1. Benutzt Valudio ChatGPT?
Ja Valudio hat ChatGPT in die täglichen Aufgaben integriert. Diese Technologie ist zu einem hilfreichen Werkzeug für unsere Routineaufgaben geworden und spielt eine zentrale Rolle bei der Automatisierung und Vereinfachung verschiedener Aspekte unserer Arbeit.
2. An welchen Projekten arbeiten Sie für Ihre Kunden, an denen ChatGPT beteiligt ist?
Wir haben gerade die Arbeit an einem Machbarkeitsnachweis für ein Schweizer Produktionsunternehmen abgeschlossen, das einen digitalen Assistenten für seine Kunden entwickeln möchte. Dieser Assistent ist ein interner Chatbot, der Kundenfragen zu ihren Produkten beantwortet.
Um diesen Chatbot zu entwickeln, haben wir Produktmarketing-Materialien aus verschiedenen Formaten wie PDF, HTML und Excel importiert und in die Wissensdatenbank des Chatbots integriert. Wir haben auch Medien- und Sprachdateien mithilfe von KI-Diensten für die Audiotranskription integriert.
Der Chatbot wird zwei Hauptzwecken dienen:
- Webseitenintegration: Es wird in die Website unseres Kunden integriert und bietet Kunden eine schnelle und bequeme Möglichkeit, produktbezogene Informationen zu erhalten, wenn sie die Website besuchen.
- Metaverse-Erkundung: Darüber hinaus untersucht unser Kunde die Entwicklung eines Metaversums, einer digitalen Umgebung, die einem Verkaufsraum ähnelt, in dem Kunden mit einem digitalen Assistenten interagieren können.
Derzeit konzentrieren wir uns darauf, eine wichtige Interaktion aufzubauen: Kunden stellen Fragen und der Chatbot liefert Antworten. Wir müssen noch komplexe Funktionen wie mehrstufige Konversationsworkflows implementieren.
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3. Verwenden die Entwickler von Valudio KI, um Code oder ähnliches zu überprüfen?
Ja, unsere Entwickler nutzen eine Plattform namens GitHub Copilot. GitHub Copilot ist ein von GitHub bereitgestelltes Tool und Abonnementdienst, das in Ihre Softwareentwicklungsumgebung integriert werden kann. Während Sie aktiv programmieren, schlägt es Codesegmente vor, die auf dem basieren, was Sie bereits geschrieben haben. Dies kann unter anderem für Aufgaben wie das Erstellen von Testfällen oder das Generieren von Testdaten besonders praktisch sein.
4. Ist das von Valudio verwendete System für künstliche Intelligenz von ChatGPT von OpenAI getrennt?
ChatGPT ist ein Produkt, das generative KI-Technologie nutzt, insbesondere die von OpenAI entwickelte GPT-Architektur (Generative Pre-trained Transformer).
GitHub Copilot basiert auf einem Modell namens Codex, das ebenfalls auf der GPT-Architektur basiert. Codex und ChatGPT (wie GPT-4) verwenden zwar dieselbe grundlegende Technologie, sind aber für unterschiedliche Zwecke trainiert. Codex ist auf Codegenerierung und Unterstützung spezialisiert, während ChatGPT für allgemeinere Konversationsaufgaben konzipiert ist.
Um die Frage zu beantworten, wurde GitHub Copilot, das von Valudio verwendet wird, mit ChatGPT erstellt. Sie verwenden dieselbe grundlegende Technologie. Die künstliche Intelligenz dahinter ist also gar nicht so unterschiedlich.
Zu den bekanntesten Modellen gehören derzeit ChatGPT-3.5 und 4, aber es gibt weniger bekannte Modelle, die auf bestimmte Anwendungsfälle wie Codevervollständigung, Argumentation, Mathematik usw. zugeschnitten sind. Einige dieser konkurrierenden Modelle sind sogar Open-Source-Modelle. Eine Einschränkung von ChatGPT und Azure OpenAI ist die Anforderung, sie auf ihrer Cloud-Plattform auszuführen, was möglicherweise nicht allen Präferenzen entspricht.
Eine Open-Source-Alternative ist Lama 2 von Meta. Dieses Modell kann lokal ausgeführt werden, ohne von OpenAI oder Microsoft Azure abhängig zu sein.
5. Wie wird ChatGPT in der Softwareentwicklung im Allgemeinen eingesetzt?
ChatGPT und ähnliche Sprachmodelle können wertvolle Werkzeuge in verschiedenen Aspekten der Softwareentwicklung sein. Hier sind einige Möglichkeiten, wie ChatGPT bei der Entwicklung von Software helfen kann:
Generierung von Code
ChatGPT kann Entwickler bei der Generierung von Codefragmenten für bestimmte Aufgaben oder Funktionen unterstützen. Entwickler können ihre Anforderungen in einfacher Sprache beschreiben, und ChatGPT kann Codevorlagen entwickeln oder Codevorschläge unterbreiten, um den Entwicklungsprozess zu optimieren.
Debugging und Problembehandlung
Entwickler können ChatGPT Codeprobleme oder Fehlermeldungen beschreiben, was dabei helfen kann, mögliche Ursachen zu identifizieren oder Debugging-Techniken vorzuschlagen. Es kann als interaktiver Debugging-Assistent dienen.
Unterstützung bei der Dokumentation
ChatGPT kann bei der Generierung von Dokumentation für Code, Bibliotheken oder APIs helfen. Entwickler können Beschreibungen bereitstellen, und ChatGPT kann helfen, eine klare und präzise Dokumentation zu erstellen.
Codeüberprüfung und Qualitätssicherung
ChatGPT kann Entwickler bei der Codeüberprüfung unterstützen, indem es Verbesserungen vorschlägt, potenzielle Sicherheitslücken identifiziert oder bewährte Verfahren für Codierungsstandards bereitstellt.
Automatisiertes Testen
ChatGPT kann helfen, Testfälle für Softwaretests zu erstellen und zu verwalten. Es kann Testszenarien auf der Grundlage von Benutzereingaben und erwarteten Ergebnissen generieren.
Verwaltung von Projekten
ChatGPT kann beim Projektmanagement helfen, indem es bei der Erstellung von Projektplänen hilft. Es kann auch bei der Entwicklung von Berichten und Dokumentationen im Zusammenhang mit dem Projektmanagement helfen.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
ChatGPT ist ein vielseitiges Tool im NLP-Bereich. Es kann Anwendungen wie Chatbots und virtuelle Assistenten unterstützen. Es kann zwar auch bei Aufgaben wie der Sprachübersetzung helfen, es ist jedoch zu beachten, dass es spezialisiertere Modelle gibt, die eine höhere Genauigkeit für sprachspezifische Aufgaben bieten.
6. Kann ChatGPT den Kontext beibehalten?
Es lohnt sich, diese Frage in verschiedene Unterfragen zu unterteilen, da es wichtig ist, den ChatGPT-Kontext sowie das alles wichtige Warum und Wie zu verstehen.
Was ist der ChatGPT-Kontext?
Im Bereich der Konversations-KI ist der Kontext entscheidend. Aber was genau bedeutet „Kontext“ in ChatGPT? Kontext kann man sich als das Kurzzeitgedächtnis des Modells vorstellen, das den unmittelbaren Verlauf einer Konversation erfasst. Im Gegensatz dazu repräsentiert das Langzeitgedächtnis des Modells das umfangreiche Wissen, das es während des Trainings erworben hat.
ChatGPT: Kontext- und Modellwissen
Der Kontext von ChatGPT
- Definition: Kontext bezieht sich auf den unmittelbaren Teil der Konversation, an den sich ChatGPT während einer Interaktion „erinnert“. Es ist die jüngste Geschichte der Konversation.
- Dauer: Es ist vorübergehend. Sobald die Sitzung endet oder eine bestimmte Länge überschreitet, verliert ChatGPT diesen Kontext.
- Zweck: Der Kontext ermöglicht es ChatGPT, kohärente und relevante Antworten auf der Grundlage der laufenden Konversation zu generieren. Zum Beispiel, wenn Sie nach dem Wetter in Paris fragen und dann sagen: „Wie wäre es mit morgen?“ , ChatGPT nutzt seinen Kontext, um zu verstehen, dass Sie sich immer noch auf das Wetter in Paris beziehen.
Das Modellwissen von ChatGPT
- Definition: Modellwissen umfasst alle Informationen, Muster und Daten, an denen ChatGPT trainiert wurde. Es ist die riesige Menge an Text und Informationen, die es während seiner Trainingsphase gesehen hat.
- Dauer: Es ist permanent für eine bestimmte Version des Modells. Dieses Wissen ändert oder aktualisiert sich nicht in Echtzeit. Wenn ChatGPT beispielsweise zuletzt im Jahr 2022 trainiert wurde, würde es nichts über Ereignisse aus dem Jahr 2023 wissen, es sei denn, eine neue Version wird mit aktualisierten Daten trainiert.
- Zweck: Modellwissen ermöglicht es ChatGPT, eine Vielzahl von Fragen zu beantworten, kreative Inhalte zu generieren und sich mit unterschiedlichen Themen zu beschäftigen. Es ist die Grundlage, die es ChatGPT ermöglicht, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren.
Während es beim Kontext um die unmittelbare Konversation geht und ChatGPT hilft, die Relevanz in einer Chatsitzung aufrechtzuerhalten, ist Modellwissen das riesige Reservoir an Informationen, aus dem es zieht, um Fragen zu beantworten und Diskussionen zu führen. Stellen Sie sich den Kontext als das Kurzzeitgedächtnis einer Konversation vor und modellieren Sie Wissen als das Langzeitgedächtnis, das aus den Trainingsdaten aufgebaut wird.
Warum brauchst du den ChatGPT-Kontext?
Neben dem Abrufen des Gesprächsverlaufs dient der Kontext in ChatGPT einem weiteren wichtigen Zweck: Er kann Informationen einbringen, die nicht Teil des langfristigen Wissens des Modells sind. Möglicherweise sind Sie auf Fälle gestoßen, in denen ChatGPT mit bestimmten Themen nicht vertraut war. Für Softwareentwicklungsunternehmen wie Valudio ist dies eine Chance. Bei der Integration von ChatGPT in kundenspezifische Software oder beim Erstellen eines maßgeschneiderten Chatbots kann diese Technik eingesetzt werden, um den Bot mit Informationen zu Themen zu versorgen, für die er noch nicht geschult wurde. Diese Technik wird „Priming“ genannt.
Wenn Sie beispielsweise ChatGPT verwenden und möchten, dass es Fragen zu einem fiktiven Unternehmen oder einem Thema beantwortet, zu dem es nicht speziell geschult wurde, können Sie das Gespräch mit einer kurzen Zusammenfassung oder Details zu diesem Thema beginnen. Dies „bereitet“ das Modell darauf vor, diese Informationen in seinen Antworten zu verwenden.
Es ist jedoch erwähnenswert, dass das Priming zwar effektiv sein kann, aber seine Grenzen hat. Das Modell wird sich weiterhin stark auf seine Trainingsdaten und das inhärente Verhalten stützen, und der Priming-Kontext kann seine Ergebnisse nur bis zu einem gewissen Grad beeinflussen.
Wie kann man das Wissen über ChatGPT erweitern?
Sie können ChatGPT kein Buch zum Auswendiglernen übergeben. Wie oben besprochen, müssen Sie ChatGPT manchmal trainieren (das Wissen erweitern), um es Ihren spezifischen Bedürfnissen anzupassen. Im Folgenden beschreiben wir verschiedene Techniken zur Verbesserung der Fähigkeiten von ChatGPT. Diese Methoden sind nach der Phase der Modellentwicklung gruppiert, in der Sie die neuen Daten einführen würden.
Interne Modellanpassungen
Techniken, bei denen die internen Parameter oder die Architektur des Modells geändert werden. Daher müssen Sie das Modell selbst ändern.
- Feinabstimmung: Weiterbildung zu einem aufgabenspezifischen Datensatz.
- Regularisierungstechniken: Anwendung von Methoden wie Dropout oder Ebenennormalisierung bei der Feinabstimmung.
- Benutzerdefinierte architektonische Änderungen: Änderung der Modellstruktur, um sie besser an bestimmte Aufgaben anzupassen.
Promptbasierte Beratung
Techniken, die auf der Eingabeaufforderung basieren, um das Verhalten des Modells zu steuern, ohne die internen Parameter zu ändern.
- Grundierung: Bereitstellung von Kontext oder Informationen in der Eingabeaufforderung als Richtschnur für die Reaktionen des Modells.
- Lernen in wenigen Shot: Geben Sie dem Modell einige Beispiele für eine Aufgabe, um sein Verhalten zu steuern.
- Aufgabenspezifisches Prompt-Design: Das Crafting fordert Sie auf, expliziter oder direktiver zu sein.
Aggregation und Redundanz
Techniken, bei denen das Modell mehrmals oder zusammen mit anderen Modellen verwendet wird.
- Modell-Ensembling: Kombinieren der Ausgaben mehrerer Modelle oder mehrerer Durchläufe.
Externe Wissensintegration
Techniken, die externe Informationsquellen in die Ergebnisse des Modells integrieren.
- Wissensintegration: Zusammenführen externer Datenbanken oder Wissensdatenbanken mit den Antworten des Modells.
7. Wie sicher ist ChatGPT?
ChatGPT dient als benutzerorientierte Anwendung, die bei täglichen Interaktionen verwendet wird. Darüber hinaus können Sie mit einer API die Funktionen von ChatGPT in Ihre Anwendungen integrieren. Angesichts der Beteiligung von Microsoft an OpenAI bieten sie über ihre Azure-Cloud-Plattform Zugriff auf ChatGPT. Der Unterschied liegt in der Datensicherheit: Mit ChatGPT sind alle Eingaben nicht geschützt und Ihre Daten sind nicht geschützt — sie können ohne Einschränkungen verwendet werden. Umgekehrt stellt Microsoft Azure sicher, dass Ihre Eingabedaten in Ihrem Azure-Abonnement verbleiben, sodass garantiert wird, dass sie nicht mit anderen geteilt werden.
Sie können auch den Zugriff von ChatGPT auf externes Wissen einschränken. Mit anderen Worten, Sie können es anweisen, sich ausschließlich auf die von Ihnen bereitgestellten Daten zu verlassen. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit, falsche Antworten zu erhalten. Wenn Sie sich über etwas erkundigen, von dem ChatGPT nicht weiß, oder Informationen, die Sie noch nicht zur Verfügung gestellt haben, wird ChatGPT antworten, indem es sagt, dass es nicht in der Lage ist. Genau das implementieren wir in dem Chatbot, den wir für das Schweizer Unternehmen entwickeln.
8. Was sind die Anwendungsfälle für ChatGPT, für die Valudio wirbt?
In der heutigen Welt gibt es viele Bemühungen, generative KI in Anwendungen zu integrieren, und das Potenzial ist immens. Die Fähigkeit, verschiedene Aufgaben zu automatisieren, ist wegweisend. In der Vergangenheit haben wir Chatbots entwickelt, bei denen es oft um statisches, komplexes Modelltraining ging. Mit ChatGPT wurde die Komplexität jedoch erheblich reduziert, sodass es ein unkompliziertes und zugängliches Tool ist, auf dem jeder aufbauen kann. Wenn Sie darüber nachdenken, wie Sie Ihr Unternehmen mit ChatGPT voranbringen können, werfen Sie einen Blick auf wie benutzt man ChatGPT für die Softwareentwicklung für weitere Informationen.
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9. Kann ChatGPT menschliche Entwickler ersetzen?
Diese Frage ist in aller Munde. KI steigert bereits die Produktivität, was sich in Zukunft nur verbessern wird, aber wird sie menschliche Entwickler vollständig ersetzen?
Es erinnert an die anhaltende Debatte über Low-Code- und No-Code-Entwicklung. Diese Ansätze ermöglichen es Ihnen zwar, Anwendungen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu erstellen, sie sind jedoch mit Einschränkungen verbunden. Ihre Fähigkeit zum Entwickeln hängt von den Einschränkungen der ausgewählten No-Code- oder Low-Code-Plattform ab. Dies kann Sie daran hindern, bestimmte Funktionen zu implementieren. Diese Einschränkung kann ein erheblicher Nachteil sein.
Wenn Sie solche Plattformen nutzen, müssen Sie außerdem häufig einen Teil Ihres Umsatzes mit ihnen teilen. Sie können nützlich sein, um schnell Prototypen zu entwickeln oder kleine Projekte zu testen. Wir empfehlen jedoch, für komplexere und skalierbarere Softwareprodukte die Entwicklung von Grund auf in Betracht zu ziehen.
Die eigentliche Softwareentwicklung erfordert immer noch eine menschliche Berührung, da sie Kommunikation beinhaltet. Die technischen Aspekte sind in der Regel überschaubar, aber eine effektive Kommunikation kann eine Herausforderung sein. Es kann zu Missverständnissen kommen, Vertrauen ist entscheidend, und menschliche Zusammenarbeit spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen. Die Zukunft steckt jedoch voller Überraschungen. Erst letztes Jahr haben wir die Fähigkeiten von ChatGPT bestaunt. Vor drei Jahren überraschte COVID-19 die Welt. Angesichts dieser unvorhersehbaren Wendungen ist es vielleicht an der Zeit, eine Denkweise anzunehmen, „Sag niemals nie“. Nur die Zukunft wird es zeigen.
