Was ist GPT-3? Der komplette Leitfaden

GPT-3 ist überall. Das KI-Tool hat das Internet in Aufruhr versetzt, da Benutzer über seine beschleunigten Textgenerierungsfunktionen staunen und sich auf seine potenziellen geschäftlichen Anwendungsfälle konzentrieren.

Aber was genau ist GPT-3 und wie funktioniert es? Und vor allem: Ist es den ganzen Hype wert? Nachfolgend beantworten wir alle Ihre Fragen zum modernen KI-Tool in diesem vollständigen Leitfaden zu GPT-3.

Inhaltsverzeichnis

Was ist GPT-3?

GPT-3 ist ein Sprachmodell, das menschenähnlichen Text verarbeiten und generieren kann. Das Tool wurde von OpenAI, einem KI-Forschungslabor, entwickelt und ist derzeit als API verfügbar.

GPT steht für Generative Pre-Trained Transformer. Das „Training“ bezieht sich auf die große Sammlung von Textdaten, die das Modell verwendet, um etwas über die menschliche Sprache zu lernen.

Während seines Erstellungsprozesses verarbeitete GPT-3 Milliarden von Wörtern, um sich mit dem Verständnis der menschlichen Sprache, der Analyse der Bedeutung hinter Wörtern und der unabhängigen Generierung von Sprache vertraut zu machen. GPT-3 wird in vielen Sprachen trainiert, nicht nur in Englisch.

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Wie funktioniert GPT-3?

Gehen wir ein wenig zurück. Um vollständig zu verstehen, wie GPT-3 funktioniert, ist es wichtig zu verstehen, was ein Sprachmodell ist.

Ein Sprachmodell verwendet die Wahrscheinlichkeit, um eine Folge von Wörtern zu bestimmen – wie beim Erraten des nächsten Wortes oder Satzes in einem Satz.

GPT-3 verwendet die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), eine Funktion der künstlichen Intelligenz (KI). KI ist die Idee, dass Computer so programmiert werden können, dass sie menschliche Aufgaben erledigen. NLPs fallen unter den allgemeinen KI-Schirm und konzentrieren sich auf den Kommunikationsaspekt dieser Programmierung, insbesondere zwischen Computern und Menschen.

Wenn es um die Konstruktion geht, wird GPT-3 von vier Hauptmodellen unter Open AI angetrieben. Jedes Modell wird anders angetrieben und bietet unterschiedliche Fähigkeiten, die für verschiedene Aufgaben geeignet sind. Das sind die Modelle:

• Davinci
• Curie
• Babbage
• Ada

Dieses Video bietet eine ausführliche Erklärung, wie GPT-3 im Vergleich zu anderen Sprachmodellen funktioniert.

GPT-3 ist leistungsfähiger als die NLPs davor. GPT-3 enthält 175 Milliarden Parameter, wodurch es zehnmal größer ist als frühere Prozessoren.

Ein weiteres Element, das GPT-3 von anderen Sprachmodellen unterscheidet, ist seine menschenähnliche Genauigkeit. Die vorherigen NLPs konzentrierten sich mehr auf die Feinabstimmung und hatten Probleme mit dem Leseverständnis, dem Ausfüllen der Lücken und der Beantwortung von Fragen.

GPT-3 hat all diese Herausforderungen gemeistert, um der bisher leistungsstärkste Sprachprozessor zu werden.

Warum ist GPT-3 so leistungsfähig?

GPT-3 ist eine wichtige Entwicklung für moderne Technologie und Kommunikation. Es erleichtert nicht nur die Kommunikation zwischen Computern und Menschen, sondern kann auch zur Verbesserung einer Vielzahl von Prozessen eingesetzt werden.

Hier sind einige Vorteile und Anwendungsfälle von GPT-3 im heutigen Kontext.

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Textgenerierung

GPT-3 verwendet NLP nicht nur zum Analysieren und Verstehen von menschlichem Text, sondern auch zum Erstellen von menschenähnlichem Text. Dies ist die größte Erkenntnis und wohl der größte Anwendungsfall für das KI-Tool, da es auf verschiedene Aufgaben angewendet werden kann.

Die Textgenerierung kann unter anderem für die Echtzeitkommunikation, das Reagieren auf Eingabeaufforderungen und das Ausfüllen der Lücken nützlich sein.

Hier sind einige Anwendungsfälle für die Textgenerierung mit GPT-3:

• Kundendienst
• Virtuelle Assistenten
• Chatbots
• Inhaltserstellung
• Sprachübersetzung

Angenommen, Sie möchten Ihren Kundenservice-Supportprozess verbessern. Sie können GPT-3 verwenden, um sofortige und menschenähnliche Antworten im Namen Ihres Kundensupportteams zu generieren.

Da GPT-3 Fragen schnell beantworten und bei Bedarf Lücken ausfüllen kann, kann es für Hin- und Her-Messaging in Echtzeit im Kundenservice verwendet werden. Es würde auch dazu beitragen, die Reaktionszeit zu verkürzen, von der die Kundendienstmitarbeiter wissen, dass sie von entscheidender Bedeutung ist.

Eine weitere wertvolle Möglichkeit, GPT-3 zu verwenden, ist die Erstellung von Inhalten. Die KI kann Text für verschiedene Inhaltselemente wie Social-Media-Beiträge, Blog-Beiträge und sogar Videoskripte generieren. Das Beste daran ist wiederum, wie schnell GPT-3 Inhalte produzieren kann.

Durch die Nutzung der Geschwindigkeit von GPT-3 können Marken und Ersteller den Content-Erstellungsprozess erheblich verkürzen, was wertvoll ist, wenn regelmäßig eine beträchtliche Menge an Inhalten produziert wird.

Anpassungsfähigkeit

Obwohl es nicht perfekt ist, wurde GPT-3 in Deep Learning hochqualifiziert und kann sich neben der Textgenerierung an eine Vielzahl von Aufgaben anpassen.

Obwohl es nicht perfekt ist, wurde GPT-3 in Deep Learning hochqualifiziert und kann sich an eine Vielzahl von Aufgaben anpassen. Mit dem Tool kann beispielsweise einfacher Code generiert werden. Dies macht es leistungsstark für Ersteller und Entwickler, die NLP in ihre Anwendungen integrieren möchten, aber nicht über das richtige Fachwissen verfügen.

Denken Sie daran, dass das Generieren komplexerer Aufgaben wie Code nicht die Expertise von GPT-3 ist. Während es bei korrekter Aufforderung Codezeilen erzeugen kann, muss der Code möglicherweise debuggt werden, um sicherzustellen, dass er die beabsichtigte Funktionalität erfüllt.

Der Schlüssel, um das Beste aus dieser Funktion herauszuholen, besteht darin, GPT-3 die richtigen Eingabeaufforderungen zu geben, um zu helfen, das zu programmieren, was es produziert.

Es ist auch wichtig zu beachten, dass GPT-3 nicht Open Source ist, sondern über eine API zugänglich ist. Dies erleichtert Entwicklern die Integration in bestehende Anwendungen. Entwickler können GPT-3 verwenden, um NLP-Funktionen in ihren Anwendungen zu erstellen, ohne eigene Algorithmen oder Modelle zu entwickeln.

Zeit- und Kostenersparnis

GPT-3 ist schnell. Die Geschwindigkeit, mit der es Text generieren kann, ist unvergleichlich.

Wenn GPT-3 beispielsweise zum Ausfüllen der Lücken für Eingabeaufforderungen oder zum Beantworten von Fragen verwendet wird, kann es in Sekundenschnelle eine Antwort bereithalten.

GPT-3 kann zwar länger dauern, um komplexere Aufgaben wie die Analyse großer Datensätze zu bewältigen, aber das Tool ist immer noch viel schneller als andere Prozessoren – oder Menschen.

Wenn es zur Ergänzung oder Unterstützung der aktuellen Praktiken einer Organisation verwendet wird, kann GPT-3 Zeit sparen. Und Zeitersparnis hilft, Kosten zu sparen, was ein weiterer wichtiger Aspekt für Organisationen jeder Größe ist – von schlanken Startups bis hin zu Unternehmen auf Unternehmensebene.

Mit der Zeit- und Kostenersparnis durch die Verwendung eines Textgenerators wie GPT-3 kann Ihr Unternehmen diese Ressourcen in effektiveren Geschäftsbereichen einsetzen, die wirkungsvolle Ergebnisse erzielen.

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GPT-3-Einschränkungen

GPT-3 kann ein wertvolles Sprachverarbeitungstool sein, aber es ist auch wichtig, seine Grenzen zu berücksichtigen, bevor Sie eintauchen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie GPT-3 in seinen Funktionen eingeschränkt sein kann, wenn es in die Praxis umgesetzt wird.

Voreingenommenheit

Eine der größten Einschränkungen von GPT-3 besteht darin, dass die Informationen, die es generiert oder präsentiert, voreingenommen sein können. Dies liegt daran, dass es die Daten widerspiegelt, mit denen es trainiert wurde.

Wenn also alle Daten, die zum Trainieren verwendet wurden, darauf hindeuten, dass Hunde besser sind als Katzen, dann würde diese Voreingenommenheit höchstwahrscheinlich in jedem Text auftauchen, den GPT-3 über Hunde oder Katzen generiert. Dies ist offensichtlich nur ein Beispiel, aber es stellt einen größeren Fehler im Design dar.

Voreingenommenheit kann schädlich sein, wenn man sie für bare Münze nimmt. Wie bei allem, was im Internet gefunden oder erstellt wurde, ist es immer am besten, mehrere Informationsquellen in Betracht zu ziehen, bevor Sie eine Erklärung abgeben oder Maßnahmen ergreifen.

Speicher

So menschenähnlich er auch ist, GPT-3 hat kein Langzeitgedächtnis und kann keine Informationen aus jeder Interaktion speichern, die er hat. Es ist nicht für fortlaufende Konversationen konzipiert, was bedeutet, dass es nicht für eine kontinuierliche oder sich entwickelnde Aufgabe verwendet werden kann.

Wenn Sie beispielsweise GPT-3 verwenden, um Antworten für Ihr Kundensupportteam zu erstellen, hat es keine Erinnerungen an jede Interaktion, sobald diese beendet ist. Jede Sitzung wird als unabhängig betrachtet, auch wenn derselbe Kunde am nächsten Tag zur Unterstützung zurückkommt.

Vollständiger Kontext

Letztendlich ist GPT-3 kein Mensch. Obwohl es menschenähnlichen Text produzieren kann, fehlt es ihm immer noch an vollständigem Kontext und natürlichem gesunden Menschenverstand. Infolgedessen kann es Text erzeugen, der nicht ganz sinnvoll ist. Dies ist ein häufiges Ergebnis, wenn GPT-3 keinen vollständigen Kontext zu einem Szenario hat.

Um diese Einschränkung zu umgehen, geben Sie so viele Details wie möglich an, wenn Sie GPT-3 mit einer Aufgabe auffordern. Dies kann dazu beitragen, ungenaue oder irrelevante Aussagen einzuschränken. Es ist auch wichtig, jeden von GPT-3 generierten Text zu überprüfen, um Ungenauigkeiten zu korrigieren, bevor er irgendwo für ein Publikum veröffentlicht wird.

Einstieg

GPT-3 ist ein leistungsstarker Sprachprozessor – wahrscheinlich der bisher beste. Es kann helfen, Zeit und Ressourcen zu sparen, indem menschenähnlicher Text generiert, Lücken ausgefüllt und Fragen in Sekundenschnelle beantwortet werden.

Es hat jedoch seine Einschränkungen, die berücksichtigt werden sollten, bevor GPT-3 als Ersatz für ein Tool oder eine Praxis verwendet wird.

Um das Beste aus GPT-3 herauszuholen, sollten Sie seine Verwendungsmöglichkeiten und Einschränkungen berücksichtigen und damit experimentieren, wie es Ihre Anforderungen am besten unterstützen kann.