suche, Clustering, Empfehlungssysteme, Anomalieerkennung und Klassifizierung.

Zum Beispiel können wir Einbettungen verwenden, um ein Empfehlungssystem zu verbessern. Das System kann die am besten passenden Elemente finden, indem es den Abstand zwischen den Einbettungsvektoren von benutzerdefinierten Beschreibungen und Elementbeschreibungen vergleicht.

Einbettungen werden häufig in den folgenden Szenarien angewendet:

  • Information Retrieval (Suche): Vergleichen von Einbettungen verschiedener Dokumente, um die relevantesten Dokumente für eine Anfrage zu finden.
  • Text-Clustering: Gruppierung von Dokumenten oder Textfragmenten basierend auf Inhalt oder semantischer Ähnlichkeit.
  • Empfehlungssysteme: Analyse des Benutzerverhaltens und -präferenzen, um potenziell interessante Elemente oder Inhalte durch Vergleich von Einbettungen zu finden.
  • Anomalieerkennung: Identifizierung ungewöhnlicher Datenpunkte im Vektorraum, die auf Fehler oder wichtige Entdeckungen hinweisen können.
  • Klassifizierung: Nachdem Dokumente in Vektoren eingebettet wurden, können Maschinenlernklassifikationsmodelle wie SVM oder neuronale Netzwerke für Klassifizierungsaufgaben verwendet werden.

Einbettungstechnologie ist ein entscheidendes Konzept in den Bereichen der natürlichen Sprachverarbeitung und des maschinellen Lernens, insbesondere bei der Verarbeitung von Textdaten im großen Maßstab, da sie die Dimensionalität effektiv reduziert und nützliche Feature-Informationen extrahiert.

5. Tokens

Tokens spielen eine entscheidende Rolle in Modellen zur natürlichen Sprachverarbeitung. Kurz gesagt sind Tokens die grundlegenden Einheiten, die das Modell zur Verarbeitung und zum Verständnis von Textinformationen verwendet. In OpenAI-Modellen repräsentieren Tokens in der Regel gemeinsame Zeichenfolgen. Zum Beispiel kann das Wort "Computer" in zwei Tokens zerlegt werden: "Comp" und "uter". Dieser Prozess wird Tokenisierung genannt.

In OpenAI-Anwendungen basiert auch die Abrechnung für das Modell auf Tokens. Die Kosten für jede Anfrage werden auf der Anzahl der verarbeiteten Tokens berechnet - das heißt, der Gesamtanzahl der Tokens in der Eingabeaufforderung und im generierten Text. Das bedeutet, je länger die Anfrage ist, desto mehr Tokens werden verbraucht und folglich steigen die Kosten.

6. Feinabstimmung des Modells

6.1 Übersicht der Feinabstimmung

Feinabstimmung ist eine gängige Strategie im Bereich des Deep Learning. Bei Anwendungen basierend auf GPT-Modellen bedeutet Feinabstimmung eine weitere Schulung des ursprünglichen Modells, jedoch unter Verwendung spezifischer Datensätze, um das Modell besser an bestimmte Aufgaben oder Domänenanforderungen anzupassen.

6.2 Warum ist Feinabstimmung erforderlich?

Obwohl das von OpenAI bereitgestellte GPT-Modell vielseitig einsetzbar ist und verschiedene Textaufgaben bewältigen kann, kann seine Leistung in spezifischen Szenarien möglicherweise nicht zufriedenstellend sein. Zum Beispiel möchte ein Unternehmen möglicherweise automatisierte Antworten auf Kunden-E-Mails erstellen, aber das Standardmodell versteht möglicherweise nicht vollständig professionelle Begriffe in der Branche oder kann spezifische Kundenanfragen nicht vorhersagen.

In solchen Fällen kann das Unternehmen durch Feinabstimmung das Modell unter Verwendung der gesammelten E-Mail-Daten trainieren. Als Ergebnis kann das Modell lernen, den Firmenstil in der Beantwortung von E-Mails besser zu repräsentieren und eine höhere Genauigkeit und Effizienz bei der Bewältigung ähnlicher Probleme zu demonstrieren. Hierin liegt die Bedeutung der Feinabstimmung - Anpassung des Modells, um genauere und qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu liefern.