Fragen wir ihn wieder selbst: “Als künstliche Intelligenz, die auf der Transformer-Architektur basiert, verwendet ChatGPT ein maschinelles Lernmodell, das auf einer riesigen Menge von Textdaten trainiert wurde. Das Training wird normalerweise auf großen Textkorpora durchgeführt, die aus verschiedenen Quellen stammen können, darunter:
- Bücher und literarische Werke
- Online-Artikel und Blogs
- Wissenschaftliche Artikel und Publikationen
- Nachrichten und Magazine
- Soziale Medien
ChatGPT kann auch auf spezifische Datensätze trainiert werden, die auf bestimmte Themen oder Branchen zugeschnitten sind, um spezialisierte Antworten und Empfehlungen zu generieren. Während des Trainings wird das Modell aufgefordert, Muster in den Texten zu erkennen, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie menschliche Sprache funktioniert und welche Zusammenhänge und Bedeutungen zwischen Wörtern und Sätzen bestehen.
Beim Generieren von Antworten auf spezifische Fragen oder Anfragen im Chat werden die Eingabe des Nutzers und die gespeicherten Muster und Informationen aus dem Trainingskorpus von ChatGPT verwendet, um die am besten geeignete Antwort zu generieren.”
Kurzum: ChatGPT ist nicht allwissend, hat aber einen sehr breiten Zugriff auf Quellen und kann die zugänglichen Informationen sehr schnell verarbeiten und in Textform repräsentieren. Außerdem lernt ChatGPT – und davon profitiert auch MyAI –, denn ChatGPT erinnert Fragen und reagiert auf Feedback wie beispielsweise “Die Antwort ist falsch.”
Kurzum: Mit ein wenig Trainings und Tests entlang echter menschlicher Fragen und Unterhaltungen können vermutlich mithilfe von ChatGPT gute Ergebnisse erzielen, wo herkömmliche Bots meist recht unflexibel, hölzern klangen und kaum vernünftig auf Freitextfragen antworten.