Wie funktioniert ChatGPT? » Die Funktionsweise einfach erklärt

ChatGPT funktioniert auf Basis künstlicher Intelligenz und großer Sprachmodelle. Das System verarbeitet deine Eingabe, berücksichtigt den Gesprächskontext und erzeugt daraus eine passende Antwort. Vereinfacht gesagt lernen die zugrunde liegenden Modelle Muster aus großen Mengen an Daten und nutzen dieses Wissen, um auf Eingaben zu reagieren und Inhalte zu erzeugen.

Für Nutzer wirkt der Vorgang erstaunlich einfach:

Prompt eingeben → ChatGPT verarbeitet die Eingabe → Antwort erhalten → Rückfrage stellen → Antwort verfeinern Hinter dieser einfachen Oberfläche steckt allerdings eine komplexe Kombination aus Sprachverarbeitung, maschinellem Lernen, Modelltraining und verschiedenen Werkzeugen.

Wer verstehen möchte, wie ChatGPT funktioniert, versteht gleichzeitig besser, warum gute Prompts wichtig sind, warum KI manchmal Fehler macht und weshalb ChatGPT nicht einfach mit einer klassischen Suchmaschine gleichgesetzt werden sollte.

Wenn du ChatGPT beispielsweise fragst:

„Erkläre mir künstliche Intelligenz einfach.“

wird deine Eingabe zunächst verarbeitet.

Vereinfacht lässt sich der Vorgang so darstellen:

Eingabe → Tokenisierung → Modellverarbeitung → Ausgabe → Antwort

Dabei wird der Text nicht einfach als komplette Wörter betrachtet. Sprachmodelle verarbeiten Text in sogenannten Tokens. Ein Token kann beispielsweise ein Wort, ein Wortteil oder ein Satzzeichen sein. Die genaue Aufteilung hängt unter anderem von Modell und Sprache ab. Anschließend verarbeitet das Modell die Eingabe zusammen mit dem relevanten Kontext und erzeugt daraus die Antwort.

Tokens sind Verarbeitungseinheiten für Text.

Ein Satz wie:

„ChatGPT hilft beim Schreiben.“

wird intern nicht zwingend exakt in vier Wörter aufgeteilt. Je nach Tokenisierung können einzelne Wörter oder Wortbestandteile mehrere Tokens ergeben. Das ist relevant, weil moderne KI-Modelle Texte auf Basis solcher Einheiten verarbeiten.

Vereinfacht:

Text → Tokens → Verarbeitung durch das Modell → neue Tokens → Text Die Anzahl der Tokens ist außerdem nicht identisch mit der Anzahl der Wörter. OpenAI weist darauf hin, dass dieselbe Textmenge je nach Modell, Sprache und Kodierung unterschiedlich viele Tokens ergeben kann.

Ein modernes KI-Modell wird nicht wie ein Mensch durch einzelne Schulstunden trainiert. Während des Trainings werden große Mengen an Informationen verarbeitet. Das Modell lernt dabei statistische und sprachliche Muster.

Vereinfacht gesagt lernt es beispielsweise:

• welche Wörter häufig zusammen auftreten

• wie Sätze aufgebaut sind

• welche Begriffe miteinander verbunden sind

• wie Fragen formuliert werden

• wie unterschiedliche Textarten aufgebaut sind

• wie Sprache in unterschiedlichen Kontexten verwendet wird

OpenAI beschreibt die Entwicklung seiner Foundation-Modelle vereinfacht als Lernen von Mustern und Zusammenhängen aus großen Informationsmengen. Bei der Generierung wird anschließend vorhergesagt, welche Tokens als Nächstes passend sind.

Das ist ein wichtiger Punkt. Wenn ChatGPT eine Antwort formuliert, bedeutet das nicht automatisch, dass die KI die Welt genauso versteht wie ein Mensch. ChatGPT verarbeitet Informationen auf Basis seiner Modelle und des zur Verfügung stehenden Kontexts.

Deshalb kann eine Antwort:

• logisch wirken,

• professionell klingen,

• detailliert sein

Das wird häufig als Halluzination bezeichnet. OpenAI weist ausdrücklich darauf hin, dass ChatGPT falsche, ungenaue oder irreführende Antworten erzeugen kann.

Der Prompt ist deine Eingabe an ChatGPT. Je genauer die Aufgabe formuliert wird, desto besser kann ChatGPT die gewünschte Richtung erkennen.

Einfacher Prompt:

Schreib einen Artikel über KI.

Besserer Prompt:

Schreibe einen 1.500 Wörter langen Artikel über künstliche Intelligenz im Vertrieb. Zielgruppe sind kleine Unternehmen. Erkläre fünf konkrete Einsatzmöglichkeiten und verwende verständliche Beispiele.

Der zweite Prompt liefert wesentlich mehr Kontext. Deshalb ist Prompt Engineering beziehungsweise strukturiertes Prompting ein wichtiger Bestandteil der effektiven Nutzung von ChatGPT.

Innerhalb eines Chats kann ChatGPT den bisherigen Gesprächskontext berücksichtigen. Dadurch kannst du beispielsweise zunächst eine Frage stellen und anschließend darauf aufbauen.

Beispiel:

Du:

Erstelle mir zehn Ideen für einen YouTube-Kanal über KI.

Danach:

Nimm Idee Nummer 3 und entwickle daraus ein Konzept.

Danach:

Erstelle dafür 20 Videothemen.

ChatGPT kann die vorherigen Nachrichten im Gespräch verwenden, um die späteren Aufgaben einzuordnen.

Eine Suchmaschine sucht primär nach Informationen im Web und stellt Suchergebnisse bereit. ChatGPT kann dagegen Inhalte erzeugen und mit dir dialogorientiert arbeiten. Bei aktivierter Websuche kann ChatGPT zusätzlich aktuelle Informationen aus dem Internet recherchieren und Quellen zitieren.

Deshalb können beide Systeme unterschiedliche Stärken haben.

Suchmaschine:

„Welche Webseiten beschäftigen sich mit Thema X?“

ChatGPT:

„Erkläre mir Thema X anhand von fünf Beispielen.“

ChatGPT mit Websuche:

„Recherchiere die aktuellen Entwicklungen zu Thema X und nenne mir die Quellen.“

ChatGPT kann – abhängig von Konto, Modell und verfügbaren Funktionen – auch Dateien analysieren.

Unterstützte Aufgaben können beispielsweise sein:

• PDFs zusammenfassen

• Tabellen analysieren

• Dokumente vergleichen

• Informationen extrahieren

• Diagramme erstellen

• Trends erkennen

• Daten visualisieren

Bei strukturierten Daten kann ChatGPT unter anderem Code für Berechnungen und Analysen ausführen.

ChatGPT kann je nach verfügbaren Funktionen Bilder analysieren und Bilder generieren.

Du kannst beispielsweise einen Screenshot hochladen und fragen:

„Was ist auf diesem Screenshot falsch?“

Oder:

„Erkläre mir dieses Diagramm.“

Auch die Erstellung von Bildern aus Textanweisungen gehört zu den verfügbaren Funktionen.

Die Antwortqualität hängt unter anderem von folgenden Faktoren ab:

• verwendetes Modell

• Prompt

• Kontext

• verfügbare Werkzeuge

• Aktualität der Informationen

• Komplexität der Aufgabe

Deshalb sollte ChatGPT bei wichtigen Informationen nicht blind vertraut werden.

Besonders bei:

• rechtlichen Fragen

• medizinischen Themen

• Finanzen

• Unternehmensentscheidungen

• technischen Sicherheitsfragen

sollten Ergebnisse zusätzlich überprüft werden.