Ein besonderes Beispiel für die Verwendung von GPT-3 ist die Arbeit von Künstlerin Michelle Huang, die einen Chatbot mit Hilfe von Tagebucheinträgen aus ihrer Kindheit trainiert hat. Huang hatte über einen Zeitraum von mehr als zehn Jahren fast täglich ihre Träume, Ängste und Geheimnisse aufgeschrieben. Diese Einträge reichten von Beschwerden über Hausaufgaben bis hin zu ihrem Schwarm und ermöglichten es Huang, einen direkten Zugang zu ihrem früheren Ich zu bekommen.
Das Modell wurde durch das Training mit diesen Tagebucheinträgen feinjustiert und konnte auf Fragen von Huang überzeugend antworten. Sie konnte mit ihrem „inneren Kind“ sprechen und sich so besser verstehen und ihre Vergangenheit aufarbeiten. Auch wenn dieser spezielle Anwendungsfall vielleicht nicht für jedermann relevant ist, zeigt es doch die Möglichkeiten, die sich durch das Feintuning von KI-Modellen ergeben.
Auch in anderen Bereichen wird GPT-3 immer häufiger eingesetzt. So wird es beispielsweise für die Erstellung von Texten, die einen menschenähnlichen Schreibstil aufweisen, verwendet. Auch in der Wissenschaft wird es genutzt, um wissenschaftliche Arbeiten zu erstellen oder Abstracts zu schreiben.
Das Potenzial von GPT-3 und ähnlichen Sprachmodellen ist jedoch noch lange nicht ausgeschöpft. In Zukunft kann man sich vorstellen, dass solche Modelle noch weiter personalisiert werden können und sich somit noch besser an individuelle Bedürfnisse anpassen. Auch die Möglichkeiten für die Anwendung in unterschiedlichen Bereichen werden sich wahrscheinlich weiter erweitern.
Allerdings gibt es auch Bedenken bezüglich der Verwendung von GPT-3 und ähnlichen Modellen. Eine davon ist die Frage nach den Urheberrechten an den erstellten Texten. Da GPT-3 auf bereits bestehenden Texten trainiert wird, ist es schwer zu sagen, wer der tatsächliche Urheber eines erstellten Textes ist.
Kurz zusammengefasst
Q1: Was hat die Künstlerin Michelle Huang mit GPT-3 gemacht? A1: Michelle Huang hat einen Chatbot mit Hilfe von Tagebucheinträgen aus ihrer Kindheit trainiert, indem sie GPT-3 verwendet hat.
Q2: Wie hat Huang den Chatbot trainiert? A2: Huang hat den Chatbot mit Tagebucheinträgen aus ihrer Kindheit trainiert, die sie über einen Zeitraum von mehr als zehn Jahren fast täglich geschrieben hatte. Diese Einträge halfen dem Chatbot, auf Fragen von Huang überzeugend zu antworten und ihr dabei zu helfen, mit ihrem „inneren Kind“ zu sprechen und ihre Vergangenheit aufzuarbeiten.
Q3: Welche anderen Anwendungen gibt es für GPT-3? A3: GPT-3 wird häufig für die Erstellung von Texten mit einem menschenähnlichen Schreibstil verwendet und findet auch in der Wissenschaft Anwendung, um wissenschaftliche Arbeiten zu erstellen oder Abstracts zu schreiben.
Q4: Was sind die zukünftigen Möglichkeiten für die Anwendung von GPT-3 und ähnlichen Modellen? A4: In Zukunft können sich solche Modelle noch weiter personalisieren lassen und sich somit noch besser an individuelle Bedürfnisse anpassen. Auch die Möglichkeiten für die Anwendung in unterschiedlichen Bereichen werden sich wahrscheinlich weiter erweitern.
Q5: Was sind die Bedenken bezüglich der Verwendung von GPT-3 und ähnlichen Modellen? A5: Eine der Bedenken bezüglich der Verwendung von GPT-3 und ähnlichen Modellen ist die Frage nach den Urheberrechten an den erstellten Texten. Da GPT-3 auf bereits bestehenden Texten trainiert wird, ist es schwer zu sagen, wer der tatsächliche Urheber eines erstellten Textes ist.
Dieses Experiment hatte mich direkt fasziniert. Was für Möglichkeiten gibt es noch? Schreibt gerne eure Ideen in die Kommentare.
