chatgpt-bezogene Untersuchungen zeigen den aktuellen Stand großer Sprachmodelle (LLMs) und die Vielfalt der Anwendungen, auf die Benutzer derzeit zugreifen können.
Chat Generative Pre-trained Transformer oder ChatGPT hat sich als bahnbrechend erwiesen Technologielandschaft der künstlichen Intelligenz (KI).. Kontinuierliche Innovationen bei den Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) haben viele Diskussionen im Zusammenhang mit KI-Anwendungen und ihren ethischen Konnotationen beeinflusst. Den neuesten Erkenntnissen zufolge könnten ChatGPT-bezogene Untersuchungen Hinweise dazu geben zukünftige Richtungen für die Entwicklung von Sprachmodellen. Diese Entwicklungen zielen auf die Lösung komplexer Herausforderungen im Zusammenhang mit der systematischen Literaturrecherche, der Beantwortung von Fragen im Bildungs- und Medizinbereich, der Text- und Codegenerierung, der Informationsextraktion und der Datenvisualisierung ab.
Laut einem Artikel über ChatGPT-bezogene Forschung konzentrieren sich KI-Benutzer hauptsächlich auf NLP-Anwendungen zur Trendanalyse, Wortwolkendarstellung und Datenvisualisierung. Die jüngsten Fortschritte bei NLP- und Deep-Learning-Techniken haben KI-Entwicklern neue Möglichkeiten zur Feinabstimmung und Verstärkung des Lernens aus der Zusammenarbeit zwischen Mensch und ChatGPT eröffnet. Diese Fortschritte spielen eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Anpassungsfähigkeit, Leistung und Skalierbarkeit von LLMs in verschiedenen Industriebereichen.
Welche Anzeichen deuten auf ein wachsendes Interesse an ChatGPT-bezogenen Forschungs- und Entwicklungsprogrammen hin?
Seit der Einführung von ChatGPT3 im November 2023 haben wir mindestens zwei große Upgrades in der LLM-Entwicklung erlebt. Diese beziehen sich auf GPT-3.5 und GPT-4, die die außergewöhnliche Leistung und die Fähigkeit zum verstärkenden Lernen bei verschiedenen NLP-Aufgaben hervorheben. In der Wortzahlanalyse von 194 seit November 2022 eingereichten KI-Artikeln stellte der KI-Wissenschaftler fest, dass diese Kategorien die Bereiche von besonderem Interesse sind:
- Rechnen und Lernen
- Anwendung
- Softwareentwicklung
- Computer und Gesellschaft
- Künstliche Intelligenz
- Maschinelles Lernen
- Menschliche interaktion mit dem Computer
- Computer Vision und Mustererkennung
- Kryptographie und Sicherheit
Die Analyse der ChatGPT-bezogenen Forschung beleuchtete die wichtigsten KI- und maschinellen Lernanwendungen anhand praktischer Beispiele. Diese Anwendungen von ChatGPT sind:
In verschiedenen Artikeln wurden die Stärken und Schwächen von ChatGPT als Frage-Antwort-Tool erwähnt. Die Zukunft der LLMs sieht wettbewerbsfähig aus, da die ChatGPT-Frage- und Antworttools beginnen, offene und auf logischem Denken basierende Fragen zu verschiedenen akademischen Fächern wie Mathematik, Physik, Chemie, Biologie, Literatur, Politik und Religion zu verstehen.
Die meisten KI-Forscher würden zustimmen, dass ChatGPT immer noch greifbare Daten erfordert sprachliche Verfeinerung und Kontextanalyse basierend auf Benutzereingaben. In einigen Fällen wurde festgestellt, dass Menschen im Vergleich zu ChatGPT bei einigen Probanden bessere Leistungen erbrachten. Die Leistung kann je nach spezifischem Job und Qualifikationsanforderungen variieren.
Wo können wir in unserem Leben ein ChatGPT-Frage- und Antworttool verwenden?
Gängige Beispiele dieser ChatGPT-Anwendung sind bereits in den Geschäftsdomänen verfügbar. Diese Tools sind in Chatbots, virtuelle Assistenten, KI-basierte Personalisierungstools für Vertrieb und Marketing, mehrsprachige Übersetzungen und Apps zur automatisierten Inhaltserstellung eingebettet.
OpenAI, die Macher von ChatGPT, brauchten dafür fast zehn Monate bekannt geben Sprach- und Bildfunktionen. So können Benutzer jetzt mit ChatGPT sprechen und im Dialogmodus eine Antwort erwarten. Dieses Hin- und Her-Sprachgespräch basiert auf einer neuen multimodalen Text-to-Speech-Plattform von OpenAI. Die Sprachfunktion nutzt auch Whisper, das firmeneigene Open-Source-Spracherkennungssystem von OpenAI zur Transkription von Gesprächen mit Menschen, die verschiedene Muttersprachen und Dialekte sprechen.
Spotify nutzt diese Sprachfunktion bereits, um die Reichweite und Qualität von Podcast-Inhalten zu erhöhen.
In Kombination mit den herkömmlichen Algorithmen des maschinellen Lernens und Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache können KI-Benutzer ihre Sprach- und Bildfähigkeiten für verschiedene Zwecke verfeinern.
ChatGPT kann zum Codieren verwendet werden. Erweiterte Eingabeaufforderungen werden verwendet, um Code zu generieren, Fehler zu beheben und Software-Patches zu aktualisieren, um die Leistung und das Sicherheitsmanagement zu verbessern. Neben der Generierung von Codes mithilfe von Eingabeaufforderungen wird ChatGPT auch zur Durchführung komplexer Programmieraufgaben verwendet, bei denen das Erlernen neuer Programmiersprachen wie Python, R und MATLAB erforderlich ist. Als Beispiel wurde in dem Artikel ein ChatGPT-basierter Prototyp namens GPTCOMCARE erwähnt.
QuixBugs, Automated Program Repair (APR) und CODEGEN sind weitere Beispiele für ChatGPT-Anwendungen, die bei der Codeentwicklung und Fehlerbehebung verwendet werden.
Zuverlässige Schlussfolgerungen aus den verfügbaren Datensätzen oder Informationen zu ziehen, ist eine fortgeschrittene kognitive menschliche Fähigkeit. ChatGPT wurde darauf trainiert, die kognitive Intelligenz auf menschlicher Ebene zu nutzen, um Schlussfolgerungen zu ziehen. KI-Forscher versuchen immer noch, die ChatGPT-Funktionen für induktives und deduktives Denken zu optimieren. Praktische Beispiele für diese Anwendung finden sich im Kundenservicemanagement, in der Patientenversorgung, in der Social-Media-Analyse und in der Stimmungsanalyse. Die Grundlage dieser Anwendung liegt in der Fähigkeit von ChatGPT, einfache Eingabeaufforderungen mithilfe von Datenkennzeichnung und -kennzeichnung in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln Generator für natürliche Sprache (NLG) Gutachter.
Die Fähigkeit von ChatGPT, Daten durch die Umwandlung natürlicher Sprache in Codes zu visualisieren, ist ein weiterer wichtiger Forschungsbereich. In dem Artikel wurde die Verwendung von ChatGPT-basierter Forschung zur Datenvisualisierung des Iris-Datensatzes, des Titanic-Überlebensdatensatzes, der Bostoner Wohnungsdaten und des zufällig generierten Datensatzes zu Versicherungsansprüchen erwähnt. Außerdem wurden die Ergebnisse der Datenvisualisierung verglichen, die von GPT3, Codex und ChatGPT abgeleitet wurden. Bei Unterstützung durch Hinweise und statistische Schnittstellen in natürlicher Sprache kann ChatGPT eine durchgängige Datenvisualisierung mit LLMs unterstützen.
Zusätzlich zu den oben genannten Anwendungen wurde in der ChatGPT-bezogenen Forschung auch die Verwendung von NLG/NLP-Techniken zur Qualitätsbewertung der ChatGPT-Übersetzung, Textinformationsextraktion, Datenerweiterung, multimodale Fusion, Entscheidungsfindung und räumliches Denken zusammengefasst.
ChatGPT-Herausforderungen
Die Integration von ChatGPT in verschiedene Anwendungen im medizinischen und akademischen Bereich stellt komplexe Herausforderungen dar. Das Papier zur ChatGPT-bezogenen Forschung macht Sprachbarrieren in verschiedenen NLP-Terminologien verantwortlich, die systemübergreifend vorhanden sind. Erklärbarkeit, Verantwortung und ethische Aspekte der KI in ChatGPT-Anwendungen erfordern mehr Analysen und Experimente, um präzise Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus könnten mit steigenden Kosten für die Datenerfassung für das Training von GPT-Modellen auch neue Herausforderungen entstehen. Die langsame Verarbeitungszeit von ChatGPT für große Datensätze wie Verkehrs- und Finanzdaten sind weitere Einschränkungen, die die Einführung in zeitkritischen Ökosystemen beeinflussen.
Das Papier erläuterte separat die Art der Benutzerschutz- und Datensicherheitsrahmen, die ChatGPT im Jahr 2023 die Stellung halten. Es nutzte das Beispiel des ChatGPT-Verbots in Italien im April 2023, um die Aufmerksamkeit von KI-Forschern auf Datensicherheit und Datenschutz zu lenken.
Die zukunftsfähigen LLMs sollten diese Einschränkungen beseitigen, um die Akzeptanz zu verbessern und die Leistung in praktischen Anwendungen zu steigern. KI-Innovationszentren, die mit ChatGPT oder ähnlichen Tools der künstlichen generativen Intelligenz arbeiten, könnten bessere Modelltrainingsmethoden und überlegene Hyper-Performance-Computing-Ressourcen nutzen, um die Akzeptanz zu erweitern. Im Jahr 2024 Live-Verkehr, Wetterberichte, KundenerlebnismanagementServicequalitätsanalyse und Weltraumintelligenz werden sich als Schlüsselmärkte herausstellen, in denen KI und ChatGPT einen großen Einfluss haben könnten.
