Spezifische Algorithmen von ChatGPT im Vergleich zu Bard und Claude
- Grundlage von ChatGPT: GPT-Architektur
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- Prompt Engineering und Systemnachrichten
- Optimierte Tokenisierung und Vocabularies
- Feinjustierung auf dialogorientierte Aufgaben
Grundlage von ChatGPT: GPT-Architektur
ChatGPT basiert auf der GPT-Architektur (Generative Pre-trained Transformer), die von OpenAI entwickelt wurde.
Diese Architektur verwendet Transformer-Netzwerke, die durch Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention) kontextuelle Beziehungen im Text erfassen.
Während Bard und Claude ebenfalls auf Transformer-Modellen basieren, unterscheidet sich insbesondere die Trainingstechnologie und die Feinabstimmung von ChatGPT in bestimmten algorithmischen Aspekten.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Ein spezifischer algorithmischer Bestandteil, der in ChatGPT eine zentrale Rolle spielt, ist das Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).
Durch RLHF wird das Modell auf Basis von menschlichem Feedback optimiert, um Antworten zu generieren, die besser auf Nutzeranfragen und ethische Richtlinien abgestimmt sind.
Während Bard und Claude ebenfalls Methoden zur Verbesserung der Antwortqualität einsetzen, verwendet OpenAI eine sehr ausgefeilte und aufwändige RLHF-Pipeline,
deren Implementierungsdetails als proprietär gelten und sich in der konkreten Methodik von denen von Bard oder Claude unterscheiden können.
Prompt Engineering und Systemnachrichten
ChatGPT verwendet spezielle Techniken im Bereich des Prompt Engineerings und Systemnachrichten, um das Verhalten und den Stil der Antworten zu steuern.
Hierzu zählen algorithmisch integrierte Mechanismen, die eine dynamische Anpassung der Modellreaktion innerhalb einer laufenden Unterhaltung ermöglichen.
Diese Mechanismen erlauben eine feinere Kontrolle des Kontexts und der Konsistenz über mehrere Interaktionen hinweg.
Bard und Claude nutzen zwar ebenfalls kontextsensitive Prompt-Strategien, jedoch existieren Unterschiede in der Art und Weise, wie diese Techniken algorithmisch im Modell implementiert sind.
Optimierte Tokenisierung und Vocabularies
ChatGPT nutzt eine auf Byte-Pair-Encodings (BPE) basierende Tokenisierung, die speziell für das Training der GPT-Modelle entwickelt wurde.
Diese Tokenisierung ist optimiert, um sowohl häufige als auch seltene Wörter effizient abzubilden und dabei die Modellkapazität optimal auszuschöpfen.
Während Bard und Claude ebenfalls spezielle Tokenisierungsverfahren anwenden, unterscheidet sich die konkrete Umsetzung und die Auswahl der Vokabulare,
Feinjustierung auf dialogorientierte Aufgaben
Ein weiterer wichtiger algorithmischer Aspekt bei ChatGPT ist die spezifische Feinjustierung auf dialogorientierte Aufgaben.
Das Modell wurde mit großen Sets von menschlichen Konversationen trainiert und durch weitere Optimierungen auf natürliches und kohärentes Dialogverhalten ausgerichtet.
Hierbei kommen spezielle loss-Funktionen und Trainingsverfahren zum Einsatz, die besonders auf den Erhalt von Kohärenz und Kontextkontinuität über mehrere Gesprächsrunden abzielen.
Dieses differenziert ChatGPT in seiner Gesprächsführung algorithmisch von Bard und Claude, die zwar ebenfalls dialogorientiert arbeiten, jedoch auf andere Datensätze und Trainingstechniken zurückgreifen.