Auf welchen Daten wurde Chatgpt trainiert?

ChatGPT wurde mit einer großen Menge an Textdaten trainiert, die aus verschiedenen Quellen stammen. Die Datensammlung umfasst Texte aus Online-Foren, sozialen Medien, Zeitungsartikeln, Büchern und gesprochener Sprache. Ein besonderer Fokus lag dabei auf Konversationstexten, mit einem Datensatz von 40 GB, der zur Schulung des Modells verwendet wurde​​. Darüber hinaus wurden auch Texte von Websites, Büchern und Artikeln genutzt, die sich insgesamt auf über 45 Terabyte an Daten belaufen. Diese Textdaten stammen aus einer Vielzahl von Domänen, einschließlich sozialen Medien, Nachrichtenartikeln, Wikipedia und Webforen​.[1][2]

Die Trainingdaten, auf denen ChatGPT basiert, stammen aus Daten, die vor 2022 gesammelt wurden. Das Modell nutzt maschinelles Lernen, um aus diesen umfangreichen Datenmengen zu lernen und kontextbezogene Antworten zu liefern, mit dem Ziel, eine sinnvolle Konversation mit dem Nutzer zu führen​. Die KI-Chatbots wie ChatGPT von OpenAI basieren auf großen Sprachmodellen, den sogenannten LLMs (Large Language Models), die auf riesigen Textdaten trainiert wurden. Diese Daten umfassen öffentliche Texte und sonstige Informationen, die in der Regel von Menschen produziert wurden. Die Systeme werden auf Wortreihen trainiert und lernen, die Struktur der menschlichen Sprache zu verstehen und zu imitieren​.[3][4]

Kannst du mir sagen, auf welchem Chatgpt trainiert wurde?

Chatgpt wurde auf massive Menge an Textdaten aus dem Internet geschult. Insbesondere wurde es in verschiedenen Texten eingeführt, darunter Websites, Bücher und Artikel, die über 45 Terabyte Daten entspricht. Die Textdaten wurden aus verschiedenen Domänen bezogen, darunter Social Media, Nachrichtenartikel, Wikipedia und Webforen. [6]

Der Trainingsprozess umfasste das Training des Modells, um das nächste Wort in einer Sequenz von Text vorhersagen zu lassen, die im vorherigen Kontext waren. Diese Aufgabe wird als Sprachmodellierung bezeichnet und ist ein grundlegendes Problem in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Durch das Training einer Vielzahl von Textdaten konnte Chatgpt die Muster und Strukturen der natürlichen Sprache lernen, sodass es kohärente und kontextbezogene Antworten erzeugt. [7][8]

Wie konnte Chatgpt eine so große Menge an Textdaten verarbeiten?

Chatgpt wurde mit einer Technik geschult, die als unbeaufsichtigtes Lernen bezeichnet wurde. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem das maschinelle Lernmodell mit beschrifteten Daten geliefert wird, von denen er gelernt werden soll, ist das unbeaufsichtigte Lernen die Vorbereitung des Modells auf nicht beliebigen Daten umfasst. Im Fall von ChatGPT waren die Trainingsdaten eine große Menge an Textdaten aus dem Internet, und das Modell wurde geschult, um das nächste Wort in einer Sequenz von Text im vorherigen Kontext vorherzusagen. [9]

Der Schulungsprozess für ChatGPT dauerte mehrere Wochen und erforderte eine erhebliche Menge an Rechenressourcen, einschließlich High-End-GPUs und großen Mengen an RAM. Der Schulungsprozess wurde über mehrere GPUs parallelisiert, um solche umfangreichen Daten zu verarbeiten. Dies ermöglichte es, dass der Schulungsprozess in angemessener Zeit abgeschlossen wurde, während die verfügbaren Rechenressourcen effizient verwendet werden. [10]

Was sind einige der Einschränkungen der Schulung von Chatgpt in Internet -Textdaten?

Eine der Einschränkungen der Schulung von Chatgpt in Internet -Textdaten ist die potenzielle Verzerrung der Trainingsdaten. Die Internet -Textdaten enthalten wahrscheinlich Vorurteile, die die Meinungen und Perspektiven derjenigen widerspiegeln, die die Daten erstellt haben. Diese Verzerrung kann sich in den Antworten des Modells manifestieren, die in allen Kontexten möglicherweise nicht angemessen oder fair sind. [11]

Eine weitere Einschränkung der Schulung von Chatgpt in Internet -Textdaten ist das Potenzial, dass das Modell die unangemessene oder beleidigende Sprache lernt. Das Internet enthält erhebliche Inhalte, die für alle Zielgruppen nicht geeignet sind, und das Modell kann lernen, unangemessene oder offensive Antworten zu generieren. Um dieses Risiko zu mildern, werden die Schulungsdaten gefiltert, um explizite Inhalte zu entfernen, und das Modell wird weiter fein abgestimmt, um zu vermeiden, dass zu beanstandete oder unangemessene Antworten erzeugt werden.

Chatgpt kann die Nuancen von Sprache und Konversation mit diesen Datensätzen lernen. Dies ermöglicht es, auf natürliche und konverselle Anfragen zu reagieren und nachzuahmen, wie Menschen miteinander interagieren. Die Verwendung von Daten aus Webquellen ermöglicht es ChatGPT, aus den neuesten Trends und Gesprächen zu lernen. Dies kann dazu beitragen, dass es über die neuesten Themen und Diskussionen auf dem Laufenden bleibt und es ermöglicht, genauere Antworten zu liefern. [2]

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die zum Training von ChatGPT verwendeten Daten auch Nachteile haben können. Wenn der Datensatz umfangreicher ist, kann er zu korrekten Antworten führen, da ChatGPT die Nuancen der Konversation nicht lernen kann. Wenn der Datensatz unterschiedlicher sein muss, kann ChatGPT möglicherweise nicht genau auf Abfragen außerhalb seines spezifischen Fachgebiets reagieren. [12]

Das Verständnis der Daten zum Training von ChatGPT kann uns helfen, Einblicke in die Funktionsweise und die Art und Weise zu erhalten, wie sie ausgelöst werden können. Durch die Erforschung der verschiedenen Arten von Daten, die zum Training und ihrer Vorteile und Nachteile verwendet werden, können wir besser verstehen, wie das System funktioniert und wie seine Funktionen am besten verwendet werden. [13]

Wir laden Sie ein, mit uns in Verbindung zu bleiben, um die neuesten Updates, Ressourcen und Expertenkenntnisse über Chatgpt und andere KI-gesteuerte Tools zu erhalten, die weiterhin revolutionieren, wie wir leben und arbeiten. Abonnieren Sie unseren Newsletter, folgen Sie uns in den sozialen Medien oder geben Sie uns eine Zeile, wenn Sie Fragen oder Ideen haben - wir sind immer hier, um zu helfen.

Denken Sie daran, dass sich die Zukunft der KI vor uns entfaltet, und Chatgpt -Beratung ist bestrebt, Sie bei der Maximierung der Chancen zu maximieren. Egal, ob Sie ein Unternehmer sind, der Ihr Startup vorantreibt, oder ein erfahrener professioneller, der darauf abzielt, Prozesse in Ihrer Organisation zu optimieren, unser Blog ist Ihr vertrauenswürdiger Begleiter auf dem Weg. [14]

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Viel Spaß beim Lesen und lassen Sie die KI -Revolution beginnen!Machen Sie sich bereit, sich von ChatGPT, einem leistungsstarken KI-System, um atemberaubende Gespräche zu erzeugen!Diese fortschrittliche Technologie wird in massiven Datenmengen geschult, um Benutzeranfragen wie ein Profi zu lernen und zu reagieren. Tauchen Sie tief in die verschiedenen Arten von Daten ein, um Chatgpt zu trainieren und die Vorteile und Nachteile von jedem zu entdecken. Mit diesem Wissen können Sie das volle Potenzial dieses unglaublichen Systems freischalten und Zeuge seiner Magie vor Ihren Augen erleben. Erkunden wir die Wunder des Chatgpts und erleben wir den Nervenkitzel der modernsten KI-Technologie wie nie zuvor!

ChatGPT ist ein leistungsstarkes System für künstliche Intelligenz, das Gespräche generieren kann. Es wird nach großen Datenmengen geschult, um Benutzeranfragen zu lernen und auf Benutzer zu reagieren. Diese Daten sind entscheidend für die Fähigkeiten von ChatGPT, und das Verständnis, auf was sie vorbereitet sind, können uns helfen, zu verstehen, wie es funktioniert. Durch die Erforschung der verschiedenen Arten von Daten, die zum Training von ChatGPT und den Vorteilen und Nachteilen dazu verwendet werden, können wir Einblicke in die Funktionsweise des Systems erhalten und können voll ausgestattet werden.

Datensätze, die zum Ausbilden von ChatGPT verwendet werden, sind in vielen Formen wie NLP -Korpora, Konversationen und Webdaten für natürliche Sprachverarbeitung (natürliche Sprachverarbeitung) ausgestattet. NLP Corpora sind Sammlungen von Textdaten, mit denen ChatGPT zum Verständnis der Sprache unterrichtet wurde, während Diskussionen verwendet werden, um sie zu unterrichten, um auf Konversationsfragen zu reagieren. Webdaten wie Social -Media -Posts ermöglichen es ChatGPT, aus den Nuancen von Gesprächen und Sprachen zu lernen, die in alltäglichen Gesprächen verwendet werden.

Kannst du mir sagen, auf welchem Chatgpt trainiert wurde?

Chatgpt wurde auf massive Menge an Textdaten aus dem Internet geschult. Insbesondere wurde es in verschiedenen Texten eingeführt, darunter Websites, Bücher und Artikel, die über 45 Terabyte Daten entspricht. Die Textdaten wurden aus verschiedenen Domänen bezogen, darunter Social Media, Nachrichtenartikel, Wikipedia und Webforen.

Der Trainingsprozess umfasste das Training des Modells, um das nächste Wort in einer Sequenz von Text vorhersagen zu lassen, die im vorherigen Kontext waren. Diese Aufgabe wird als Sprachmodellierung bezeichnet und ist ein grundlegendes Problem in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Durch das Training einer Vielzahl von Textdaten konnte Chatgpt die Muster und Strukturen der natürlichen Sprache lernen, sodass es kohärente und kontextbezogene Antworten erzeugt. [15][7]

Wie konnte Chatgpt eine so große Menge an Textdaten verarbeiten?

Chatgpt wurde mit einer Technik geschult, die als unbeaufsichtigtes Lernen bezeichnet wurde. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem das maschinelle Lernmodell mit beschrifteten Daten geliefert wird, von denen er gelernt werden soll, ist das unbeaufsichtigte Lernen die Vorbereitung des Modells auf nicht beliebigen Daten umfasst. Im Fall von ChatGPT waren die Trainingsdaten eine große Menge an Textdaten aus dem Internet, und das Modell wurde geschult, um das nächste Wort in einer Sequenz von Text im vorherigen Kontext vorherzusagen. [3]

Der Schulungsprozess für ChatGPT dauerte mehrere Wochen und erforderte eine erhebliche Menge an Rechenressourcen, einschließlich High-End-GPUs und großen Mengen an RAM. Der Schulungsprozess wurde über mehrere GPUs parallelisiert, um solche umfangreichen Daten zu verarbeiten. Dies ermöglichte es, dass der Schulungsprozess in angemessener Zeit abgeschlossen wurde, während die verfügbaren Rechenressourcen effizient verwendet werden. [16]

Was sind einige der Einschränkungen der Schulung von Chatgpt in Internet -Textdaten?

Eine der Einschränkungen der Schulung von Chatgpt in Internet -Textdaten ist die potenzielle Verzerrung der Trainingsdaten. Die Internet -Textdaten enthalten wahrscheinlich Vorurteile, die die Meinungen und Perspektiven derjenigen widerspiegeln, die die Daten erstellt haben. Diese Verzerrung kann sich in den Antworten des Modells manifestieren, die in allen Kontexten möglicherweise nicht angemessen oder fair sind. [17]

Eine weitere Einschränkung der Schulung von Chatgpt in Internet -Textdaten ist das Potenzial, dass das Modell die unangemessene oder beleidigende Sprache lernt. Das Internet enthält erhebliche Inhalte, die für alle Zielgruppen nicht geeignet sind, und das Modell kann lernen, unangemessene oder offensive Antworten zu generieren. Um dieses Risiko zu mildern, werden die Schulungsdaten gefiltert, um explizite Inhalte zu entfernen, und das Modell wird weiter fein abgestimmt, um zu vermeiden, dass zu beanstandete oder unangemessene Antworten erzeugt werden. [18]

Chatgpt kann die Nuancen von Sprache und Konversation mit diesen Datensätzen lernen. Dies ermöglicht es, auf natürliche und konverselle Anfragen zu reagieren und nachzuahmen, wie Menschen miteinander interagieren. Die Verwendung von Daten aus Webquellen ermöglicht es ChatGPT, aus den neuesten Trends und Gesprächen zu lernen. Dies kann dazu beitragen, dass es über die neuesten Themen und Diskussionen auf dem Laufenden bleibt und es ermöglicht, genauere Antworten zu liefern. [19]

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die zum Training von ChatGPT verwendeten Daten auch Nachteile haben können. Wenn der Datensatz umfangreicher ist, kann er zu korrekten Antworten führen, da ChatGPT die Nuancen der Konversation nicht lernen kann. Wenn der Datensatz unterschiedlicher sein muss, kann ChatGPT möglicherweise nicht genau auf Abfragen außerhalb seines spezifischen Fachgebiets reagieren. [5]

Das Verständnis der Daten zum Training von ChatGPT kann uns helfen, Einblicke in die Funktionsweise und die Art und Weise zu erhalten, wie sie ausgelöst werden können. Durch die Erforschung der verschiedenen Arten von Daten, die zum Training und ihrer Vorteile und Nachteile verwendet werden, können wir besser verstehen, wie das System funktioniert und wie seine Funktionen am besten verwendet werden. [20][21]

Wir laden Sie ein, mit uns in Verbindung zu bleiben, um die neuesten Updates, Ressourcen und Expertenkenntnisse über Chatgpt und andere KI-gesteuerte Tools zu erhalten, die weiterhin revolutionieren, wie wir leben und arbeiten. Abonnieren Sie unseren Newsletter, folgen Sie uns in den sozialen Medien oder geben Sie uns eine Zeile, wenn Sie Fragen oder Ideen haben - wir sind immer hier, um zu helfen. [22]

Denken Sie daran, dass sich die Zukunft der KI vor uns entfaltet, und Chatgpt -Beratung ist bestrebt, Sie bei der Maximierung der Chancen zu maximieren. Egal, ob Sie ein Unternehmer sind, der Ihr Startup vorantreibt, oder ein erfahrener professioneller, der darauf abzielt, Prozesse in Ihrer Organisation zu optimieren, unser Blog ist Ihr vertrauenswürdiger Begleiter auf dem Weg.

Referenser

1. ChatGPT: Funktionen, Chancen und Herausforderungen - krick.com. https://www.krick.com/expertenblog/chatgpt-funktionen-chancen-herausforderungen.

2. ChatGPT - OpenAI. https://openai.com/chatgpt.

3. ChatGPT und künstliche Intelligenz – Die Zukunft ist jetzt!. https://link.springer.com/article/10.1007/s00398-023-00593-3.

4. Mercedes-Benz testet ChatGPT in der intelligenten Produktion.. https://group.mercedes-benz.com/innovation/digitalisierung/industrie-4-0/chatgpt-in-der-produktion.html.

5. ChatGPT | SpringerLink. https://link.springer.com/article/10.1007/s00113-023-01296-y.

6. Große Sprachmodelle wie ChatGPT und GPT-4 für eine ... - Springer. https://link.springer.com/article/10.1007/s00117-023-01187-8.

7. Allgemeine Grundlagen, Planung und Organisation des Trainings. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-211-99716-1_15.

8. Mentales Training erlernen und anwenden - Home - Springer. https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-642-13762-4_4.pdf.

9. The inside story of how ChatGPT was built from ... - MIT Technology Review. 3 Mar. 2023, https://www.technologyreview.com/2023/03/03/1069311/inside-story-oral-history-how-chatgpt-built-openai/.

10. ChatGPT als Herausforderung für Schule und Lehrer - FAZ.NET. https://www.faz.net/aktuell/rhein-main/frankfurt/chatgpt-als-herausforderung-fuer-schule-und-lehrer-18658237.html.

11. ChatGPT: What is it and how do you use it? | Digit. https://www.digit.in/news/general/chatgpt-what-is-it-and-how-do-you-use-it-66320.html.

12. Ein Chatbot erklärt sich selbst | SpringerLink. https://link.springer.com/article/10.1007/s00092-023-5675-1.

13. ChatGPT Trainieren: Wie Sie ChatGPT mit Informationen Füttern und .... 22 May. 2023, https://www.scientific-economics.com/chatgpt-mit-informationen-fuettern-chat-gpt-trainieren-anlernen/.

14. Arbeitsplatz der Zukunft: Wie Nachwuchskräfte ihre Rolle in einer KI-. https://media.kasperskydaily.com/wp-content/uploads/sites/96/2021/05/31160516/Kaspersky_Report_KI-und-Arbeit_2021_layout_final.pdf.

15. (PDF) Ansätze zur Trainings-und Transferevaluation - ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/271134647_Ansatze_zur_Trainings-und_Transferevaluation.

16. ChatGPT und andere Computermodelle zur Sprachverarbeitung – Gr.... https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000158070.

17. ChatGPT und andere Computermodelle zur Sprachverarbeitung - Grundlagen .... https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000158070/150614893.

18. Das sind die Grenzen von ChatGPT - Scribbr. 20 Apr. 2023, https://www.scribbr.de/ki-tools-nutzen/chatgpt-grenzen/.

19. ChatGPT-FAQ: Die wichtigsten Fragen und Antworten - Mimikama. 4 Apr. 2023, https://www.mimikama.org/chatgpt-faq/.

20. ChatGPT: Alles, was man wissen muss - moin. https://www.moin.ai/chatbot-lexikon/chatgpt-chatbot.

21. An welchen Daten wurde ChatGPT trainiert? | ChatGPT Beratung. 24 May. 2023, https://www.chatgptconsultancy.com/de/an-welchen-daten-wurde-chatgpt-trainiert.

22. wir freuen uns, Sie herzlich einzuladen - English translation - Linguee. https://www.linguee.com/german-english/translation/wir+freuen+uns%2C+sie+herzlich+einzuladen.html.