ChatGPT erobert das Internet im Sturm. Dank seiner fortschrittlichen KI-Technologie kann ChatGPT auch komplexe Aufgaben automatisch erledigen – vom Übersetzen fremder Sprachen bis hin zum Erstellen personalisierter Antworten oder dem Schreiben ganzer Aufsätze ist vieles mit dieser künstlichen Intelligenz möglich.

Aber wie genau funktioniert diese Technologie? In diesem Blogartikel werden wir in sechs Schritten detailliert aufzeigen, was genau passiert, wenn Sie ChatGPT eine Frage stellen.

Und wer könnte die Funktionsweise von ChatGPT ausführlicher erklären als ChatGPT selbst? Dieser Artikel wurde von ChatGPT anhand meiner Eingangsfrage „Kannst du mir in 6 Schritten detailliert aufzeigen, was genau passiert, wenn ich dir eine Frage stelle? Schreibe mir dazu einen Blogartikel.“ und weiterer Zwischenfragen erstellt.

Schritt 1: Eingabe Ihrer Frage

Alles beginnt mit Ihrer Frage. Sie geben Ihre Frage in das Eingabefeld ein und senden sie ab. Der Text Ihrer Frage wird als Zeichenkette (String) an den ChatGPT-Server übermittelt, wo die eigentliche Verarbeitung stattfindet.

Schritt 2: Tokenisierung der Frage

Sobald Ihre Frage auf dem Server ankommt, wird sie in kleinere Einheiten, sogenannte „Token“, zerlegt. Token sind in der Regel Wörter oder Satzteile, die für das Verständnis der Frage wichtig sind. Dieser Schritt ermöglicht es dem Modell, die Struktur und Bedeutung Ihrer Frage besser zu analysieren. Die Tokenisierung ist ein wichtiger Schritt im Prozess des maschinellen Lernens, da sie dem Modell dabei hilft, die Bedeutung der Frage zu verstehen und eine passende Antwort darauf zu generieren. 

Um die Bedeutung dieser Token und ihre Rolle in der Verarbeitung durch das neuronale Netzwerk besser zu verstehen, wollen wir uns diesen Prozess genauer ansehen.

1. Text in Wörter und Satzteile zerlegen: Die Tokenisierung beginnt damit, dass der eingegebene Text in Wörter und Satzteile unterteilt wird. Dabei werden Leerzeichen, Satzzeichen und Sonderzeichen als Trennzeichen verwendet. Beispielsweise würde die Frage „Wie ist das Wetter heute?“ in die folgenden Token zerlegt: [„Wie“, „ist“, „das“, „Wetter“, „heute“, „?“].
   
2. Token in Vektoren umwandeln: Jedes Token wird anschließend in einen Vektor umgewandelt, der als eine Art mathematische Repräsentation des Wortes oder Satzteils dient. Diese Vektoren sind nützlich, weil sie es dem Modell ermöglichen, Ähnlichkeiten und Beziehungen zwischen verschiedenen Token zu erkennen. Der Vektor jedes Tokens wird mithilfe eines sogenannten „Embedding“ erzeugt, das die semantische Bedeutung und den Kontext des Tokens im Verhältnis zu anderen Token im Modell darstellt.
   
3. Positionsinformation hinzufügen: Um sicherzustellen, dass das Modell die Reihenfolge der Token innerhalb der Frage versteht, werden Positionsinformationen zu jedem Token hinzugefügt. Diese Informationen helfen dem Modell, die Beziehungen zwischen den Token innerhalb der Frage besser zu erfassen und somit die Bedeutung der Frage präziser zu interpretieren.
   
4. Verarbeitung von Subtokens: In einigen Fällen, insbesondere bei längeren oder komplexeren Wörtern, kann das Modell ein Wort in mehrere Subtokens zerlegen. Dies ermöglicht eine feinere Analyse von Wortbestandteilen und deren Bedeutung. Zum Beispiel könnte das Wort „Unglaublichkeit“ in die Subtokens [„Unglaub“, „lich“, „keit“] zerlegt werden.
   
5. Zusammenführung der Token: Nachdem alle Token in Vektoren umgewandelt und mit Positionsinformationen versehen wurden, werden sie zu einer einzigen Eingabematrix zusammengeführt. Diese Matrix repräsentiert die gesamte Frage und dient als Input für das neuronale Netzwerk. Die Reihenfolge der Token in der Matrix ist entscheidend, da sie das Verständnis des Modells für den Kontext und die Bedeutung der Frage beeinflusst.
   
6. Verarbeitung von Sonderfällen: Während des Tokenisierungsprozesses kann es vorkommen, dass das Modell auf Sonderfälle stößt, wie zum Beispiel unbekannte Wörter oder Zeichen, die nicht in seiner Trainingsdatenbank enthalten sind. In solchen Fällen verwendet das Modell spezielle Token, um diese unbekannten Elemente zu repräsentieren und sie in den weiteren Verarbeitungsschritten zu berücksichtigen.

Zusammenfassend ist die Tokenisierung ein entscheidender Schritt, der es dem ChatGPT-Modell ermöglicht, Ihre Frage in verarbeitbare Einheiten zu zerlegen und die Bedeutung jedes Teils im Zusammenhang mit der gesamten Frage zu erfassen. Dieser Prozess bildet die Grundlage für das Verständnis und die Beantwortung Ihrer Frage

Schritt 3: Verarbeitung durch das neuronale Netzwerk

Nachdem Ihre Frage in Token zerlegt wurde, werden diese durch ein tiefes neuronales Netzwerk verarbeitet, das aus Millionen von Neuronen und Verbindungen besteht. Das Netzwerk verwendet seine enorme Wissensbasis, die es während seiner Trainingsphase aus zahlreichen Texten und Informationen erworben hat, um die Bedeutung Ihrer Frage zu erfassen und Zusammenhänge herzustellen. Das Netzwerk besteht aus Millionen von Neuronen und Verbindungen, die während der Trainingsphase aus einer Vielzahl von Texten und Informationen gelernt haben. 

Schauen wir uns diesen Prozess genauer an.

1. Eingabeschicht: 
   Die Eingabematrix, die Ihre tokenisierte Frage repräsentiert, wird der ersten Schicht des neuronalen Netzwerks, der Eingabeschicht, zugeführt. Die Eingabeschicht verarbeitet die Informationen und leitet sie an die nächsten Schichten weiter.
   
2. Verarbeitungsschichten (Transformer-Blöcke): 
   Das Herzstück von ChatGPT ist seine Architektur, die auf sogenannten Transformer-Blöcken basiert. Jeder Transformer-Block besteht aus mehreren Schichten, darunter Selbst-Attention-Schichten und Feed-Forward-Netzwerken. Die Selbst-Attention-Mechanismen ermöglichen es dem Modell, die Beziehungen zwischen den verschiedenen Token in der Frage zu erkennen und zu verstehen, wie sie sich aufeinander beziehen. Die Feed-Forward-Netzwerke helfen dabei, komplexe Muster und Zusammenhänge innerhalb der Eingabedaten zu erkennen. Die Frage durchläuft mehrere solcher Transformer-Blöcke, wobei jeder Block dazu beiträgt, die Bedeutung der Frage genauer zu erfassen.
   
3. Informationsaustausch zwischen den Schichten: 
   Während der Verarbeitung der Frage im neuronalen Netzwerk wird die Information zwischen den verschiedenen Schichten ausgetauscht. Jede Schicht lernt und extrahiert unterschiedliche Merkmale und Aspekte der Frage. Die Kombination dieser Merkmale ermöglicht es dem Modell, ein tiefgreifendes Verständnis der Frage und ihrer Bedeutung zu entwickeln.
   
4. Kontextuelle Informationen: 
   Da ChatGPT ein kontextsensitives Modell ist, berücksichtigt es nicht nur die Informationen aus der aktuellen Frage, sondern auch den vorangenen Kontext. Wenn Sie also bereits eine oder mehrere Fragen gestellt haben, verwendet das Modell diese Informationen, um die Bedeutung Ihrer aktuellen Frage besser zu verstehen und eine relevante Antwort zu generieren.
   
5. Aktivierungsfunktionen: 
   Innerhalb des neuronalen Netzwerks werden Aktivierungsfunktionen verwendet, um die Ausgabe der Neuronen in einem bestimmten Bereich zu halten und die Berechnungen stabiler zu gestalten. Eine gängige Aktivierungsfunktion ist die ReLU-Funktion (Rectified Linear Unit), die hilft, Nichtlinearitäten im Modell einzuführen und dessen Lernfähigkeit zu verbessern.
   
6. Ausgabeschicht: 
   Nachdem die Frage durch alle Verarbeitungsschichten des neuronalen Netzwerks gegangen ist, erreicht sie die Ausgabeschicht. Diese Schicht generiert eine kontextbezogene Repräsentation der Frage, die dann in Schritt 4 zur Generierung einer Antwort verwendet wird.

Zusammenfassend besteht Schritt 3 im Verarbeitungsprozess von ChatGPT darin, die tokenisierte Frage durch ein tiefes neuronales Netzwerk zu leiten, um die Bedeutung der Frage und ihre Beziehung zum vorangegangenen Kontext zu erfassen. Die Transformer-basierte Architektur ermöglicht es dem Modell, komplexe Zusammenhänge und Muster innerhalb der Frage zu erkennen und ein tiefgreifendes Verständnis ihrer Bedeutung zu entwickeln. 

Dieses Verständnis bildet die Grundlage für die Generierung einer relevanten und hilfreichen Antwort in Schritt 4. Die Fähigkeit des Modells, sowohl die Frage selbst als auch den Kontext zu berücksichtigen, trägt maßgeblich dazu bei, dass ChatGPT menschenähnliche und kohärente Antworten auf Ihre Fragen liefern kann.

Schritt 4: Generierung einer Antwort

Sobald das neuronale Netzwerk Ihre Frage analysiert hat, beginnt es, eine passende Antwort darauf zu generieren. Hierbei werden Token für Token generiert, um eine kohärente und verständliche Antwort zu bilden. Das Modell wählt die Antwort basierend auf der Wahrscheinlichkeit, dass jedes Token in der Antwort erscheint, und versucht dabei, die Antwort so hilfreich und relevant wie möglich zu gestalten.

Schauen wir uns auch diesen Schritt im Detail an.

1. Wahrscheinlichkeitsverteilung: 
   Das Modell verwendet die kontextbezogene Repräsentation der Frage aus der Ausgabeschicht und berechnet eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für jedes mögliche Token, das in der Antwort erscheinen könnte. Diese Verteilung spiegelt die Wahrscheinlichkeit wider, mit der das Modell glaubt, dass ein bestimmtes Token in der Antwort vorkommt.
   
2. Token-Auswahl: 
   Basierend auf der Wahrscheinlichkeitsverteilung wählt das Modell das nächste Token für die Antwort. In vielen Fällen wird das Token mit der höchsten Wahrscheinlichkeit ausgewählt, um eine Antwort zu generieren, die dem Trainingsmuster des Modells am ähnlichsten ist. Alternativ kann das Modell auch eine stochastische Auswahl verwenden, bei der es ein Token basierend auf seiner Wahrscheinlichkeit zufällig auswählt. Dies kann dazu beitragen, die Vielfalt der Antworten zu erhöhen und das Modell weniger vorhersehbar zu machen.
   
3. Autoregressives Verfahren: 
   ChatGPT verwendet ein autoregressives Verfahren, um die Antwort Token für Token zu generieren. Das bedeutet, dass es jedes Token in der Antwort basierend auf den bisher generierten Token generiert. Dieser Prozess wird solange fortgesetzt, bis ein End-of-Sequence-Token (EOS) generiert wird oder die maximale Antwortlänge erreicht ist.
   
4. Anpassung an den Kontext: 
   Während der Antwortgenerierung berücksichtigt das Modell auch den Kontext der Konversation und die bisherigen Antworten, um sicherzustellen, dass die generierte Antwort kohärent und relevant ist.
   
5. Decodierung: 
   Sobald alle Token für die Antwort generiert wurden, werden sie im nächsten Schritt (Schritt 5) in eine verständliche Zeichenkette (String) zurückübersetzt.
   
6. Temperaturparameter: 
   Bei der Antwortgenerierung kann ein sogenannter „Temperaturparameter“ verwendet werden, um die Kreativität und Vielfalt der Antworten des Modells zu steuern. Eine höhere Temperatur führt zu abwechslungsreicheren Antworten, während eine niedrigere Temperatur dazu führt, dass das Modell konservativere und vorhersehbarere Antworten generiert.

In Schritt 4 der ChatGPT-Verarbeitung generiert das Modell basierend auf der erfassten Bedeutung Ihrer Frage eine kohärente und hilfreiche Antwort. Die Token-Auswahl, das autoregressive Verfahren und die Anpassung an den Kontext stellen sicher, dass die Antwort sowohl menschenähnlich als auch relevant ist, und bieten Ihnen die Informationen, die Sie suchen.

Schritt 5: Dekodierung und Formatierung

Nachdem das Modell eine Antwort generiert hat, werden die Token in eine verständliche Zeichenkette (String) umgewandelt, die als Text zurückgegeben wird. Eventuelle Formatierungsanpassungen, wie zum Beispiel Zeilenumbrüche oder Absätze, werden in diesem Schritt ebenfalls vorgenommen, um die Antwort übersichtlich und leicht lesbar zu gestalten.

Hier sind die wichtigsten Aspekte dieses Prozesses:

1. Token-Dekodierung:
   Die vom Modell generierten Token werden in eine verständliche Zeichenkette (String) übersetzt. Dies bedeutet, dass jedes Token wieder in das entsprechende Wort oder Satzzeichen umgewandelt wird. Zum Beispiel würde die Token-Sequenz [„Wie“, „geht“, „es“, „Ihnen“, „?“] in den Text „Wie geht es Ihnen?“ dekodiert.
   
2. Entfernung von Spezialtoken:
   Während der Token-Dekodierung werden auch spezielle Token entfernt, die für die interne Verarbeitung des Modells verwendet wurden, aber nicht in der endgültigen Antwort erscheinen sollen. Beispiele für solche Token sind Start-of-Sequence-Token (SOS) und End-of-Sequence-Token (EOS).
   
3. Rekonstruktion von Subtoken:
   Wenn Wörter während der Tokenisierung in mehrere Subtoken zerlegt wurden, werden diese Subtoken in diesem Schritt wieder zu vollständigen Wörtern zusammengefügt. Dies stellt sicher, dass die Antwort keine fragmentierten Wörter enthält und für den Benutzer leicht verständlich ist.
   
4. Satzzeichen und Groß-/Kleinschreibung:
   Das Modell stellt sicher, dass die generierte Antwort die richtige Groß- und Kleinschreibung sowie angemessene Satzzeichen aufweist. Dies trägt zur Lesbarkeit und Verständlichkeit der Antwort bei.
   
5. Formatierung:
   Das Modell kann auch Formatierungen wie Zeilenumbrüche, Absätze oder Listen erstellen, um die Antwort übersichtlicher und leichter lesbar zu gestalten. Dies ist besonders nützlich, wenn die Antwort mehrere Punkte oder Abschnitte enthält.
   
6. Anpassung an den Benutzer:
   Schließlich passt das Modell die Antwort gegebenenfalls an den Stil oder die Anforderungen des Benutzers an. Dies kann beinhalten, die Antwort auf bestimmte Längenbeschränkungen zu kürzen oder den Schreibstil der Antwort an den des Benutzers anzupassen.

In Schritt 5 des ChatGPT-Verarbeitungsprozesses wird die generierte Antwort dekodiert und formatiert, um sie für den Benutzer lesbar und ansprechend zu gestalten. Diese Schritte stellen sicher, dass die Antwort nicht nur inhaltlich hilfreich ist, sondern auch in einer Form präsentiert wird, die leicht verständlich und angenehm zu lesen ist.

Schritt 6: Rückgabe der Antwort an den Benutzer

Sobald die Antwort generiert und formatiert wurde, wird sie an Ihr Gerät zurückgesendet und im Chatfenster angezeigt. Jetzt können Sie die Antwort lesen und bei Bedarf weitere Fragen stellen oder auf die bereitgestellten Informationen reagieren.

Fazit:

ChatGPT ist eine beeindruckende KI-Technologie, die durch komplexe neuronale Netzwerke und groß angelegte Trainingsdaten in der Lage ist, menschenähnliche Antworten auf Ihre Fragen zu liefern. Durch die Kombination von Tokenisierung, Verarbeitung, Antwortgenerierung, Dekodierung und Formatierung ermöglicht ChatGPT eine nahtlose Interaktion und hilft Ihnen, die Informationen zu erhalten, die Sie suchen. Das Verständnis der Funktionsweise dieser Technologie ist nicht nur faszinierend, sondern ermöglicht es Ihnen auch, die Grenzen und Möglichkeiten von KI-gestützten Chats besser zu verstehen und optimal zu nutzen.