Wie ChatGPT funktioniert: Sprachmodell, Vortraining, menschliches Feedback, Tokens, Kontextfenster, Websuche, Grenzen und wie Sie zitiert werden.

Kurz gesagt
ChatGPT ist ein Assistent auf Basis eines großen Sprachmodells, eines neuronalen Netzes vom Typ Transformer, das mit riesigen Textmengen darauf trainiert wurde, das nächste Stück eines Satzes vorherzusagen. Anschließend wurde es mit menschlichem Feedback feinjustiert, damit es Anweisungen befolgt und hilfreich antwortet. Wenn Sie eine Nachricht senden, zerlegt es den Text in Tokens, liest ihn zusammen mit dem Gespräch in seinem Kontextfenster und schreibt die Antwort Token für Token. Bei aktuellen oder faktischen Fragen kann es zusätzlich im Web suchen und die genutzten Seiten zitieren.
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Wer versteht, wie ChatGPT funktioniert, versteht seine Stärken und seine Fehler und weiß, was eine Website zitierfähig macht. OpenAI hat ChatGPT im November 2022 veröffentlicht; der Name kommt von GPT, Generative Pre-trained Transformer.
ChatGPT basiert auf einem großen Sprachmodell (LLM). Ein LLM ist ein statistisches Modell mit Milliarden von Parametern, das aus Texten die Beziehungen zwischen Wörtern, Fakten und Stilen gelernt hat. Es speichert Muster aus diesen Texten und nutzt sie, um eine plausible Fortsetzung für jeden beliebigen Text zu erzeugen; die einzelnen Seiten selbst werden nicht als solche aufbewahrt.
Die Architektur ist der Transformer, den Google-Forscher 2017 im Paper Attention Is All You Need vorgestellt haben. Sein zentraler Mechanismus, die Attention, lässt das Modell jedes Wort der Eingabe gegen alle anderen gewichten. So erkennt es, dass sich „es“ auf ein Substantiv drei Zeilen weiter oben bezieht.
Das Modell liest einen sehr großen Textkorpus (öffentliche Webseiten, Bücher, Code, lizenzierte Daten) und lernt eine einzige Aufgabe: das nächste Token vorherzusagen. Milliardenfach wiederholt zwingt diese einfache Aufgabe das Modell, Grammatik, Fakten, Denkmuster und viele Sprachen zu lernen. Das Ergebnis ist ein leistungsfähiger Textvorhersager, der Anweisungen noch schlecht befolgt.
Menschen schreiben Beispiele für gute Antworten auf Anfragen, und das Modell wird darauf trainiert, sie nachzuahmen. Es lernt das Format eines hilfreichen Assistenten: die Frage beantworten, die Antwort gliedern, bei Bedarf nachfragen.
Prüfer vergleichen mehrere Antworten auf dieselbe Anfrage und ordnen sie. Ein Belohnungsmodell lernt diese Vorlieben, und das Sprachmodell wird danach auf gut bewertete Antworten optimiert. OpenAI hat diese Methode, RLHF genannt, im Forschungspaper zu InstructGPT beschrieben. Sie macht ChatGPT höflich, strukturiert und vorsichtiger bei schädlichen Anfragen.
| Schritt | Was ChatGPT tut | Warum es wichtig ist |
|---|---|---|
| 1. Tokenisierung | Zerlegt Ihren Text in Tokens (Wörter oder Wortteile) | Grenzen und Kosten werden in Tokens gezählt |
| 2. Kontext | Fügt Anweisungen, Erinnerungen und frühere Nachrichten ins Kontextfenster ein | Das Modell sieht nur, was in dieses Fenster passt |
| 3. Suchentscheidung | Entscheidet, ob die Frage aktuelle Informationen aus dem Web braucht | Löst das Zitieren externer Seiten aus |
| 4. Abruf | Führt Suchen aus, liest die relevantesten Seiten, extrahiert Abschnitte | Hier werden Websites ausgewählt |
| 5. Generierung | Sagt die Antwort Token für Token voraus | Jedes Wort hängt von allem davor ab |
| 6. Quellenangabe | Verknüpft die genutzten Quellen mit Teilen der Antwort | Bringt zitierten Seiten Besuche und Glaubwürdigkeit |
| 7. Sicherheitsprüfungen | Wendet Nutzungsrichtlinien und Filter an | Manche Antworten werden abgelehnt oder umformuliert |
Ein Token ist ein Textstück: Im Englischen entspricht ein Token im Schnitt etwa vier Zeichen oder drei Vierteln eines Wortes; deutsche Wörter brauchen oft mehr Tokens. Das Kontextfenster ist die Anzahl an Tokens, die das Modell gleichzeitig berücksichtigen kann, einschließlich Gespräch, Dokumenten und gelesener Webseiten. Wird ein Gespräch zu lang, fallen die ältesten Teile heraus.
Bei jedem Schritt berechnet das Modell eine Wahrscheinlichkeit für jedes mögliche nächste Token und wählt eines aus, mit einem kontrollierten Anteil Zufall. Deshalb erhält dieselbe Frage leicht unterschiedliche Antworten, und deshalb formuliert ChatGPT flüssig, auch wenn es falsch liegt: Es zielt auf eine wahrscheinliche Fortsetzung, ohne Fakten an einer Quelle zu prüfen.
Ein Modell kennt nur seine Trainingsdaten bis zu einem Stichtag. Um zu aktuellen Ereignissen, Preisen oder Produkten zu antworten, kann ChatGPT eine Websuche starten. OpenAI hat diese Funktion im Oktober 2024 als ChatGPT search angekündigt. Der Assistent formuliert Ihre Frage in eine oder mehrere Suchanfragen um, holt Ergebnisse von Suchanbietern und vom eigenen Crawler, liest die Seiten und schreibt eine Antwort mit Links zu den Quellen.
Diese Methode heißt Retrieval-Augmented Generation (RAG): Das Modell erzeugt Text auf Grundlage gerade abgerufener Dokumente. OpenAI dokumentiert seine Crawler auf seiner Entwicklerplattform: OAI-SearchBot für die Suche, GPTBot für das Training und ChatGPT-User für Seiten, die im Auftrag eines Nutzers geöffnet werden. Laut OpenAI werden Websites, die OAI-SearchBot in der robots.txt sperren, in den Antworten von ChatGPT search nicht angezeigt.
Aus dieser Funktionsweise ergibt sich eine klare Checkliste für jede Marke, die in Antworten von ChatGPT erscheinen will:
ChatGPT sagt Text aus dem Gelernten voraus und, bei aktuellen Fragen, aus den wenigen Webseiten, die es liest: Zitiert werden Marken, deren Seiten leicht zu finden, leicht zu extrahieren und von anderen Quellen bestätigt sind. Um Ihre Präsenz in ChatGPT, Gemini und Claude dauerhaft zu verfolgen und zitierfähige Inhalte zu veröffentlichen, verfolgt Sorank Ihre Prompts und schreibt optimierte Artikel im Autopilot, mit 3 Tagen kostenlosem Test.
Nicht immer. Viele Fragen beantwortet ChatGPT aus dem, was sein Modell im Training gelernt hat. Braucht eine Frage aktuelle oder präzise Informationen, kann es eine Websuche starten, einige Seiten lesen und die genutzten Quellen als Links in der Antwort zeigen.
ChatGPT erzeugt die wahrscheinlichste Fortsetzung eines Textes, und wahrscheinlich heißt nicht immer wahr. Wenn die Trainingsdaten dünn, veraltet oder widersprüchlich sind, kann es selbstsichere, aber falsche Aussagen erzeugen, sogenannte Halluzinationen. Wichtige Fakten sollten Sie daher an einer verlässlichen Quelle prüfen.
Nein. GPT bezeichnet die Familie von Sprachmodellen, die OpenAI entwickelt, während ChatGPT das darauf aufbauende Dialogprodukt ist. ChatGPT ergänzt Anweisungstraining, Sicherheitsregeln, ein Gedächtnis, Werkzeuge wie Websuche und Dateianalyse sowie eine Oberfläche für Gespräche.
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