Die Technik hinter ChatGPT kompakt erklärt - c't uplink kompakt
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- เผยแพร่เมื่อ 8 ก.พ. 2023
- Die Technik hinter der künstlichen Intelligenz ChatGPT: Wie funktioniert das Sprachmodell der KI und welchen Trick hat OpenAI genutzt, um ChatGPT gegenüber GPT-3 zu verbessern. KI-Expertin und c't-Redakteurin Pina Merkert erklärt im Gespräch mit ihrem c't Kollegen Keywan Tonekaboni die Hintergründe. Erfahrt mehr über Neuronale Netze, was es mit „Proximal Policy Optimization“ (PPO) auf sich hat und wie die KI ChatGPT trainiert wurde.
#chatgpt #gpt3 #KI - วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี
Großartig erklärt, tolles Format! Vielen Dank für das lehrreiche Video.
Ich denke ihr solltet aufgrund der Bedeutung dieser Entwicklung für die Gesellschaft der Zukunft unbedingt eine ganze Reihe zu dem Thema machen. Es ist wichtig das möglichst viele Menschen die Grundlage dieser Technik zumindest in Ansätzen erstehen. Was für ein glücklicher Zufall das ihr mit Pina jemand in der Redaktion habt die sich schon länger damit beschäftigt und sich so gut auskennt.
Danke für das Video. Pina ist wie immer spitze. Sie hast halt drauf!
Bitte mehr davon.
Liebe Grüße an das Team.
Spannend und gut verständlich! Danke dafür!
Hat mir auch gefallen. Schön ist, dass Details erklärt wurden, die man nicht eh schon wusste, auch wenn man das Thema verfolgt hat. Sehr gut auch, dass es ein bisschen anspruchsvoller war, als vieles sonst - das denke ich manchmal beim Hören der Podcasts. ;)
Super erklärt, danke!
Großartig erklärt! Vielen Dank!
Mega Video, ChatGPT hat mich im Selbstexperiment auch total geflasht! Besonders, dass er die Zusammenhänge der Antworten zu „begreifen“ scheint, ist wirklich weird...😁
Ihr hättet den Ton auch von einer KI noch schnell enthallen lassen können... 😉
bing 3 Netze eins für die Sicherheit
Ich habe null verstanden könntest du nicht einfach erklären
Das tut uns Leid. Leider sind Transformer (siehe www.heise.de/select/ct/2022/11/2209411484725819263) schon eine recht komplexe Architektur für neuronale Netze. Zum Einstieg ist vielleicht dieser schon etwas ältere c’t-Artikel von Andrea Trinkwalder lesenswert: www.heise.de/select/ct/2016/6/1458191210995647
Einen Praxis-Einstieg wie man ein neuronales Netz selbst programmiert hat Pina 2019 geschrieben (mit einem Beispiel mit einem Neuron, das man im Kopf nachrechnen kann): www.heise.de/select/ct/2019/21/1570802553912690
mich persönlich stört der Hall in der location doch ziemlich
Danke für das Feedback.
"Open"AI
6:62 und diese Menschen sitzen in Kenia und arbeite für 2$ / h.
Ohne Ausbeutung kommt auch die schöne cleane AI Welt nicht aus.
Nix verstanden
Schau mal diesen älteren Artikel unserer Kollegin Andrea: www.heise.de/select/ct/2016/6/1458191210995647
Der hilft vielleicht für den Einstieg.
Leider wird hier viel falsch bzw. mangels Wissen nicht ausreichend erklärt. Hättet ihr "gpt" inhaltlich verstanden, wüsstest ihr, dass das KNN ausschließlich auf dem Modell des Maschinen-Lernens besteht. Dabei werden sogar die Parameter selbst gewichtet, um am Ende einen höheren Score zu erzielen. Und gefüttert mitunter sensibler Daten bezüglich Datenschutz und Copyright, weshalb nicht mal der Quell-Pool genannt werden darf.
Vielen Dank für das Feedback. In diesem Kurzvideo konnten und wollten wir nur auf einen winzigen Teilaspekt eingehen und das möglichst allgemeinverständlich (Mut zur Lücke). Ausführlicher haben wir darüber in der c't geschrieben, sowohl in der kommenden c't 5/2023 als auch schon früher:
www.heise.de/hintergrund/KI-So-funktionieren-kuenstliche-Sprachsysteme-vom-Typ-Transformer-7077832.html
Oder auch hier in c't uplink 42.6 (GPT-3): th-cam.com/video/hNsXWdSOayI/w-d-xo.html
Ich finde deinen Kommentar sehr unfreundlich. 😞
Warum siehst du es dir an, wenn du es besser weißt?
Schau aus dem Fenster und zeig Falschparker an!
@@fortunato1957 Man muss um das zu vermittelnde Wissen erstmals wissen, um darüber als KlugscheiBer besser zu wissen 😅