Dieses Video sollte man sich anschauen, wenn man sich mit ChatGPT, seiner Entwicklung und seinem Aufbau, beschäftigen will.
Worum geht es im Detail in dem Video?
Andre Carpathy, ein Gründungsmitglied von OpenAI (ChatGPT), erklärt in „State of GPT“ den Prozess des Trainings von GPT, einem entstehenden Ökosystem großer Sprachmodelle. Es beginnt mit dem Vortraining mit großen Datensätzen, die das Basismodell durch Tokenisierung und Übersetzung erzeugen. Andre erklärt auch, dass Llama, ein kleineres Modell, leistungsfähiger ist als GPT3, obwohl es weniger Parameter enthält. Der Referent erörtert das Training von Transformer-Modellen für die Sprachmodellierung, gefolgt von der Entwicklung von Basismodellen, die seit GPT-2 entstanden sind. Der Trainingsprozess besteht aus Vortraining, überwachter Feinabstimmung, Belohnungsmodellierung und Verstärkungslernen. Der Referent spricht auch über die Verbesserung der Leistung von Transformers durch Prompting, die Verwendung von Selbstkonsistenz und Prompt Engineering. Abschließend geht der Referent auf die Grenzen von LLMs wie ChatGPT ein, einschließlich Verzerrungen und Denkfehlern, und schlägt vor, sie in Anwendungen mit geringem Risiko unter menschlicher Aufsicht einzusetzen.
Wer ist eigentlich Andre Carpathy?
Andrej Karpathy ist ein bekannter Informatiker und Experte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), speziell in den Teilgebieten des maschinellen Lernens und der Computer Vision. Er war lange Zeit als Director of Artificial Intelligence bei Tesla tätig, wo er an der Entwicklung von Autopilot-Systemen arbeitete. Karpathy hat einen Bachelor-Abschluss von der University of Toronto und einen Master sowie einen PhD von der Stanford University, wo er unter der Leitung von Fei-Fei Li im Labor für Künstliche Intelligenz forschte.
Vor seiner Zeit bei Tesla war Karpathy wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Stanford University und arbeitete an Deep Learning Forschungsprojekten. Er ist auch für die Schaffung des Kurses „Convolutional Neural Networks for Visual Recognition“ bekannt und hat eine beliebte Softwarebibliothek für Deep Learning namens ConvNetJS entwickelt. Darüber hinaus hat er durch seine Blogbeiträge und Vorträge, in denen er komplexe Konzepte der KI verständlich macht, einen bedeutenden Beitrag zur Verbreitung von Wissen im Bereich der KI geleistet.