{"id":196300,"date":"2026-01-28T06:28:24","date_gmt":"2026-01-28T05:28:24","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=196300"},"modified":"2026-02-06T04:47:57","modified_gmt":"2026-02-06T03:47:57","slug":"generierter-vorab-trainierter-transformer-gpt-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/generierter-vorab-trainierter-transformer-gpt-was-ist-das","title":{"rendered":"Generative Pretrained Transformer (GPT): Was ist das und wie funktioniert es?"},"content":{"rendered":"<style><br \/>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style>F\u00e4hig dazu, Emails in Ihrem Namen zu schreiben, Texte in verschiedene Sprachen zu \u00fcbersetzen, Code zu verfassen und Gedichte zu dichten&#8230; ChatGPT, die generative KI von OpenAI, l\u00e4sst sich von niemandem ignorieren. Aber sind Sie mit der Technologie vertraut, die dahintersteckt?\n\nDer Generative Pre-trained Transformer ist ein Modell k\u00fcnstlicher Intelligenz, das Aufgaben im Bereich der automatisierten Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache bew\u00e4ltigt. <b>Entdecken Sie die <\/b><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/das-transformer-neural-network-eine-revolution-im-nlp-bereich\">generativen Pre-trained Transformer<\/a>: ihre Funktionsweise, ihren Nutzen und auch ihre Grenzen.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-ist-ein-generativer-pre-trained-transformer-gpt\">Was ist ein generativer Pre-trained Transformer (GPT)?<\/h2>\nEin generativer Pre-trained Transformer ist <b>eine Familie von<\/b> Modellen rekurrenter neuronaler Netzwerke<b>, die auf der <\/b>\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/ai-fine-tuning-alles-ueber-diese-spezialisierungstechnik-von-kis\">Transformer-Architektur<\/a><\/div><\/div>\n<b> basieren<\/b>. Diese Technologie markiert einen bedeutenden Fortschritt im Feld der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz, was insbesondere durch die weitverbreitete Adoption von ChatGPT deutlich wird. Seit dessen Einf\u00fchrung wetteifern alle gro\u00dfen Technologieunternehmen darum, das leistungsf\u00e4higste oder besser gesagt, das menschen\u00e4hnlichste Sprachmodell zu entwickeln.\n\nWieso dieser Hype? Weil dieses <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-modelle-so-geht-diemodellierung-eines-machine-learning-projekts\">Machine-Learning-Modell<\/a> f\u00e4hig ist, <strong>ein breites Spektrum von Aufgaben im Bereich der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung zu bewerkstelligen<\/strong>. Und seine F\u00e4higkeit zur F\u00fchrung von Dialogen, die manchmal verbl\u00fcffende \u00c4hnlichkeiten mit Gespr\u00e4chen zwischen zwei Menschen aufweisen, ist besonders bemerkenswert. Von der Interpretation von Anfragen bis zur Erzeugung verschiedenster Arten von koh\u00e4renten und relevanten Texten erm\u00f6glicht das Modell die Nachbildung eines Dialogs wie mit einem Menschen (oder fast).\n\nDadurch k\u00f6nnen die Nutzer viele Aufgaben automatisieren: Sprach\u00fcbersetzung, Zusammenfassung von Dokumenten, Verfassen von Blogartikeln, Ideen f\u00fcr Beitr\u00e4ge in sozialen Netzwerken, Schreiben von Code und sogar das Schreiben von Gedichten. Sie m\u00fcssen nicht mehr stundenlang recherchieren, \u00fcber einen Plan nachdenken und die einzelnen Abschnitte verfassen &#8211; die vorab trainierten generativen Transformatoren erledigen das in Sekundenschnelle f\u00fcr Sie.\n\n<style><br \/>\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"457\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2024\/06\/Generierter-vorab-trainierter-Transformer-GPT1.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2024\/06\/Generierter-vorab-trainierter-Transformer-GPT1.jpg 800w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2024\/06\/Generierter-vorab-trainierter-Transformer-GPT1-300x171.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2024\/06\/Generierter-vorab-trainierter-Transformer-GPT1-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\">\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Lernen, wie man ein KI-Modell entwickelt<\/a><\/div><\/div>\n\n\n<b>Wissenswert<\/b>: Die Transformer-Netzwerkarchitektur ist nicht ganz neu. Die Forschung dazu begann zun\u00e4chst mit verschiedenen Studien zur automatisierten Sprachverarbeitung und zum Deep Learning. Der Begriff wurde schlie\u00dflich zum ersten Mal im Jahr 2017 in dem Artikel &#8222;Attention is All You Need&#8220; vorgestellt.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-wie-funktionieren-pre-trained-modelle\">Wie funktionieren Pre-trained Modelle?<\/h2>\nUm redaktionelle Meisterwerke zu schaffen, die denen eines Menschen nahekommen (oder diese sogar \u00fcbertreffen), basieren die generativen Pre-trained Transformer auf der &#8222;Transformer&#8220;-<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/neuronale-netze-automatische-suche-nach-neuronaler-architektur-unser-leitfaden\">Netzwerkarchitektur<\/a>.\n\nDiese verwendet das autoregressive Aufmerksamkeits- (oder Selbst-Attention-) Verfahren. Das KI-Modell<b> ber\u00fccksichtigt nicht nur das zuletzt eingegebene Wort, um Text zu generieren, sondern den gesamten Kontext<\/b>. Es kann somit unterschiedliche Gewichtungen zu W\u00f6rtern anlegen, um die Beziehungen zwischen W\u00f6rtern und S\u00e4tzen besser zu verstehen.\n\nLetztlich ist es die Gesamtheit der W\u00f6rter und S\u00e4tze, die zusammengenommen dazu f\u00fchren, dass der GPT die Anfrage des Benutzers verstehen und ihm eine <b>koh\u00e4rente Antwort sowohl inhaltlich als auch formal liefern kann<\/b>.\n\nZu diesem Zweck wurde das GPT-Modell zun\u00e4chst mit riesigen Datenmengen textueller Informationen vorab trainiert, um die Struktur, Syntax und die Feinheiten der Sprache zu erfassen. Nachdem es die menschliche Sprache verstanden hat, wurde das Modell trainiert, spezifische Aufgaben zu erf\u00fcllen.\n\n<b>Wissenswert<\/b>: Auch wenn die generativen Pre-trained Transformer Ergebnisse liefern, die denen von Menschen nahekommen, bleiben sie Maschinen. Sie analysieren die Anfragen der Benutzer und geben dann die bestm\u00f6gliche Antwort basierend auf ihrem Kontextverst\u00e4ndnis.\n\n<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"457\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2024\/06\/Generierter-vorab-trainierter-Transformer-GPT2.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2024\/06\/Generierter-vorab-trainierter-Transformer-GPT2.jpg 800w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2024\/06\/Generierter-vorab-trainierter-Transformer-GPT2-300x171.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2024\/06\/Generierter-vorab-trainierter-Transformer-GPT2-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\">\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Den Einsatz generativer KIs beherrschen<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-wofur-werden-gpt-eingesetzt\">Wof\u00fcr werden GPT eingesetzt?<\/h2>\nDie immer ausgefeilteren, vorgespannten generativen Transformatoren sind in der Lage, eine Vielzahl von Aufgaben zu erf\u00fcllen. Hier sind die h\u00e4ufigsten:&nbsp;\n<ul>\n \t<li><b>Textgenerierung<\/b>: Man kann Blogartikel, Posts f\u00fcr soziale Netzwerke, Videoskripte, E-Mails, Computercode, &#8230; Und das in verschiedenen Stilen. Sie m\u00fcssen ihm nur das gew\u00fcnschte Ergebnis genau angeben.&nbsp;<\/li>\n \t<li><b>Maschinelle \u00dcbersetzung<\/b>: Da GPTs mit Milliarden von Textdaten trainiert wurden, k\u00f6nnen Sie sie um eine \u00dcbersetzung in jede beliebige Sprache bitten.&nbsp;<\/li>\n \t<li><b>Erstellen von hochentwickelten Chatbots<\/b>: Sie sind virtuelle Assistenten, die jede Frage ihres Nutzers beantworten k\u00f6nnen.&nbsp;<\/li>\n \t<li><b>Die Extraktion von Zusammenfassungen<\/b>: Sie k\u00f6nnen Texte mit mehreren tausend Zeilen vorlegen und um eine pr\u00e4gnante Zusammenfassung von hundert W\u00f6rtern bitten.&nbsp;<\/li>\n \t<li><b>Datenanalyse<\/b>: Sie k\u00f6nnen gro\u00dfe Datenmengen analysieren und in Form von Tabellen oder Arbeitsbl\u00e4ttern wiedergeben. Einige Anwendungen k\u00f6nnen Ihnen sogar Grafiken liefern.<\/li>\n<\/ul>\nF\u00fcr die Nutzer liegt die wahre St\u00e4rke der vortrainierten generativen Transformatoren in ihrer <b>Ausf\u00fchrungsgeschwindigkeit<\/b>. Sie schaffen in wenigen Sekunden das, was ein Mensch in einer Stunde oder mehr schafft. Dadurch steigern diese Werkzeuge die Produktivit\u00e4t exponentiell.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-welches-sind-die-grenzen-der-generativen-pre-trained-transformer\">Welches sind die Grenzen der generativen Pre-trained Transformer?<\/h2>\nSo n\u00fctzlich und leistungsstark die generativen Pre-trained Transformer auch sind, sie sind nicht ohne Fehler. Insbesondere liegt dies an den Trainingsdatens\u00e4tzen. Diese k\u00f6nnen <b>Vorurteile<\/b> beinhalten, die sexistisch, rassistisch, homophob und mehr sein k\u00f6nnen. Wenn das Modell diese \u00fcbernimmt, spiegelt es sie in seinen Ergebnissen wider.\n\nEs ist daher ratsam, seine Ausgaben kritisch zu betrachten. Idealerweise sollte man die Quellen dieser Informationen \u00fcberpr\u00fcfen (falls das Modell diese angibt).\n\nUm diese Verzerrungen zu vermeiden, ist es entscheidend, die Modelle st\u00e4ndig zu verbessern, indem man ihm Daten ohne Verzerrungen anbietet. Genau das ist die Aufgabe von Datenwissenschaftlern. M\u00f6chten Sie das n\u00e4chste GPT darauf trainieren, bessere Ergebnisse zu liefern? <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Lassen Sie sich im Bereich Data Science ausbilden<\/a>.\n\n<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"457\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2024\/06\/Generierter-vorab-trainierter-Transformer-GPT3.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2024\/06\/Generierter-vorab-trainierter-Transformer-GPT3.jpg 800w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2024\/06\/Generierter-vorab-trainierter-Transformer-GPT3-300x171.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2024\/06\/Generierter-vorab-trainierter-Transformer-GPT3-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\">\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Sich mit Liora weiterbilden<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p><strong><body>F\u00e4hig dazu, Emails in Ihrem Namen zu schreiben, Texte in verschiedene Sprachen zu \u00fcbersetzen, Code zu verfassen und Gedichte zu dichten&#8230; ChatGPT, die generative KI von OpenAI, l\u00e4sst sich von niemandem ignorieren. 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