Der neueste Artikel von Stephen Wolfram befasst sich mit der Funktionsweise von ChatGPT, einem großen Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde, und untersucht die Gründe für seinen Erfolg. ChatGPT stützt sich wie andere ähnliche Modelle auf ein fortschrittliches neuronales Netzwerk, das mit riesigen Datenmengen trainiert wurde. Im Gegensatz zu früheren Modellen ist ChatGPT jedoch darauf ausgelegt, menschenähnlichen Text zu generieren, der auf eine Vielzahl von Gesprächsaufforderungen reagieren kann. Diese Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, unterscheidet ChatGPT von seinen Vorgängern. Wolfram merkt an, dass der Schlüssel zum Erfolg von ChatGPT in der riesigen Menge an Daten liegt, mit denen es trainiert wurde, darunter Text aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Bücher, Artikel und sogar soziale Medien. Diese Daten werden verwendet, um das neuronale Netzwerk darauf zu trainieren, Muster in der Sprache zu erkennen, wodurch es Antworten generieren kann, die sowohl kohärent als auch kontextuell angemessen sind. Um mehr zu lesen, verwenden Sie die Schaltfläche unten, um den ursprünglichen externen Artikel zu öffnen.