Erweitern Sie NLP-Services
mittels ChatGPT-Integration

Was ChatGPT von früheren Modellen unterscheidet

ChatGPT, ein von OpenAI entwickeltes umfangreiches Sprachmodell, basiert auf der Generative Pre-trained Transformer-Architektur, genauer gesagt auf der GPT-3.5-Architektur. Das Modell wird auf einem umfangreichen Datensatz von Texten trainiert, wie zum Beispiel Büchern, Artikeln und Websites, um die Struktur, Muster und Beziehungen zwischen Wörtern sowie die Feinheiten natürlicher Sprache zu erlernen.

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Auf eine Aufforderung hin, z. B. eine Frage, generiert ChatGPT eine Textsequenz als Antwort, die logisch mit der Aufforderung übereinstimmt. Es macht dies, indem es den Kontext der Eingabe und die vorherigen Wörter in der generierten Antwort verwendet, um die Wahrscheinlichkeit möglicher nächster Wörter zu berechnen. Das Modell wählt dann das Wort mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als das nächste Wort in der Sequenz aus.

ChatGPT verwendet eine Technik namens „Aufmerksamkeit“, um die Bedeutung verschiedener Teile der Eingabe beim Treffen von Vorhersagen zu gewichten. Dadurch kann sich das Modell bei der Erstellung einer Antwort auf bestimmte Wörter oder Sätze in der Eingabe konzentrieren und so die Bedeutung und Absicht der Aufforderung besser verstehen.

• Es versteht den Kontext besser, was es ermöglicht, die Anforderungen des Benutzers richtig zu erkennen und eine genaue Antwort zu geben.
• Es bietet menschenähnliche Antworten auf Fragen, was es zu einem idealen Modell für konversationsfähige Chatbots macht.
• Es erinnert sich an die vorherigen Aufforderungen, die im selben Gespräch gestellt wurden, und kann eine Antwort auf der Grundlage des gesamten Gesprächs bilden, anstatt nur auf der neuesten Aufforderung.
• Aufgrund dessen Größe und Komplexität ist es besser in der Lage, vielfältige und nuancierte Antworten zu geben als kleinere Sprachmodelle.
• Als vielseitiges Sprachmodell kann es für eine Vielzahl von NLP-Aufgaben verwendet werden, einschließlich Chat-Support, Content-Erstellung, Inhaltszusammenfassungen, usw.

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QBurst-Services in GPT

QBurst-Services in GPT

Wir stützen uns auf unsere Erfahrung bei der Implementierung von Anwendungen des maschinellen Lernens, einschließlich des Trainings von Sprachmodellen, der Erzeugung von Trainingsdaten mithilfe automatisierter Mechanismen und der Erzielung der besten Ergebnisse aus den Modellen. Unsere Erfahrung in Sprachmodellen wie BERT, XLNet, RoBERTa, DistillBERT usw. ist ebenfalls ein zusätzlicher Vorteil.

Unser KI-Team kann Sie unterstützen:

• GPT-Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen zu identifizieren.
• GPT feinabzustimmen, um genaue und verbesserte Ergebnisse zu erzielen.
• NLP-basierte Anwendungen mit GPT-Modellen zu implementieren.
• Open-Source-Architekturen anzupassen, Inferenz-Engines zu erstellen, usw.
• GPT in Ihre bestehenden Anwendungen, Tools oder Websites zu integrieren.

Erschließen Sie das Potenzial von Generative Pre-Trained Transformer

Erschließen Sie das Potenzial von Generative Pre-Trained Transformer

ChatGPT kann zwar Ihren Kundenservice oder die Erstellung von Inhalten verbessern, aber es kann nicht auf einen bestimmten Anwendungsfall abgestimmt werden. Hier kommt das leistungsstarke Sprachmodell GPT-3 ins Spiel. Es kann feinabgestimmt und an spezifische Anwendungsfälle angepasst werden und somit von verschiedenen Branchen vorteilhaft für eine Vielzahl von Anforderungen eingesetzt werden.

Durch dessen API hat OpenAI eine Familie von Modellen unterschiedlicher Größe zur Verfügung gestellt, die auf verschiedenen Arten von Daten trainiert sind. Diese Modelle können für eine Vielzahl von Aufgaben wie Klassifizierung, Textkonvertierung, Zusammenfassung, Übersetzung, usw. mit Prompt Engineering verwendet werden.

GPT-Bots sind nicht auf ein starres Fragekonzept angewiesen, um Benutzeranfragen zu verstehen, sondern können auf Anfragen in natürlicher Sprache antworten. Solche Bots können den Kontext und die Absicht des Benutzers besser verstehen als andere Modelle. Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots können sie ein Gespräch an der Stelle fortsetzen, an der es zuvor unterbrochen wurde, und in einem konversationellen Ton antworten. GPT-Bots können auch in verschiedenen Stilen und Sprachen antworten. Sie können komplexe Anweisungen verstehen und bessere Inhalte produzieren.

Feinabstimmung des GPT-Modells durch Transfer Learning

Ein vortrainiertes GPT-3-Modell kann durch Transfer Learning für einen spezifischen Anwendungsfall feinabgestimmt werden. Das GPT-3-Modell wurde mit einer großen Menge an Textmaterial vortrainiert und ist dadurch in der Lage, die Feinheiten der Sprache zu verstehen. Wir können dieses Vortraining nutzen und das Modell für Aufgaben wie Textzusammenfassung, Sprachübersetzung und Chatbot-Entwicklung feinabstimmen. Das Modell wird durch die Bereitstellung von Beispielen für Eingabe und erwartete Ausgabe feinabgestimmt. Es wird dann trainiert, bis es in der Lage ist, das Ergebnis für die gegebenen neuen Eingaben genau vorherzusagen.