Wie ChatGPT Text generiert: Das Geheimnis hinter Token‑basierten Modellen

Key Takeaway

ChatGPT generiert Text, indem es zu jedem Token‑Schritt die wahrscheinlichste Fortsetzung aus einem massiven Sprachkorpus abruft und mit einer kontrollierten Zufälligkeit („Temperatur“) entscheidet; so entsteht ein zusammenhängender, „human‑ähnlicher“ Text.

Summary

Grundprinzip

ChatGPT versucht, eine vernünftige Fortsetzung eines gegebenen Textes zu erzeugen, basierend auf dem, was Menschen in Milliarden von Webseiten, Büchern usw. geschrieben haben. Der Prozess ist token‑basiert: anstatt ganze Wörter als Einheit zu wählen, entscheidet das Modell über einzelne Tokens (Teile von Wörtern), was das Erzeugen neuer Wortformen ermöglicht.

Probabilistische Auswahl

Für jedes Token wird eine Rangliste möglicher Folgetokens mit zugehörigen Wahrscheinlichkeiten erzeugt. Die Auswahl des Tokens erfolgt nicht immer deterministisch (am höchsten Rang), sondern mit einer Temperatur (typisch 0.8), die niedrigere Wahrscheinlichkeiten ein wenig wahrscheinlicher macht und Vielfalt erzeugt.

Modell‑Implementierung

Das zugrunde liegende Modell ist ein Transformer‑Netzwerk (z. B. GPT‑2, GPT‑3). Wolfram nutzt ein einfaches GPT‑2 Modell, um die Konzepte zu demonstrieren, zeigt aber, dass größere Modelle bessere Ergebnisse liefern.

Wort‑vs. Buchstaben‑Modellierung

Der Buchstabe‑Modellschema (1‑Gram, 2‑Gram, etc.) veranschaulicht, wie Wahrscheinlichkeiten aus Textkorpora abgeleitet werden. Im Sprachmodell werden die Wahrscheinlichkeiten nicht für einzelne Buchstaben, sondern für komplette Wörter bzw. Wort‑sequenzen (n‑Gramme) ermittelt.

Ergebnisse und Visualisierungen

Visualisierungen zeigen, dass die Wort‑Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Log‑Log‑Skala entspricht (Zipf‑Law). Beispielschnipsel verdeutlichen, dass die zufällige Auswahl mit Temperatur = 0.8 mehr Vielfalt im Text erzeugt als die deterministische Auswahl.

Praktisches Beispiel mit Wolfram Language

Der Autor demonstriert, wie man das Modell abruft, Wahrscheinlichkeiten extrahiert und textuell weiterführt. Code‑Snippets sind im Dokument verlinkt und lassen sich sofort lokal ausführen, um das Prinzip nachzuvollziehen.

Grenzen und Weiterentwicklung

Die Erklärungen beschränken sich auf das „große Bild“. Tiefergehende technische Details und Optimierungen bleiben bewusst ausgelassen. Für weitere Fortschritte im Bereich LLMs wird die Kombination von NLP‑Modellen mit symbolischer Logik und mathematischer Basis (z. B. Wolfram Language) als vielversprechend dargestellt.

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Quelle: https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/