KI-Grundlagen verstehen: Eine Excel-Tabelle als Schlüssel zur Funktionsweise von GPT-Modellen

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Einführung in die Welt der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Begriff, der in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen hat. Viele Menschen haben jedoch Schwierigkeiten, die zugrunde liegenden Prinzipien zu verstehen. Während die Fähigkeiten von KI-Tools beeindruckend sind, bleibt ihre Funktionsweise oft ein Rätsel. Um dies zu ändern, hat Ishan Anand, VP of Product bei Edgio, ein innovatives Projekt ins Leben gerufen. Mit dem Titel "Spreadsheets are all you need" soll eine große Excel-Tabelle die Funktionsweise von GPT-Modellen veranschaulichen.

Die Struktur der KI-Excel-Tabelle

Anand hat die Grundfunktionen von GPT-2, einem der Vorgängermodelle von ChatGPT-4, in eine Excel-Tabelle übertragen. Die Datei ist mit 1,25 Gigabyte deutlich größer als durchschnittliche Excel-Tabellen, da sie 124 Millionen Parameter der KI enthält. Diese umfangreiche Tabelle kann von Anands Website heruntergeladen werden.

In der Excel-Tabelle finden sich mehrere Seiten, darunter:

- Eine Seite für Prompts
- Viele Seiten mit Daten

Diese Struktur bietet einen detaillierten Einblick in die Verarbeitungsschritte von GPT.

Schlüsselkomponenten und Verarbeitungsschritte

Die Verarbeitung eines Prompts in der Excel-Tabelle folgt mehreren Schritten:

Tokenization

Wenn ein Prompt auf der Seite "Type Prompt Here" eingegeben wird, verwandelt die Excel-Tabelle ihn in sogenannte Tokens. Jedes Wort wird dabei in ein oder mehrere Tokens umgewandelt, um es genau zu identifizieren.

Text & Position Embeddings

Für die Tokens werden "Text & Position Embeddings" erstellt. Jedes Token erhält eine Liste von 768 Nummern, die dessen Bedeutung widerspiegeln. Zusätzlich führt die KI eine Liste mit den Positionen der Wörter im Prompt. Doppelte Worte im Prompt erhalten unterschiedliche Embedding-Codes.

Multi-head Attention

Im Schritt "Multi-head Attention" sucht die KI nach Zusammenhängen innerhalb des Satzes. Anhand der Codes erkennt die KI beispielsweise, dass sich das Wort "He" auf "Mike" bezieht und "moves" im Zusammenhang mit "quick" steht.

Multilayer Perceptron

Dieser Schritt dient dazu, die Bedeutung der Wörter zu ermitteln. Das englische Wort "quick" könnte "clever" oder "lebendig" bedeuten, doch im Zusammenhang mit "moves" passt es am besten zu einer schnellen, physischen Bewegung.

Language Head

Im letzten Schritt wählt die KI das Wort aus, das den Teilsatz komplettiert. Dabei greift sie auf den Wort-Pool zurück, der im vorherigen Schritt entstanden ist. In den meisten Fällen wählt die KI die Antwort, die anhand der Daten am wahrscheinlichsten ist. Im Beispiel schlägt die KI das Wort "quickly" vor.

Einblicke und Grenzen der Excel-Tabelle

Die Excel-Tabelle dient vorwiegend der Veranschaulichung von KI. Einen echten Chatbot, der Antworten auf Fragen liefert, gibt es hier nicht. Programme wie ChatGPT benötigen weiterhin das Feedback von Menschen, um die Modelle zu optimieren.

Interessant ist auch, dass das Projekt ursprünglich in einer Google-Sheets-Tabelle begonnen wurde. Da das Modell jedoch mit 124 Millionen Parametern schnell zu groß für das Programm wurde, wechselte Anand zu Microsoft Excel.

Praktische Anwendungen von ChatGPT und Excel

KI-Modelle wie ChatGPT können auch zur Erstellung von Excel-Tabellen genutzt werden. Mit den richtigen Prompts kann ChatGPT Zahlen sortieren, Formeln erstellen und Daten analysieren. Die Erweiterung "SheetGPT" ermöglicht es, die Funktionen von ChatGPT direkt in Google Sheets zu nutzen. Dies eröffnet zahlreiche Möglichkeiten, um komplexe Tabellen effizient zu erstellen und zu verwalten.

Herausforderungen und Zukunftsperspektiven

Die Verwendung von ChatGPT zur Erstellung von Excel-Tabellen bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. Die Texteingabe in natürlicher Sprache ist nicht immer präzise genug, um komplexe Anweisungen oder Abfragen korrekt zu formulieren. Zudem kann die Verarbeitung großer Datenmengen zu Leistungsproblemen führen. Es besteht auch das Risiko von Fehlinterpretationen oder falschen Ergebnissen, insbesondere wenn die Daten unvollständig oder fehlerhaft sind.

Trotz dieser Herausforderungen bietet die Kombination von KI und Excel erhebliche Vorteile. Mit Tools wie SheetGPT können Unternehmen ihre Daten effizienter verwalten und analysieren. Die Entwicklung solcher Anwendungen zeigt das Potenzial von KI, die Arbeitsweise in verschiedenen Bereichen grundlegend zu verändern.

Fazit

Die Excel-Tabelle von Ishan Anand ist ein beeindruckendes Beispiel dafür, wie komplexe KI-Modelle wie GPT verständlich gemacht werden können. Durch die Visualisierung der Verarbeitungsschritte in einer Tabelle erhalten Benutzer einen detaillierten Einblick in die Funktionsweise von KI. Während die Tabelle vor allem der Veranschaulichung dient, zeigt sie auch das Potenzial von KI in der Praxis. Mit Erweiterungen wie SheetGPT können Unternehmen die Vorteile von KI und Excel kombinieren, um ihre Arbeitsprozesse zu optimieren und effizienter zu gestalten.

Bibliographie

- https://t3n.de/news/ki-grundlagen-verstehen-excel-tabelle-gpt-modelle-1614586/
- https://www.mind-verse.de/news/einblicke-in-ki-modelle-durch-excel-gpt-funktionsweise-verstaendlich-erklaert
- https://de.linkedin.com/posts/michael-braun-b9268616a_ki-grundlagen-verstehen-diese-excel-tabelle-activity-7212872416014807041-TZrA
- https://www.finanznachrichten.de/nachrichten-2024-03/61722631-kuenstliche-intelligenz-diese-excel-tabelle-zeigt-euch-wie-gpt-modelle-funktionieren-397.htm
- https://twitter.com/securitynews_de/status/1807053934009201094
- https://newstral.com/de/article/de/1255135386/ihr-wollt-ki-grundlagen-verstehen-diese-excel-tabelle-zeigt-wie-gpt-modelle-funktionieren
- https://www.youtube.com/watch?v=nuNlH9JWAjM
- https://pro.schieb.de/pdf/VIP/week-2023-14.pdf
- https://news.microsoft.com/de-de/ki-memory-spielend-neues-lernen/