GPT ist eine Abkürzung für Generative Pre-trained Transformer. Damit wird eine bestimmte Art von künstlicher Intelligenz bezeichnet, die menschliche Sprache verarbeiten und neue Inhalte erzeugen kann. GPT-Modelle können beispielsweise Fragen beantworten, Texte zusammenfassen, Ideen entwickeln, Übersetzungen erstellen, Programmcode schreiben und Informationen strukturieren.
Bekannt geworden ist die Technik insbesondere durch ChatGPT. GPT und ChatGPT sind jedoch nicht dasselbe: GPT bezeichnet grundsätzlich das zugrunde liegende Sprachmodell beziehungsweise die Modellfamilie. ChatGPT ist eine Anwendung, über die Menschen mit solchen Modellen kommunizieren können.
Wofür stehen die Buchstaben GPT?
Die drei Buchstaben beschreiben wesentliche Eigenschaften der Technologie:
- G – Generative: Das Modell kann neue Inhalte erzeugen. Dazu gehören Texte, Antworten, Zusammenfassungen, Tabellen, Ideen oder Programmcode.
- P – Pre-trained: Das Modell wurde vor seiner eigentlichen Nutzung mit großen Datenmengen vortrainiert. Dabei lernt es sprachliche Muster, Zusammenhänge und Strukturen.
- T – Transformer: Der Transformer ist die technische Modellarchitektur. Sie ermöglicht es, Beziehungen zwischen einzelnen Bestandteilen einer Eingabe zu berücksichtigen.
Eine sinngemäße deutsche Übersetzung lautet daher: generatives, vortrainiertes Transformer-Modell.
Was bedeutet „generativ“?
Generative künstliche Intelligenz beschränkt sich nicht darauf, vorhandene Informationen zu sortieren oder einen Inhalt einer festen Kategorie zuzuordnen. Sie kann auf Grundlage erlernter Muster neue Inhalte erzeugen.
Ein GPT-Modell kann zum Beispiel:
- einen neuen Text zu einem vorgegebenen Thema verfassen,
- eine lange Erklärung zusammenfassen,
- Vorschläge für Überschriften entwickeln,
- eine E-Mail formulieren,
- Texte vereinfachen oder umschreiben,
- Informationen in Tabellen ordnen,
- Programmcode erstellen und erklären,
- Fragen in natürlicher Sprache beantworten.
„Generativ“ bedeutet allerdings nicht, dass eine KI wie ein Mensch denkt oder eigene Erfahrungen besitzt. Die Ausgabe entsteht auf Grundlage mathematischer Berechnungen und erlernter Muster.
Was bedeutet „vortrainiert“?
Bevor ein GPT-Modell von Nutzern verwendet werden kann, wird es trainiert. Beim sogenannten Vortraining verarbeitet das Modell sehr große Mengen an Daten. Dabei lernt es beispielsweise, welche Wörter häufig gemeinsam auftreten, wie Sätze aufgebaut sind und welche Begriffe in einem bestimmten Zusammenhang stehen.
Das Modell speichert dabei nicht einfach ein gewöhnliches Nachschlagewerk ab. Vielmehr werden während des Trainings zahlreiche interne Zahlenwerte – die sogenannten Parameter oder Gewichte – angepasst. Diese Werte bilden erlernte Muster und Beziehungen ab.
Nach dem Vortraining kann ein Modell zusätzlich weiterentwickelt und auf hilfreichere, sicherere oder spezialisierte Antworten abgestimmt werden. Dieser Schritt wird häufig als Nachtraining oder Post-Training bezeichnet.
Was ist ein Transformer?
Der Transformer ist eine Architektur für maschinelles Lernen. Eine wichtige Eigenschaft besteht darin, dass das Modell Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen einer Eingabe berücksichtigen kann.
Das ist notwendig, weil die Bedeutung eines Wortes häufig vom Zusammenhang abhängt. Das Wort „Bank“ kann beispielsweise ein Geldinstitut oder eine Sitzgelegenheit bezeichnen. Erst der restliche Satz macht deutlich, welche Bedeutung gemeint ist.
Transformer-Modelle verwenden hierfür unter anderem einen Mechanismus, der als Attention beziehungsweise Aufmerksamkeitsmechanismus bezeichnet wird. Dadurch kann das Modell beim Verarbeiten eines Textes unterschiedlich stark berücksichtigen, welche Wörter und Textabschnitte für den jeweiligen Zusammenhang wichtig sind.
Wie erzeugt GPT eine Antwort?
Vereinfacht dargestellt zerlegt ein GPT-Modell eine Eingabe zunächst in kleinere Einheiten, die Token genannt werden. Ein Token kann ein vollständiges Wort, ein Wortbestandteil, ein Satzzeichen oder eine andere kleine Texteinheit sein.
Anschließend berechnet das Modell, welches Token im gegebenen Zusammenhang wahrscheinlich als Nächstes folgen sollte. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis eine vollständige Antwort entstanden ist.
Das Modell sucht also nicht für jede Frage einfach eine fertige Antwort aus einer Datenbank heraus. Es erzeugt die Formulierung Schritt für Schritt. Deshalb können auf dieselbe Frage unterschiedlich formulierte Antworten entstehen.
Was ist der Unterschied zwischen GPT und ChatGPT?
| Begriff | Bedeutung |
|---|---|
| GPT | Eine Modellart beziehungsweise Modellfamilie zur Verarbeitung und Erzeugung von Inhalten. |
| ChatGPT | Eine dialogorientierte Anwendung, über die Nutzer mit KI-Modellen kommunizieren können. |
| OpenAI | Das Unternehmen, das GPT-Modelle und ChatGPT entwickelt. |
Vereinfacht kann GPT als technische Grundlage und ChatGPT als eine darauf aufbauende Benutzeranwendung verstanden werden. Die Anwendung kann neben dem Sprachmodell weitere Funktionen besitzen, beispielsweise Werkzeuge für Berechnungen, Dateien, Bilder oder die Informationssuche.
GPT, LLM und KI: Wo liegt der Unterschied?
Die Begriffe GPT, LLM und KI werden häufig gleichbedeutend verwendet. Genau genommen bezeichnen sie jedoch unterschiedliche Ebenen:
- Künstliche Intelligenz (KI): Oberbegriff für Computersysteme, die Aufgaben ausführen, für die normalerweise menschliche Fähigkeiten wie Erkennen, Planen oder Schlussfolgern erforderlich erscheinen.
- Maschinelles Lernen: Teilgebiet der KI, bei dem Systeme anhand von Daten Muster erlernen.
- Deep Learning: Bereich des maschinellen Lernens, der künstliche neuronale Netze mit vielen Verarbeitungsebenen verwendet.
- Large Language Model (LLM): Großes Sprachmodell, das mit umfangreichen Datenmengen trainiert wurde.
- GPT: Eine bestimmte Familie generativer, vortrainierter Transformer-Modelle.
- ChatGPT: Eine konkrete Anwendung zur Kommunikation mit KI-Modellen.
Damit ist ein GPT-Modell ein Sprachmodell und Teil des umfassenderen Bereichs der künstlichen Intelligenz. Nicht jedes KI-System ist jedoch ein GPT-Modell oder überhaupt ein Sprachmodell.
Ähnliche Begriffe rund um GPT
Generative KI
Generative KI ist der Oberbegriff für Systeme, die neue Inhalte erzeugen können. Neben Texten können dies auch Bilder, Musik, Sprache, Videos oder Programmcode sein. GPT gehört zum Bereich der generativen KI.
LLM
LLM steht für „Large Language Model“, auf Deutsch „großes Sprachmodell“. Ein LLM wird mit umfangreichen Datenmengen trainiert und kann sprachliche Aufgaben bearbeiten. GPT ist eine bestimmte Form eines LLM.
Prompt
Ein Prompt ist die Eingabe oder Anweisung, die ein Nutzer an ein KI-Modell richtet. Das kann eine kurze Frage, eine detaillierte Aufgabenbeschreibung oder ein längerer Text mit mehreren Vorgaben sein.
Ein guter Prompt beschreibt möglichst klar:
- welches Ergebnis benötigt wird,
- für welche Zielgruppe der Inhalt bestimmt ist,
- welchen Umfang die Antwort haben soll,
- welche Form und Struktur gewünscht sind,
- welche Einschränkungen beachtet werden müssen.
Prompt Engineering
Als Prompt Engineering wird die gezielte Entwicklung und Verbesserung von Eingaben für KI-Systeme bezeichnet. Ziel ist es, zuverlässigere und besser passende Ergebnisse zu erhalten. Dazu können klare Rollen, Beispiele, Ausgabeformate und Prüfkriterien vorgegeben werden.
Token
Ein Token ist eine kleine Einheit, in die Texte für die Verarbeitung zerlegt werden. Ein Wort kann aus einem oder mehreren Token bestehen. Auch Satzzeichen und Zahlen können als eigene Token behandelt werden. Die Anzahl der Token beeinflusst unter anderem, wie viel Text ein Modell innerhalb eines Arbeitsvorgangs verarbeiten kann.
Kontextfenster
Das Kontextfenster beschreibt die Menge an Informationen, die ein Modell innerhalb einer Anfrage oder Unterhaltung gleichzeitig berücksichtigen kann. Bei sehr langen Eingaben können ältere oder weniger relevante Inhalte außerhalb dieses Bereichs liegen.
Parameter
Parameter sind während des Trainings angepasste Zahlenwerte innerhalb eines KI-Modells. Sie bilden die erlernten Muster des Modells ab. Eine hohe Zahl an Parametern allein garantiert jedoch nicht automatisch eine höhere Qualität. Trainingsmethoden, Daten, Modellarchitektur und Nachtraining spielen ebenfalls eine wichtige Rolle.
Multimodale KI
Eine multimodale KI kann mehrere Arten von Informationen verarbeiten. Dazu können Texte, Bilder, Audiodaten und Videos gehören. GPT-basierte Systeme sind daher nicht zwangsläufig auf reine Texteingaben beschränkt.
KI-Agent
Ein KI-Agent kombiniert ein Modell häufig mit zusätzlichen Werkzeugen und Arbeitsschritten. Er kann beispielsweise Informationen auswerten, Dateien bearbeiten, Berechnungen ausführen oder eine mehrstufige Aufgabe planen. Das Sprachmodell bildet dabei nur einen Teil des gesamten Systems.
Chatbot
Ein Chatbot ist eine Anwendung, die Gespräche mit Nutzern ermöglicht. Einfache Chatbots arbeiten mit vorgegebenen Regeln und festen Antwortmöglichkeiten. Moderne KI-Chatbots verwenden dagegen häufig Sprachmodelle, um flexiblere Antworten zu erzeugen.
NLP
NLP steht für „Natural Language Processing“ beziehungsweise „Verarbeitung natürlicher Sprache“. Das Gebiet beschäftigt sich damit, wie Computer menschliche Sprache analysieren, verarbeiten und erzeugen können.
Fine-Tuning
Beim Fine-Tuning wird ein bereits trainiertes Modell mit zusätzlichen Beispielen für bestimmte Aufgaben oder gewünschte Verhaltensweisen weiter angepasst. Nicht jede individuelle Nutzung oder Anpassung eines KI-Systems erfordert jedoch ein eigenes Fine-Tuning.
RAG
RAG steht für „Retrieval-Augmented Generation“. Dabei erhält das Modell vor der Antwort zusätzliche Informationen aus ausgewählten Dokumenten, Datenbanken oder anderen Quellen. Dadurch kann es auf unternehmensinterne oder aktuelle Inhalte zurückgreifen, die nicht allein aus seinem allgemeinen Training stammen.
Wofür können Unternehmen GPT einsetzen?
GPT-basierte Systeme können in Unternehmen zahlreiche Arbeitsprozesse unterstützen. Typische Einsatzbereiche sind:
- Entwürfe für E-Mails, Berichte und Präsentationen,
- Zusammenfassungen längerer Dokumente,
- Strukturierung und Klassifizierung von Informationen,
- Ideenfindung für Marketing und Produktentwicklung,
- Unterstützung im Kundenservice,
- Übersetzung und sprachliche Überarbeitung,
- Erstellung und Erklärung von Programmcode,
- Ausarbeitung von Schulungsunterlagen,
- Vorbereitung von Besprechungen,
- Analyse von Rückmeldungen und Textsammlungen.
Der größte Nutzen entsteht häufig nicht durch die vollständig automatische Erledigung einer Aufgabe, sondern durch die Kombination aus maschineller Unterstützung und menschlicher Kontrolle.
Welche Vorteile bietet GPT?
- Zeitersparnis: Entwürfe, Zusammenfassungen und erste Analysen können schneller erstellt werden.
- Vielseitigkeit: Ein Modell kann für zahlreiche sprachliche und analytische Aufgaben eingesetzt werden.
- Einfache Bedienung: Aufgaben lassen sich in natürlicher Sprache beschreiben.
- Unterstützung bei Routinearbeiten: Wiederkehrende Text- und Strukturierungsaufgaben können teilweise automatisiert werden.
- Ideenfindung: GPT kann alternative Formulierungen, Konzepte und Lösungswege vorschlagen.
- Skalierbarkeit: Große Mengen an Text können schneller verarbeitet werden.
Welche Grenzen und Risiken gibt es?
GPT-Modelle können überzeugend formulierte Antworten erzeugen, die sachlich falsch, unvollständig oder frei erfunden sind. Solche fehlerhaften Ausgaben werden häufig als Halluzinationen bezeichnet.
Weitere Grenzen und Risiken sind:
- fehlendes menschliches Bewusstsein und eigene Erfahrung,
- mögliche Fehler bei Fakten, Zahlen und Quellen,
- veraltete oder unvollständige Informationen,
- Übernahme von Verzerrungen aus Trainings- oder Eingabedaten,
- Datenschutzrisiken bei vertraulichen Eingaben,
- mögliche urheberrechtliche und rechtliche Fragen,
- Abhängigkeit der Antwortqualität vom Prompt und vom Kontext,
- ungeeignete Ergebnisse bei fehlender fachlicher Kontrolle.
Besonders bei medizinischen, rechtlichen, finanziellen, sicherheitsrelevanten oder geschäftskritischen Entscheidungen sollten Antworten nicht ungeprüft übernommen werden.
Versteht GPT Sprache wirklich?
GPT kann sprachliche Zusammenhänge sehr überzeugend verarbeiten und passende Antworten erzeugen. Ob dies als echtes „Verstehen“ bezeichnet werden sollte, hängt jedoch von der verwendeten Definition ab.
Das Modell besitzt kein menschliches Bewusstsein, keine Gefühle und keine persönlichen Erfahrungen. Es arbeitet mit mathematisch erlernten Mustern. Seine Antworten können dennoch den Eindruck eines verständigen Gesprächspartners erwecken, weil das Modell komplexe sprachliche Beziehungen berücksichtigt.
Ist GPT eine Suchmaschine?
Ein GPT-Modell ist grundsätzlich keine klassische Suchmaschine. Eine Suchmaschine durchsucht einen Index und zeigt passende Internetseiten oder andere Fundstellen an. Ein Sprachmodell erzeugt dagegen eine neue Antwort auf Grundlage seiner Fähigkeiten und der verfügbaren Kontextinformationen.
Moderne Anwendungen können Sprachmodelle allerdings mit Suchfunktionen, Datenbanken oder anderen Werkzeugen kombinieren. In diesem Fall kann das System aktuelle Informationen suchen und anschließend in einer verständlichen Antwort zusammenfassen.
Ersetzt GPT menschliche Arbeitskräfte?
GPT kann einzelne Tätigkeiten automatisieren oder beschleunigen. Das bedeutet jedoch nicht automatisch, dass vollständige Berufe ersetzt werden. Häufig verändern sich vor allem Arbeitsabläufe und Aufgabenbereiche.
Menschen bleiben insbesondere dort wichtig, wo Verantwortung, Fachwissen, soziale Kompetenz, Kreativität, ethische Abwägungen oder verbindliche Entscheidungen erforderlich sind. In vielen Unternehmen wird GPT daher eher als Assistenzsystem eingesetzt.
FAQ: Häufige Fragen zu GPT
Was heißt GPT auf Deutsch?
GPT bedeutet „Generative Pre-trained Transformer“. Sinngemäß lässt sich der Begriff als „generatives, vortrainiertes Transformer-Modell“ übersetzen.
Ist GPT das Gleiche wie künstliche Intelligenz?
Nein. Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff. GPT ist eine bestimmte Modellart innerhalb des Bereichs der generativen künstlichen Intelligenz.
Ist ChatGPT ein GPT-Modell?
ChatGPT ist eine Anwendung, die mithilfe von KI-Modellen Gespräche mit Nutzern ermöglicht. GPT bezeichnet dagegen die zugrunde liegende Modelltechnologie beziehungsweise Modellfamilie.
Denkt GPT wie ein Mensch?
Nein. GPT besitzt kein menschliches Bewusstsein und keine eigenen Erfahrungen. Antworten werden anhand erlernter Muster und mathematischer Wahrscheinlichkeiten erzeugt.
Warum kann GPT falsche Antworten geben?
Das Modell erzeugt sprachlich wahrscheinliche Antworten. Eine plausible Formulierung ist jedoch nicht automatisch sachlich richtig. Deshalb sollten wichtige Aussagen überprüft werden.
Was ist ein Prompt?
Ein Prompt ist die Frage, Anweisung oder Information, die ein Nutzer an ein KI-System übermittelt. Je klarer und vollständiger der Prompt formuliert ist, desto besser kann die Antwort zur gewünschten Aufgabe passen.
Kann GPT aktuelle Informationen kennen?
Das hängt vom verwendeten System ab. Ein reines Sprachmodell verfügt nicht automatisch über aktuelle Echtzeitinformationen. Wird es mit einer Suche, einer Datenbank oder anderen Werkzeugen verbunden, kann es auch neuere Informationen verarbeiten.
Fazit: GPT als Grundlage moderner KI-Anwendungen
GPT steht für Generative Pre-trained Transformer und bezeichnet eine Technologie zur Verarbeitung und Erzeugung von Sprache und anderen Inhalten. GPT-Modelle gehören zu den großen Sprachmodellen und sind ein Teilbereich der generativen künstlichen Intelligenz.
Die Technik kann Unternehmen und Privatpersonen bei zahlreichen Aufgaben unterstützen. Trotz ihrer vielseitigen Fähigkeiten liefert sie jedoch nicht automatisch korrekte Ergebnisse. Entscheidend sind eine klare Aufgabenstellung, ein verantwortungsvoller Umgang mit Daten und die fachliche Prüfung wichtiger Ausgaben.
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