Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind leistungsstarke Modelle für das maschinelle Lernen, die große Mengen an Textdaten verarbeiten können, um Beziehungen zwischen Wörtern abzuleiten. Herkömmliche Trainingsmethoden für Sprachmodelle leiden jedoch unter zwei Einschränkungen - sie sind nicht in der Lage, umgebende Wörter unterschiedlich zu bewerten, und sie verarbeiten Eingabedaten sequenziell und nicht als ganzen Korpus. Als Reaktion darauf führte Google die Transformer-Architektur ein, die die Fähigkeit von LLMs, Sprache zu verstehen, erheblich verbessert hat.

Die GPT-Modelle von OpenAI, die die Transformer-Architektur verwenden, waren besonders erfolgreich bei der Generierung komplexer und kontextabhängiger Antworten. Allerdings haben GPT-Modelle immer noch ihre Grenzen, wie die Erzeugung von Ergebnissen, die nicht hilfreich oder verschwommen sind, denen es an Interpretierbarkeit mangelt oder die voreingenommene oder auch toxische Inhalte enthalten können.

Ihren eigenen ChatGPT für Ihr Unternehmen - TENSORCRUNCH hilft! Wir unterstützen Sie dabei den Transformer mit Ihrem Domänenwissen zu trainieren und in Ihre Welt einzubinden.

Um diese Einschränkungen zu beheben, hat OpenAI ChatGPT entwickelt, das während des Trainingsprozesses Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) einsetzt. Der RLHF-Prozess umfasst drei Schritte: Supervised Finetuning (SFT) Modell, Human-in-the-Loop (HITL) Modell und Reinforcement Learning (RL) Modell. Der Prozess umfasst die Verwendung eines überwachten Trainingsdatensatzes zur Feinabstimmung des GPT-Modells und den anschließenden Einsatz bei menschlichen Beobachtern, die die Antworten des Modells bewerten und Feedback geben. Das Feedback wird dann verwendet, um die Antworten des Modells zu aktualisieren, und diese werden wieder in den Trainingsdatensatz eingespeist, um das Modell weiter zu verbessern.

Durch die Einbeziehung von menschlichem Feedback in den Trainingsprozess zielt ChatGPT darauf ab, genauere, relevantere und vertrauenswürdigere Antworten zu produzieren, die besser mit der Absicht des Benutzers übereinstimmen. Da LLMs und GPT-Modelle sich weiterentwickeln und verbessern, haben sie das Potenzial, eine Vielzahl von Bereichen zu revolutionieren, von Kundenservice und Chatbots hin zu Gesundheitswesen und Bildung.