Ein Large Language Model (LLM) wie GPT muss beim Training nicht explizit Frage-Antwort-Paare oder direkte Frage-Antwort-Relationen lernen. Das Training erfolgt in der Regel auf riesigen Mengen an Text... [mehr]
Wie generiert ein LLM aus einer Frage eine passende Antwort?
AntwortEin Large Language Model (LLM) wie GPT-4 verarbeitet eine Frage, indem es die eingegebenen Wörter (Tokens) analysiert und auf Basis von Wahrscheinlichkeiten vorhersagt, welche Wörter oder Sätze als nächstes folgen sollten. Das Modell wurde zuvor mit riesigen Mengen an Texten trainiert und hat dabei Muster, Zusammenhänge und typische Antwortstrukturen gelernt. Konkret läuft es so ab: 1. **Tokenisierung:** Die Frage wird in einzelne Bestandteile (Tokens) zerlegt. 2. **Kontextanalyse:** Das Modell analysiert die Bedeutung und den Kontext der Frage anhand der gelernten Sprachmuster. 3. **Wahrscheinlichkeitsberechnung:** Für jedes mögliche nächste Token berechnet das Modell die Wahrscheinlichkeit, dass es im gegebenen Kontext sinnvoll ist. 4. **Antwortgenerierung:** Das Modell wählt die wahrscheinlichsten Tokens aus und setzt sie zu einer Antwort zusammen. Das "Erkennen", was zu tun ist, basiert also nicht auf echtem Verstehen, sondern auf statistischen Mustern: Das Modell hat gelernt, wie auf bestimmte Fragen typischerweise geantwortet wird. Es nutzt diese Erfahrung, um eine möglichst passende und sinnvolle Antwort zu generieren.
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