31. Januar 2023

ChatGPT Tutorial – alles wissenswerte auf einen Blick

Chat GPT Tutorial - alles wissenswerte auf einen Blick

ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) ist ein natürlicher Sprachprozessor, der von OpenAI entwickelt und trainiert wurde. Es ist ein künstliches Intelligenz-Modell, das in der Lage ist, menschenähnlichen Text zu generieren und auf Anfragen zu antworten. Es nutzt Deep-Learning-Technologien, um auf eine Vielzahl von Anfragen und Aufgaben zu reagieren. ChatGPT wurde mit einer großen Menge an Texten trainiert, um es in der Lage zu machen, menschenähnlichen Text zu generieren und auf Anfragen zu antworten. Es wird oft in Anwendungen wie Chatbots, Textgenerierung und Übersetzung eingesetzt.

Wer steckt hinter ChatGPT?

OpenAI ist eine gemeinnützige Organisation, die von einer Gruppe von Unternehmern und Forschern gegründet wurde, darunter Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman und Ilya Sutskever. Sie hat das Ziel, künstliche Intelligenz (KI) für den allgemeinen Nutzen zu entwickeln und zu fördern.

OpenAI führt forschungen und Entwicklungen in Bereichen wie natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, Robotics und andere anwendungen der KI durch, und veröffentlicht oft ihre Ergebnisse und Modelle als Open-Source-Software, um die wissenschaftliche Community und die breitere Öffentlichkeit zu unterstützen. Ein bekanntes Produkt von OpenAI ist das Modell GPT-2 und GPT-3, das in NLP und Textgenerierung verwendet werden kann.

OpenAI hat sich zum Ziel gesetzt, die KI-Technologie so zu entwickeln, dass sie für alle zugänglich und nutzbar ist und dass sie dazu beiträgt, die Gesellschaft und die Wirtschaft positiv zu beeinflussen, und nicht nur für wenige zugänglich ist. Dazu arbeitet es eng mit der akademischen und der Privatwirtschaft zusammen und hat Partnerschaften mit vielen Unternehmen und Organisationen geschlossen.

Mittlerweile kristallisiert sich heraus, dass OpenAI den Ursprungsgedanken, Künstliche Intelligenz für Jedermann/-frau nutzbar zu machen, in der Form nicht halten kann. Denn auch OpenAI ist mittlerweile klar geworden, dass dieses Vorhaben, künstliche Intelligenz sinnvoll und nachhaltig einsetzen zu können, wenn ein wirtschaftliches Konstrukt darum gebaut und aufgebaut wird. Gerüchte mehren sich, dass OpenAI an Monetarisierungsmodellen arbeitet. Wie diese genau aussehen, wird sich zeigen.

Wann wurde ChatGPT eingeführt?

ChatGPT unterscheidet sich von anderen KI-Textgeneratoren hauptsächlich durch seine Größe und Leistungsfähigkeit. Es wurde mit einer enormen Menge an Textdaten trainiert, was es ihm ermöglicht, sehr menschenähnliche Texte zu generieren.

Ein weiterer wichtiger Unterschied ist, dass es auf der Transformer-Architektur basiert, die in der NLP einen Durchbruch gebracht hat und es ermöglicht, lange Texte zu bearbeiten und zu generieren. Es ist auch in der Lage, sich auf einen Kontext zu beziehen und fortzufahren, anstatt immer wieder von vorn zu beginnen, wie es bei früheren Textgeneratoren der Fall war.

Auch die Fähigkeit, auf eine vorherige Eingabe aufzubauen, und die Möglichkeit, mehrere Anfragen in einer einzigen Sitzung zu bearbeiten, sind Merkmale die ChatGPT von anderen Textgeneratoren unterscheiden.

Anwendungsbereiche für ChatGPT

Es gibt unterschiedliche Anwendungsbereiche für den EInsatz von ChatGPT.

  1. Chatbots: ChatGPT kann verwendet werden, um automatisch auf Anfragen von Kunden zu antworten, die an einen Kundenservice gestellt werden. Es kann dazu beitragen, die Interaktion mit Kunden zu automatisieren und die Leistung zu verbessern.
  2. Textgenerierung: ChatGPT kann verwendet werden, um automatisch Text zu generieren, z.B. Schlagzeilen, Überschriften, Beschreibungen oder sogar komplette Geschichten.
  3. Übersetzung: ChatGPT kann verwendet werden, um Texte automatisch zu übersetzen, was die Übersetzungszeit und -kosten reduzieren kann.
  4. Textzusammenfassung: ChatGPT kann verwendet werden, um lange Texte automatisch zusammenzufassen, was Zeit spart und die Lesbarkeit verbessert.
  5. Automatische Schreibvorschläge: ChatGPT kann verwendet werden, um Benutzern automatische Schreibvorschläge zu geben, wenn sie Texte eingeben, z.B. in Text-Editoren oder in E-Mail-Clients.
  6. Sprachsteuerung: ChatGPT kann verwendet werden, um Sprachbefehle zu verstehen und auszuführen, die in intelligenten Geräten und Anwendungen verwendet werden.
  7. Schreibassistenz: ChatGPT kann verwendet werden, um Benutzern beim Schreiben von Texten wie Aufsätzen, Briefen oder E-Mails zu helfen.
  8. ChatGPT kann verwendet werden, um automatisch kreative Texte wie Geschichten, Gedichte oder Skripte zu erstellen.
  9. Automatisierung von Prozessen: ChatGPT kann verwendet werden, um Prozesse wie die Erstellung von Berichten, die Durchführung von Recherchen oder die Erstellung von Präsentationen zu automatisieren.
  10. ChatGPT kann verwendet werden, um automatisch Fragen und Antworten auf bestimmte Themen zu erstellen, wie es bei Quiz-Spielen oder in FAQs der Fall ist.

Gerade im Zusammenhang mit der Texterstellung gilt es zu verstehen, wie KI Tools richtig eingesetzt werden sollten. Wie hier der aktuelle Stand ist, erfahrt ihr in der Podcast-Episode 426 mit dem Titel „Künstliche Intelligenz und Texterstellung: Was geht und was nicht?“

ChatGPT nutzt Technologien der natürlichen Sprachverarbeitung

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein wichtiger Bestandteil der Technologie hinter ChatGPT, einem fortschrittlichen künstlichen Intelligenz-Modell, das von OpenAI entwickelt und trainiert wurde.

NLP ermöglicht es Computersystemen, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren. Dies ist von entscheidender Bedeutung für ChatGPT, da es dazu beiträgt, dass das Modell auf Anfragen und Aufgaben von Benutzern reagieren kann, wie es bei Chatbots der Fall ist.

ChatGPT nutzt Deep-Learning-Technologien, um auf Anfragen und Aufgaben zu reagieren. Es wurde mit einer großen Menge an Texten trainiert, um es in der Lage zu machen, menschenähnlichen Text zu generieren und auf Anfragen zu antworten. Es kann auf eine Vielzahl von Anwendung.

Deep-Learning-Modelle ein wichtiger Baustein bei ChatGPT

ChatGPT nutzt tiefes Lernen, um seine Leistungsfähigkeit zu verbessern. Das bedeutet, dass es eine Art von künstlicher Intelligenz ist, die auf großen Mengen an Daten trainiert wird, um Muster und Beziehungen zu erkennen. Es nutzt dazu neuronalen Netzwerke, die auf der Idee basieren, dass ein Netzwerk von Neuronen, ähnlich wie in unserem Gehirn, die Fähigkeit hat, komplexe Aufgaben zu erlernen und zu verstehen. Dies ermöglicht es ChatGPT, natürlichen Text zu verstehen und zu generieren, und auf Anfragen von Benutzern zu reagieren, wie es bei Chatbots der Fall ist. Durch den Einsatz von tiefem Lernen kann ChatGPT auf eine Vielzahl von Anfragen und Aufgaben reagieren und dadurch die Interaktion mit Kunden automatisieren und die Leistung verbessern.

NLP (Natural Language Processing) ist eine Technologie, die es Computern ermöglicht, natürliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu verarbeiten. ChatGPT ist ein NLP-basiertes Chatbot-System, das auf maschinellem Lernen basiert, um Dialoge zwischen Benutzer und Computer zu simulieren.

Nachteile von ChatGPT- auch diese sollte man kennen

Die Texterstellung per künstlicher Intelligenz wird das Unternehmertum und insbesondere auch das Marketing verändern. Die vielen Vorteile und Anwendungsszenarien, die ich oben beschrieben habe, weisen nicht nur ein großes Potenzial auf. Wir stehen erst am Anfang. Dennoch gibt es auch einige Nachteile oder Schwachpunkte und es ist letztlich wichtig zu verstehen, wie man KI Funktionen verwendet. Schauen wir uns daher auch die Nachteile an:

  1. Genauigkeit: Obwohl ChatGPT in der Lage ist, menschenähnlichen Text zu generieren, gibt es immer noch Fehlerquellen, die zu ungenauen oder sinnlosen Ergebnissen führen können.
  2. Kreativität: ChatGPT ist zwar in der Lage, kreative Aufgaben wie das Schreiben von Geschichten oder das Erstellen von Überschriften zu erledigen, jedoch kann es schwierig sein, kreative Ideen von einem Computer zu erwarten.
  3. Ethik und Bias: ChatGPT wurde mit einer großen Menge an Texten trainiert, die aus dem Internet stammen. Dies kann dazu führen, dass das Modell bestimmte Vorurteile oder Bias aufweist, die bei der Verwendung berücksichtigt werden sollten.
  4. Datenschutz: Da ChatGPT ein großes Mengen an Daten erfordert, um zu trainieren und zu betreiben, kann es datenschutzrechtliche Herausforderungen geben, insbesondere wenn personenbezogene Daten verarbeitet werden.
  5. Abhängigkeit: Eine Abhängigkeit von ChatGPT kann entstehen, wenn Unternehmen oder Organisationen zu sehr darauf vertrauen, dass das Modell Prozesse automatisiert und die Leistung verbessert, anstatt ihre eigenen Fähigkeiten und Ressourcen zu nutzen.
  6. Auch die rechtlichen Aspekte, wie beispielsweise das Urheberrecht, sind nicht gänzlich außer Acht zu lassen. Ich habe zu dem Thema einen ausführlichen Podcast mit Dr. Max Greger aufgenommen. Hört euch den Podcast gerne als Ergänzung an.

Es gibt auch Grenzen bezüglich der Leistungsfähigkeit von ChatGPT, diese sind:

  1. Verstehen von Kontext: ChatGPT kann Schwierigkeiten haben, den Kontext einer Anfrage oder eines Textes vollständig zu verstehen, insbesondere wenn die Anfrage nicht klar formuliert ist oder wenn der Text komplex ist.
  2. Verarbeitung von Bildern und Videos: ChatGPT ist ein Sprachprozessor und kann nicht direkt mit Bildern oder Videos umgehen, es kann jedoch verwendet werden, um Beschreibungen oder Anweisungen für die Verarbeitung von Bildern oder Videos zu generieren.
  3. Verarbeitung von Sprachbefehlen: ChatGPT kann Schwierigkeiten haben, Sprachbefehle zu verstehen, wenn es um komplexe Anweisungen oder Anfragen geht

Qualität der Texte von den Eingaben abhängig

Die Eingabeaufforderung oder den Befehl an die KI nennt man prompts. Um wirklich gute Ergebnisse mit KI Tools zu erreichen, die die klare Beschreibung, was die KI letztlich produzieren soll extrem wichtig. Daher spricht man gerne auch vom Prompt Engineering. Das Prompt-Engineering ist ein wichtiger Bestandteil der Entwicklung von Sprachmodellen, insbesondere von Generativen Textmodellen wie GPT (Generative Pre-trained Transformer). Es bezieht sich auf die Erstellung von Eingabeaufforderungen (Prompts) für diese Modelle, um bestimmte Arten von Texten oder Sprachmuster zu generieren.

Ein wichtiger Faktor beim Erstellen von Prompts ist die Wahl des Themas oder des Kontexts, in dem das Modell den Text generieren soll. Je klarer und präziser das Thema definiert ist, desto besser wird das Modell in der Lage sein, relevante und sinnvolle Texte zu generieren. Es ist auch wichtig, das Modell mit genügend Textmuster und Informationen zum Thema zu trainieren, damit es die notwendigen Kenntnisse hat, um den Text zu generieren.

Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Formulierung der Prompts. Es ist wichtig, klare und präzise Anweisungen zu geben, damit das Modell genau versteht, was es generieren soll. Es ist auch wichtig, genügend Kontext bereitzustellen, damit das Modell die richtigen Schlüsse ziehen und die richtigen Entscheidungen treffen kann.

Video Tutorial – wie funktioniert ChatGPT

Ich habe ein Video aufgezeichnet, was zeigt, wie man ChatGPT verwenden und produktiv einsetzen kann. Das sogenannte Prompt-Engineering bietet weit mehr Komplexität als in dem Video aufzeigt. Je besser die „Befehlseingabe“, auch prompts genannt, desto besser die Ergebnisse. Wie sagt man so schön und diese Floskel passt auch auf ChatGPT zu – „shit in, shit out“. Also achtet auf die Genauigkeit eurer prompt-Eingabe.

Thomas Ottersbach

Thomas Ottersbach ist geschäftsführender Gesellschafter der PageRangers GmbH. Seit über über 20 Jahren ist er im Online-Business aktiv und hat verschiedene Unternehmen erfolgreich aufgebaut und veräußert. Er ist zudem Herausgeber/Produzent des beliebten SEO Podcasts (www.seosenf.de). Mit dem Podcast "Digitales Unternehmertum" gibt er nicht nur seine eigenen Erfahrungen als Unternehmer weiter, sondern durch die vielen Interview-Gäste gibt es für die Zuhörer:innen maximal Inspiration und Wissenstransfer rund um die digitale Welt.

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