ChatGPT ist eine spezielle Version eines Generative Pretrained Transformers, die in der Lage ist natürliche Spracheeingaben zu verarbeiten (NLP) und für menschliche Leser verständliche Antwort zu generieren.

Letztendlich transformiert ChatGPT dabei die Frage mittels eines neuronalen Netzes zu einer Antwort ohne die Frage oder die Antwort zu verstehen.

Wo sind die Daten in einem LLM gespeichert?

"Ja, die Texte, mit denen ein Language Model (LLM) trainiert wurde, sind im neuronalen Netzwerk gespeichert, genauer gesagt in den Gewichten (oder Parametern) des Modells. Während des Trainings wird das LLM mit großen Mengen an Textdaten gefüttert, um die Gewichte entsprechend anzupassen und die sprachlichen Muster und Zusammenhänge zu erlernen. Die Trainingsdaten sind in Form von numerischen Repräsentationen (z. B. Vektoren oder Embeddings) kodiert, die in den Gewichtsmatrizen der einzelnen Layer gespeichert werden. Diese Gewichte enthalten das Wissen, das das LLM aus den Trainingsdaten abgeleitet hat und ermöglichen es ihm, Sprache zu verstehen und Texte zu generieren. Es ist wichtig zu beachten, dass LLMs wie GPT-3 vortrainierte Modelle sind, die auf großen Datensätzen trainiert wurden, die aus dem Internet und anderen Quellen stammen. Die tatsächlichen Trainingsdaten sind nicht als Texte im herkömmlichen Sinne im Modell gespeichert, sondern in den mathematischen Gewichten, die das Modell in der Lage machen, Sprachmuster zu erkennen und darauf zu reagieren."

2. Wie gross ist das neuronale Netz eines Llm

"Moderne LLMs können sehr umfangreich sein. Zum Beispiel hatte GPT-3, eines der größten verfügbaren LLMs bis zu meinem Kenntnisstand im September 2021, etwa 175 Milliarden Parameter. Solche Modelle können mehrere Gigabyte an Speicherplatz beanspruchen."