Künstliche Intelligenz - wir haben schon viel darüber gehört. Aber was genau hat es mit GPT-3 auf sich? Was kann es eigentlich? Und sollte der Mensch jetzt Angst vor GPT-3 haben? Die Antworten finden Sie in diesem Blog-Artikel.
Im Jahr 2020 wurde GPT-3 „geboren“! GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ist ein Sprachmodell, das von OpenAI, einem Forschungslabor für künstliche Intelligenz in San Francisco, entwickelt wurde. Das Deep-Learning-Modell mit 175 Milliarden Parametern ist in der Lage, menschenähnlichen Text zu produzieren und wurde auf großen Textdatensätzen mit Hunderten von Milliarden Wörtern trainiert. Seit der Einführung von GPT-3 im Jahr 2020 generiert es durchschnittlich 4,5 Millionen Wörter pro Tag und wird von mehr als 300 Apps genutzt.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache umfasst als eine ihrer Hauptkomponenten das Generieren von Text in menschlicher Sprache. Für Maschinen, die die Komplexität und die Feinheiten der Sprache nicht wirklich kennen, ist es jedoch eine Herausforderung, menschlich verständliche Inhalte zu erzeugen. Mit Hilfe von Texten/Artikeln/Blogs aus dem Internet wurde GPT-3 darauf trainiert, realistische Texte zu erzeugen.
GPT-3 wurde eingesetzt, um Artikel, Gedichte, Geschichten, Nachrichtenberichte und Dialoge zu erstellen, wobei nur eine kleine Menge an Eingabetext benötigt wird, um große Mengen an qualitativ hochwertigen Texten zu produzieren.
GPT-3 wird auch für automatisierte Konversationsaufgaben eingesetzt, indem es auf jeden Text, den eine Person in den Computer eingibt, mit einem neuen, dem Kontext entsprechenden Textstück antwortet. GPT-3 kann jeden Text mit einer Textstruktur erstellen, nicht nur Texte in menschlicher Sprache. Es kann auch automatisch Textzusammenfassungen und sogar Programmiercode erzeugen.
Im Kern ist GPT-3 ein Transformer-Modell. Transformer-Modelle sind Sequenz-zu-Sequenz-Modelle für deep learning, die aus einer Eingabesequenz eine Textsequenz erzeugen können. Diese Modelle sind für Textgenerierungsaufgaben wie Fragebeantwortung, Textzusammenfassung und maschinelle Übersetzung konzipiert. Die folgende Abbildung zeigt, wie ein GPT-3 iterativ eine Übersetzung ins Spanische, Französische und Japanische anhand einer englischen Eingabesequenz erzeugt.
Wann immer eine große Textmenge von einer Maschine auf der Grundlage einer kleinen Texteingabe generiert werden muss, bietet GPT-3 eine gute Lösung. Es gibt viele Situationen, in denen es nicht praktikabel oder effizient ist, einen Menschen vor Ort zu haben, um die Textausgabe zu generieren oder in denen eine automatische Textgenerierung erforderlich ist, die menschlich wirkt. Zum Beispiel können Kundendienstzentren GPT-3 verwenden, um Kundenfragen zu beantworten oder Chatbots zu unterstützen; Vertriebsteams können damit mit potenziellen Kunden in Kontakt treten; und Marketingteams können mit GPT-3 Texte verfassen.
Wie in jeder Branche werden maschinelles Lernen und KI-Technologieanwendungen wahrscheinlich gering qualifizierte Arbeitskräfte ersetzen. Dazu gehören hauptsächlich sich wiederholende, alltäglichen Aufgaben, für die die Technologie entwickelt wurde. GPT-3 kann aber noch nicht vollumfänglich einen ganzen Mitarbeiter ersetzen. Es empfiehlt sich, immer noch einen Blick auf die von GPT-3 generierten Texte zu werfen, bevor sie ausgegeben werden.
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