2018 GPT

Generative Pretrained Transformer

Einführung

Manchmal genügt eine unscheinbare Idee, um die Welt zu verändern. Im Juni 2018 veröffentlichte ein Team von OpenAI einen Artikel, der zwar nüchtern klang, aber die KI-Landschaft auf den Kopf stellte: Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. Hinter diesem etwas sperrigen Titel verbarg sich das erste Modell der GPT-Reihe – der Generative Pretrained Transformer.

GPT war nicht einfach ein weiteres Sprachmodell. Es war der Beweis, dass man große Textmengen nutzen konnte, um ein System zu trainieren, das erstaunlich universell einsetzbar war. Statt für jede Aufgabe ein eigenes Modell zu basteln, konnte man nun ein einmal vortrainiertes Modell nehmen und es mit wenig Aufwand für ganz unterschiedliche Anwendungen einsetzen – vom Beantworten von Fragen bis zum Schreiben kleiner Texte.

Heute ist GPT ein Synonym für die neue Generation von Sprachmodellen. Doch wie fing alles an?

Kernidee

Die Kernidee von GPT ist zweigeteilt: Vortraining und Feintuning.

  1. Vortraining (Pre-Training): Das Modell wird auf einer riesigen Menge unbeschrifteter Texte trainiert. Es lernt dabei eine scheinbar einfache Aufgabe: Vorherzusagen, welches Wort als nächstes in einem Satz steht. Beispiel: „Die Sonne geht im …“ → „Westen“. Diese Aufgabe zwingt das Modell dazu, Sprache, Grammatik und Semantik in all ihren Facetten zu verinnerlichen.
  2. Feintuning (Fine-Tuning): Nach dem allgemeinen Training wird das Modell auf eine kleinere, spezifische Menge an Daten angepasst – zum Beispiel für Sentimentanalyse, Übersetzung oder Frage-Antwort-Systeme.

Das Besondere daran ist: Das Vortraining vermittelt dem Modell ein breites Sprachverständnis, und das Feintuning formt es dann zu einem Spezialisten für eine bestimmte Aufgabe.

Als Architektur wählten die Forscher den Transformer – genauer gesagt den Decoder-Teil, der für Textgenerierung optimiert ist.

Ziele bzw. Forschungsfragen

Das Team stellte sich drei zentrale Fragen:

  1. Kann man ein Sprachmodell universell einsetzbar machen, indem man es zunächst allgemein vortrainiert?
  2. Lässt sich die Leistung auf verschiedenen Sprachaufgaben steigern, ohne für jede Aufgabe ein neues Modell zu entwickeln?
  3. Wie weit reicht der Ansatz „unsupervised learning“ – also Lernen aus unbeschrifteten Texten – im Vergleich zu speziell beschrifteten Trainingsdaten?

Die übergeordnete Vision war klar: Man wollte zeigen, dass man Maschinen durch riesige Mengen frei verfügbarer Texte grundlegende Sprachkompetenz beibringen kann – ähnlich wie Kinder durch Hören und Lesen lernen.

Konzept

Das Konzept von GPT lässt sich in drei Schritten zusammenfassen:

  1. Training auf unbeschrifteten Texten: GPT las Millionen von Wörtern und lernte, Wort für Wort Vorhersagen zu machen.
  2. Transferlernen: Das vortrainierte Modell wurde als Grundlage genutzt.
  3. Feintuning: Mit relativ kleinen Mengen spezifischer Daten wurde GPT auf konkrete Aufgaben optimiert.

Ein Beispiel: Statt ein Modell nur für die Aufgabe „Ist dieser Filmkommentar positiv oder negativ?“ zu trainieren, las GPT zuerst riesige Mengen an Texten aller Art. Danach brauchte man nur noch eine kleine Menge an Filmbewertungen, um es zu einem verlässlichen Stimmungsanalysten zu machen.

Dieses Konzept machte GPT unglaublich flexibel und effizient.

Argumente

Die Autoren führten mehrere Argumente für ihren Ansatz ins Feld:

  • Skalierbarkeit: Unbeschriftete Texte sind im Überfluss vorhanden, während beschriftete Daten knapp und teuer sind.
  • Universelle Repräsentationen: Ein Modell, das Sprache allgemein versteht, kann leichter auf viele Aufgaben übertragen werden.
  • Einfachheit: Statt für jede Aufgabe ein eigenes Modell zu entwickeln, reicht ein einheitlicher Ansatz.
  • Leistung: In Experimenten zeigte GPT, dass es viele Benchmarks übertraf – teils mit erstaunlich wenig Feintuning.

Kurz: GPT war effizient, leistungsstark und elegant zugleich.

Bedeutung

Die Bedeutung von GPT lässt sich kaum überschätzen. Es war der erste große Beweis dafür, dass generatives Vortraining ein mächtiges Werkzeug ist.

Mit GPT wurde Transferlernen in der Sprachverarbeitung zum Standard. Bis dahin hatten viele Systeme mühsam auf einzelne Aufgaben zugeschnittene Modelle genutzt. GPT zeigte, dass es besser war, ein großes, allgemeines Modell zu bauen und es dann flexibel einzusetzen.

Darüber hinaus war GPT der Startschuss für eine ganze Modellfamilie: GPT-2, GPT-3, GPT-4 – jedes größer, leistungsfähiger und beeindruckender als das vorige.

Wirkung

Die Wirkung von GPT war vielschichtig:

  • In der Forschung: GPT inspirierte eine Flut an Folgearbeiten. Bald erschienen BERT, XLNet und viele weitere Modelle, die auf ähnlichen Prinzipien aufbauten.
  • In der Praxis: GPT wurde schnell in Anwendungen integriert – von Chatbots über Textklassifikatoren bis hin zu Werkzeugen zur automatischen Textgenerierung.
  • In der Wahrnehmung: Auch wenn GPT-1 noch relativ unscheinbar war, bereitete es den Boden für die große Aufmerksamkeit, die GPT-2 und GPT-3 später erhielten.

GPT war wie der erste Prototyp eines neuen Motors: vielleicht noch nicht perfekt, aber stark genug, um zu zeigen, dass man damit ein ganzes Feld revolutionieren konnte.

Relevanz

Die Relevanz von GPT liegt vor allem in drei Bereichen:

  1. Technisch: GPT machte „unsupervised pretraining“ zu einer neuen Leitidee.
  2. Methodisch: Es etablierte den Standard des „Pretrain-and-Finetune“.
  3. Historisch: Es war der erste Schritt in der Reihe jener Modelle, die heute die KI-Welt dominieren.

Auch wenn GPT-1 bald von leistungsfähigeren Nachfolgern abgelöst wurde, bleibt es der Grundstein, ohne den es keine GPT-4-Systeme gäbe.

Kritik

Natürlich blieb auch GPT nicht ohne Kritik:

  1. Größe: Obwohl GPT damals groß erschien, war es im Vergleich zu späteren Modellen noch klein. Die Ergebnisse waren beeindruckend, aber nicht durchgehend bahnbrechend.
  2. Bias: Schon hier zeigte sich das Problem, dass das Modell gesellschaftliche Vorurteile aus den Trainingsdaten übernahm.
  3. Feintuning-Aufwand: Auch wenn das Vortraining vieles erleichterte, war für viele Aufgaben noch ein nicht unerheblicher Anpassungsaufwand nötig.
  4. Interpretierbarkeit: Wie genau GPT sein Wissen organisiert, blieb – wie bei vielen neuronalen Netzen – eine Black Box.

Fazit

GPT war nicht das lauteste oder spektakulärste Modell seiner Zeit, aber es war eines der folgenreichsten. Es führte die Idee ein, dass Maschinen durch massives Vortraining ein tiefes Sprachverständnis entwickeln können – und dass dieses Wissen mit geringem Aufwand auf viele Aufgaben übertragbar ist.

Man könnte sagen: GPT war der Funke, der die heutige KI-Revolution entzündete.

Ausblick

Die Veröffentlichung von GPT war nur der Anfang. Schon bald folgten:

  • GPT-2 (2019): Deutlich größer, fähig zu flüssiger Textgenerierung – und so mächtig, dass OpenAI die Veröffentlichung zunächst zurückhielt.
  • GPT-3 (2020): Mit 175 Milliarden Parametern ein Modell von beispielloser Größe, das Texte generierte, die oft menschlich wirkten.
  • GPT-4 (2023): Multimodal, leistungsstark und in zahllosen Anwendungen integriert.

Der Ausblick ist klar: GPT wird die KI-Entwicklung noch lange prägen. Es ist nicht nur ein Modell, sondern eine ganze Methodik, die neue Maßstäbe setzt.

Literaturquellen

  • Radford, Alec; Narasimhan, Karthik; Salimans, Tim; Sutskever, Ilya (2018): Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. OpenAI.
  • Radford, Alec et al. (2019): Language Models are Unsupervised Multitask Learners (GPT-2).
  • Brown, Tom et al. (2020): Language Models are Few-Shot Learners (GPT-3).

Hintergrundinformationen zu den Autoren

  • Alec Radford war einer der führenden Forscher bei OpenAI, der maßgeblich an den frühen GPT-Modellen arbeitete.
  • Karthik Narasimhan ist heute Professor an der Princeton University und forscht zu maschinellem Lernen und Sprachmodellen.
  • Tim Salimans ist bekannt für seine Arbeiten an generativen Modellen und KI-Trainingstechniken.
  • Ilya Sutskever, Mitgründer von OpenAI, gehört zu den prägenden Figuren der modernen KI und war zuvor bei Google Brain.

Dieses Team kombinierte technisches Können, visionäre Ideen und die Überzeugung, dass KI durch offene Forschung vorangetrieben werden sollte.

Disclaimer: Dieser Text ist komplett KI-generiert (ChatGPT-5, 12.09.2025). Die darin enthaltenen Angaben wurden nicht überprüft. Zum Prompt. Zur Übersicht.