Generative Pre-trained Transformer (GPT) ist eine Familie von maschinellen Lernmodellen, die für die Textgenerierung und -verarbeitung entwickelt wurden. Es handelt sich dabei um Transformer-basierte Modelle, die vorab mit großen Datenmengen trainiert werden, bevor sie für eine spezifische Aufgabe verwendet werden. Das Pre-training erfolgt auf einer großen Corpus an Texten, wodurch das Modell die Fähigkeit erwirbt, Muster in der Sprache und Bedeutungen zu erkennen. Diese vorgebildeten Modelle können dann schnell für eine Vielzahl von Text-basierten Anwendungen fein-tunen, wie z.B. Textklassifikation, Sprachgenerierung und Dialogsysteme. GPT hat sich als sehr erfolgreich für eine Vielzahl von Anwendungen erwiesen und ist weit verbreitet in der Natursprachverarbeitung und künstlichen Intelligenz.
Was bedeutet dabei Transformer, wie funktioniert das Transforming?
Transformer ist ein Architekturtyp für Neuronale Netze, der für die Verarbeitung von Sequenzen von Daten entwickelt wurde, wie z.B. Texte oder Sprache. Im Gegensatz zu früheren Ansätzen, die auf Rekurrenten Neuronalen Netzen (RNNs) basierten, verwendet die Transformer-Architektur keine Schleifen, die Daten durch das Netzwerk befördern. Stattdessen verwendet die Transformer-Architektur einen Mechanismus namens Self-Attention, um jedes Element in der Sequenz auf jedes andere Element zu beziehen und zu berücksichtigen. Dies ermöglicht es dem Modell, Muster in langen Sequenzen zu erkennen und Bedeutungen besser zu verstehen, ohne dass es sich auf frühere Teile der Sequenz beschränken muss. Das "Transforming" bezieht sich auf die Art und Weise, wie die Transformer-Architektur Daten verarbeitet. Durch die Verwendung von Self-Attention kann das Modell eine Art Transformation der Eingabedaten durchführen, bei der es Muster erkennt und Bedeutungen extrahiert, um eine Vorhersage oder eine andere Aufgabe auszuführen.
