Was ist GPT und wie lässt es sich nutzen?
Autor: Redaktion Domeny.ForSale Veröffentlicht
Kurz erklärt: GPT ist eine Familie von Modellen der künstlichen Intelligenz, die Texte anhand der im Training erlernten Muster und des im Gespräch bereitgestellten Kontexts erzeugen. Sie können Begriffe erklären, Texte überarbeiten oder beim Programmieren helfen, aber auch falsche Informationen überzeugend darstellen. GPT ist ein Modell, während ChatGPT eine Anwendung ist, die Nutzern Modelle und zusätzliche Werkzeuge zur Verfügung stellt.
Wofür steht die Abkürzung GPT?
GPT steht für den englischen Ausdruck Generative Pre-trained Transformer. Jeder Bestandteil des Namens beschreibt eine wichtige Eigenschaft dieser Technologie:
- Generative — generativ: Das Modell erzeugt eine Antwort, statt lediglich einen fertigen Eintrag aus einer Liste auszuwählen.
- Pre-trained — vortrainiert: Bevor es Nutzern zur Verfügung steht, lernt es Muster anhand großer Datensätze.
- Transformer: eine Architektur neuronaler Netze, also eine bestimmte Organisation der Berechnungen des Modells, mit der sich Zusammenhänge zwischen den Bestandteilen der eingegebenen Inhalte berücksichtigen lassen.
GPT gehört zu den großen Sprachmodellen, die mit LLM für large language model abgekürzt werden. LLM ist die umfassendere Kategorie: Nicht jedes Sprachmodell ist ein GPT-Modell. Der Name GPT wird besonders mit der von OpenAI entwickelten Modellfamilie verbunden.
Wie erzeugt GPT eine Antwort?
Das Modell verarbeitet Text als Tokens, also kleine Einheiten, die ganze Wörter, Wortteile oder Zeichen sein können. Anhand des verfügbaren Kontexts sagt es mögliche nächste Tokens voraus und baut so schrittweise eine Antwort auf. Dabei wählt es nicht immer die wahrscheinlichste Fortsetzung aus – wie die Auswahl erfolgt, hängt von den Einstellungen für die Textgenerierung ab.
Während des Trainings passt das Modell seine Parameter an, also die Zahlenwerte, die bestimmen, wie das Netz arbeitet. Dadurch lernt es sprachliche Muster, Zusammenhänge zwischen Begriffen und Vorgehensweisen zur Bearbeitung von Aufgaben. Zusätzliche Trainingsphasen können die Befolgung von Anweisungen und die Sicherheit der Antworten verbessern.
Das ist wesentlich komplexer als die Autovervollständigung auf dem Smartphone. Flüssige Sprache ist jedoch kein Beleg dafür, dass eine Aussage wahr ist. Das Modell kann eine Regel richtig erklären und kurz darauf einen Namen, ein Rechenergebnis oder ein technisches Detail falsch wiedergeben.
Die Antwort hängt auch vom Kontextfenster ab: Das ist die begrenzte Menge an Informationen, die das Modell beim Generieren berücksichtigen kann. Bei langen Gesprächen oder umfangreichen Dokumenten solltest du nicht davon ausgehen, dass jedes zuvor genannte Detail weiterhin verfügbar ist. Ein Gespräch bedeutet auch nicht, dass das Modell dadurch sofort und dauerhaft auf dessen Inhalte trainiert wird.
Was unterscheidet GPT von ChatGPT und einer Suchmaschine?
GPT ist ein Modell, ChatGPT dagegen ein Produkt, über das sich Modelle nutzen lassen. Der Unterschied ähnelt dem zwischen einem Motor und einem Auto: Die Anwendung ergänzt eine Benutzeroberfläche, die Verwaltung von Gesprächen und Funktionen, die das Modell allein nicht bereitstellt.
Je nach Version und Konfiguration kann die Anwendung die Arbeit mit Dateien, Bildern, Sprache oder einer Internetsuche ermöglichen. Das ergibt sich aber nicht automatisch aus dem Namen GPT. Welche Werkzeuge verfügbar sind, welche Formate unterstützt werden und welche Grenzen gelten, musst du in der aktuellen Dokumentation des jeweiligen Dienstes nachlesen.
Eine Suchmaschine findet in erster Linie Inhalte, während ein Sprachmodell eine Antwort erzeugt. Ein Dienst, der GPT nutzt, kann beides verbinden: Er sucht nach Quellen und formuliert auf ihrer Grundlage eine Antwort. Ohne ein solches Werkzeug oder bereitgestellte Unterlagen solltest du nicht davon ausgehen, dass das Modell aktuelle Preise, Vorschriften oder Ereignisse kennt.
Wofür ist GPT in der Praxis nützlich?
GPT eignet sich besonders für Aufgaben, bei denen sich das Ergebnis leicht mit dem Ausgangsmaterial vergleichen oder anhand klarer Kriterien beurteilen lässt. Es kann eine lange E-Mail kürzen, Notizen ordnen, einen Codeabschnitt erklären, eine Gliederung für ein Dokument vorschlagen oder einen ersten Entwurf einer Produktbeschreibung erstellen.
Angenommen, du betreibst einen Shop und möchtest einen Rucksack beschreiben. Statt nur „Schreibe eine ansprechende Beschreibung“ anzuweisen, nenne die Fakten und die Grenzen der Aufgabe:
Erstelle eine Beschreibung eines Rucksacks für einen Onlineshop mit maximal 100 Wörtern. Daten: Volumen 20 Liter, Gewicht 600 Gramm, Fach für einen 14-Zoll-Laptop. Schreibe in einfacher Sprache. Ergänze keine Eigenschaften, die nicht in den Daten stehen. Liste am Ende auf, welche Informationen beim Hersteller erfragt werden sollten.
Eine solche Anweisung, Prompt genannt, legt das Ziel, das Ausgangsmaterial, das Format und die Einschränkungen fest. Sie erleichtert es, ein brauchbares Ergebnis zu erhalten, garantiert aber keine Richtigkeit. Prüfe vor der Veröffentlichung insbesondere, ob das Modell Angaben zur Wasserdichtigkeit, zum Material oder zu Garantiebedingungen hinzugefügt hat.
Ob du GPT oder ein anderes Werkzeug wählst, hängt von der Aufgabe ab. Zum Überarbeiten einer Beschreibung eignet sich das Modell; zum exakten Addieren von Bestellungen eine Tabellenkalkulation oder ein Taschenrechner; zum Bestätigen der Produktspezifikationen die Dokumentation des Herstellers.
Wie nutzt du GPT, ohne ihm zu sehr zu vertrauen?
Die wichtigste Einschränkung sind Halluzinationen: erzeugte Informationen, die glaubwürdig wirken, aber falsch sind oder sich nicht auf Quellen stützen. Dazu können auch erfundene Veröffentlichungen, Zitate und Webadressen gehören. Die Bitte um Quellen hilft erst dann, wenn du diese tatsächlich öffnest und prüfst, ob sie die Antwort bestätigen.
Bevor du das Ergebnis verwendest, führe drei Prüfungen durch:
- Prüfe die Fakten: Gleiche Zahlen, Namen, Zitate und aktuelle Informationen mit dem Quelldokument oder der offiziellen Dokumentation ab.
- Bewerte die Folgen eines Fehlers: Betrachte Inhalte zu Gesundheit, Recht oder Finanzen als Informationsmaterial, nicht als individuelle Beratung, die die Einschätzung einer Fachperson ersetzt.
- Schütze Daten: Füge keine Passwörter, Zugangsschlüssel oder vertraulichen Kundendaten ein. Prüfe in den Richtlinien und Einstellungen des Dienstes, welche Regeln für die Speicherung von Gesprächen und ihre Verwendung zum Training gelten.
Wähle für den Anfang eine kurze Aufgabe mit nicht sensiblen Inhalten, deren Richtigkeit du selbst beurteilen kannst. Vergleiche die Antwort mit dem Original und entscheide erst danach, welche Teile deiner Arbeit du dem Modell tatsächlich anvertrauen kannst.
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