Zaid, Du hast für DaSense Apps entwickelt, die ChatGPT integrieren.
Wie generiert GPT Text und welche Techniken werden verwendet, um sicherzustellen, dass der generierte Text kohärent und flüssig ist?
GPT (Generative Pre-trained Transformer) ist ein auf künstlicher Intelligenz basierender Algorithmus, der Text automatisch generieren kann. GPT basiert auf dem Transformer-Modell, einer Art von neuronalem Netzwerk, das speziell für die Verarbeitung von Sequenzen von Symbolen wie Wörtern oder Zeichen entwickelt wurde. GPT nutzt einen Ansatz namens "Unsupervised Learning", bei dem das Modell aus einer großen Menge an Textdaten ohne spezifische Anweisungen oder Überwachung lernt. Es wird auf einer riesigen Menge an Textdaten trainiert, um ein Verständnis für Sprache und Grammatik zu entwickeln. Durch die Anwendung von Aufmerksamkeitsmechanismen und dem Zusammenfügen von mehreren Schichten des neuronalen Netzwerks ist GPT in der Lage, Texte zu generieren, die auf bestimmte Eingabeaufforderungen oder Kontexte reagieren können. Um sicherzustellen, dass der generierte Text kohärent und flüssig ist, werden mehrere Techniken verwendet, darunter: Kontext-Awareness: GPT ist in der Lage, den Kontext der Eingabeaufforderung zu verstehen und zu berücksichtigen, um Text zu generieren, der mit dem Kontext kohärent ist. Wiederholungsvermeidung: GPT verwendet eine Technik namens "nucleus sampling", um die Wahrscheinlichkeit von wiederholtem Text zu reduzieren und sicherzustellen, dass der generierte Text flüssig und abwechslungsreich ist. Erzwungene Themen: In einigen Fällen kann GPT auch dazu gezwungen werden, sich auf ein bestimmtes Thema oder einen bestimmten Kontext zu konzentrieren, um eine höhere Kohärenz und Relevanz des generierten Textes zu gewährleisten. Regulierung der Textlänge: GPT kann so eingestellt werden, dass es eine bestimmte Anzahl von Wörtern oder Zeichen generiert, um sicherzustellen, dass der generierte Text nicht zu lang oder zu kurz ist und die Aufmerksamkeit des Lesers behalten kann. Beurteilung durch menschliche Experten: Die generierten Texte können von menschlichen Experten bewertet werden, um sicherzustellen, dass sie kohärent und flüssig sind und den Kontext und die Anforderungen der Eingabeaufforderung erfüllen. Diese Techniken helfen dabei, sicherzustellen, dass der generierte Text von GPT kohärent, flüssig und relevant ist.
Wie können wir sicherstellen, dass ChatGPT nicht halluziniert, d.h. irreführende oder falsche Antworten gibt? Was sind Halluzinationen in diesem Kontext?
Als KI-Modell hat ChatGPT keine Intuition oder ein tiefes Verständnis von Bedeutungen, Konzepten oder der Welt um uns herum. Es basiert ausschließlich auf den Mustern, die es aus einer großen Menge von Daten gelernt hat. Manchmal kann es jedoch vorkommen, dass das Modell "halluziniert", dh eine Antwort generiert, die nicht auf den Daten basiert oder falsch oder irreführend ist. Um sicherzustellen, dass ChatGPT keine Halluzinationen generiert, gibt es verschiedene Techniken, die angewendet werden können. Eine Möglichkeit ist, das Modell mit ausreichend und qualitativ hochwertigen Trainingsdaten zu füttern. Das bedeutet, dass das Modell mit einem vielfältigen Datensatz trainiert werden sollte, der verschiedene Themen, Perspektiven und Kontexte abdeckt. Es ist auch wichtig, das Modell regelmäßig auf neuen Daten zu testen, um sicherzustellen, dass es korrekt funktioniert und keine Halluzinationen erzeugt. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, dem Modell spezielle Anweisungen zu geben, um sicherzustellen, dass es keine falschen oder irreführenden Antworten generiert. Zum Beispiel können wir dem Modell bestimmte Regeln beibringen, wie es auf bestimmte Arten von Fragen antworten sollte, oder ihm beibringen, bestimmte Arten von Informationen zu ignorieren, die irrelevant oder irreführend sein könnten. In diesem Kontext bezieht sich Halluzination auf Antworten, die nicht auf der Anfrage basieren oder irreführend oder falsch sind. Ein Beispiel für eine Halluzination könnte sein, wenn ChatGPT auf die Frage "Was ist die Hauptstadt von Frankreich?" mit der Antwort "Die Hauptstadt von Frankreich ist New York" antwortet, obwohl die korrekte Antwort "Paris" ist.
Wie können wir sicherstellen, dass die Antworten von ChatGPT korrekt sind? Welche Methoden nutzt Du, um die Antworten von ChatGPT zu verifizieren?
Als KI-Modell kann ChatGPT aufgrund seines zugrunde liegenden Ansatzes keine absolute Gewissheit über die Korrektheit der Antworten bieten. Dennoch gibt es mehrere Methoden, die verwendet werden können, um die Antworten von ChatGPT zu verifizieren und zu bewerten. Datenqualität und Training: Die Qualität und Diversität der Trainingsdaten können die Qualität der Antworten von ChatGPT beeinflussen. Daher sollte das Modell auf einer umfangreichen und qualitativ hochwertigen Datenmenge trainiert werden, die verschiedene Themen, Kontexte und Perspektiven abdeckt. Eine sorgfältige Auswahl und Überprüfung der Daten kann helfen, die Qualität der Antworten zu verbessern. Überprüfung durch menschliche Experten: Eine Methode, um die Antworten von ChatGPT zu verifizieren, besteht darin, sie von menschlichen Experten überprüfen zu lassen. Dies kann durch die Durchführung von Validierungs- oder Testprozessen durchgeführt werden, bei denen menschliche Experten die Antworten bewerten und mit den tatsächlichen Antworten oder Fakten vergleichen. Faktenprüfung: Ein weiterer Ansatz besteht darin, die Antworten von ChatGPT mithilfe von Faktenprüfungs-Tools zu verifizieren. Diese Tools können automatisch prüfen, ob die Antwort mit bekannten Fakten oder Wahrheiten übereinstimmt oder nicht. Wenn die Antwort nicht mit den Fakten übereinstimmt, kann das Modell entsprechend angepasst werden. Feedback-Mechanismen: Feedback-Mechanismen ermöglichen es Benutzern, Feedback zu den Antworten von ChatGPT zu geben, um das Modell zu verbessern. Diese können in Form von Bewertungen oder Kommentaren auf der Website oder Anwendung integriert werden, die ChatGPT verwenden. Überwachung des Modells: Die Überwachung von ChatGPT ist ein wichtiger Schritt, um die Antworten des Modells regelmäßig zu überprüfen und zu bewerten. Es ist wichtig, das Modell kontinuierlich auf Leistung, Genauigkeit und Konsistenz zu überwachen, um Probleme oder Fehler zu identifizieren und das Modell entsprechend anzupassen.