KI-Modelle greifbar gemacht: Wie eine Excel-Tabelle die Funktionsweise von GPT-2 veranschaulicht

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde, doch die Funktionsweise hinter komplexen Systemen wie großen Sprachmodellen bleibt für viele Menschen ein undurchschaubares Mysterium. Wie kann man die Magie hinter GPT-2, einem Vorgängermodell von ChatGPT, greiferbarer machen? Ishan Anand, VP of Product bei Edgio, hat mit einem ungewöhnlichen Projekt für mehr Transparenz gesorgt: Eine Excel-Tabelle, die die Funktionsweise von GPT-2 nachbildet.

Eine ungewöhnliche Demonstration: KI in Zellen

Anands Projekt "Spreadsheets are all you need" mag zunächst überraschen, zeigt aber auf innovative Weise, wie die Architektur und die Verarbeitungsschritte eines KI-Modells wie GPT-2 in einem zugänglichen Format dargestellt werden können. Die Excel-Tabelle, die auf Anands Website heruntergeladen werden kann, ist mit 1,25 Gigabyte deutlich umfangreicher als gewöhnliche Tabellenkalkulationen. Dies liegt daran, dass sie 124 Millionen Parameter von GPT-2 enthält, die in verschiedenen Tabellenblättern angeordnet sind.

Der Weg des Prompts: Von der Eingabe zur Ausgabe

Die Funktionsweise der Excel-Tabelle ähnelt der von GPT-2: Nutzer können auf einem dafür vorgesehenen Tabellenblatt einen Prompt eingeben. Dieser Prompt durchläuft dann verschiedene Verarbeitungsschritte, die in der Tabelle nachgebildet sind. Jeder Schritt wird dabei in einem separaten Tabellenblatt dargestellt, um die einzelnen Prozesse transparent zu machen.

Die Verarbeitungsschritte im Detail:

Tokenization: Im ersten Schritt wird der eingegebene Prompt in sogenannte Tokens zerlegt. Jedes Token repräsentiert dabei ein Wort oder ein Satzzeichen. Dieser Prozess der Tokenisierung ist essenziell, um Text in ein Format zu bringen, das von der KI verarbeitet werden kann.

Text & Position Embeddings: Im nächsten Schritt werden die Tokens in numerische Repräsentationen umgewandelt, die sogenannten "Embeddings". Diese Embeddings enthalten Informationen über die Bedeutung eines Wortes und seine Position im Satz. So kann die KI die Beziehung zwischen Wörtern besser verstehen.

Multi-head Attention: Dieser Schritt ist entscheidend, um die Beziehungen zwischen Wörtern in einem Satz zu analysieren. Die "Multi-head Attention" ermöglicht es der KI, verschiedene Aspekte eines Wortes gleichzeitig zu berücksichtigen und so komplexe Zusammenhänge zu erfassen.

Multilayer Perceptron: Das "Multilayer Perceptron" ist ein neuronales Netzwerk, das die Informationen aus den vorherigen Schritten verarbeitet und daraus eine Vorhersage für das nächste Wort im Satz ableitet. Dieser Schritt wird mehrfach wiederholt, um die Genauigkeit der Vorhersage zu verbessern.

Language Head: Im letzten Schritt wählt der "Language Head" das Wort aus, das am wahrscheinlichsten auf den eingegebenen Prompt folgt. Die Auswahl basiert dabei auf den Informationen, die in den vorherigen Verarbeitungsschritten gewonnen wurden.

Transparenz und Grenzen der Simulation

Obwohl die Excel-Tabelle die Funktionsweise von GPT-2 vereinfacht darstellt, bietet sie dennoch wertvolle Einblicke in die Architektur und die Verarbeitungsschritte des Modells. Allerdings ist es wichtig zu betonen, dass es sich um eine Simulation handelt, die nicht alle Aspekte von GPT-2 abbildet. So fehlen beispielsweise die Trainingsdaten, die für die Leistung des Modells entscheidend sind.

Dennoch ist Anands Projekt ein gelungenes Beispiel dafür, wie komplexe KI-Systeme durch kreative Ansätze zugänglicher gemacht werden können. Die Excel-Tabelle kann dazu beitragen, das Verständnis für die Funktionsweise von KI-Modellen zu verbessern und Berührungsängste abzubauen.

Die Zukunft der KI-Transparenz: Ein Ausblick

Anands Projekt wirft die Frage auf, wie die Transparenz von KI-Modellen in Zukunft verbessert werden kann. Die zunehmende Leistungsfähigkeit von KI-Systemen erfordert ein besseres Verständnis der zugrunde liegenden Prozesse, um Vertrauen aufzubauen und die Akzeptanz in der Gesellschaft zu fördern. Die Entwicklung neuer Methoden zur Visualisierung und Erklärung von KI-Modellen wird daher in Zukunft eine wichtige Rolle spielen.

Bibliographie - https://t3n.de/news/ki-verstehen-mit-excel-tabelle-gpt-2-1614586/ - https://www.finanznachrichten.de/nachrichten-2024-10/63448713-ki-verstehen-mit-excel-diese-excel-tabelle-zeigt-dir-wie-gpt-2-funktioniert-397.htm - https://wp.pvp-design.de/ihr-wollt-ki-grundlagen-verstehen/ - https://digitaleprofis.de/kuenstliche-intelligenz/chatgpt/chatgpt-und-microsoft-excel-inkl-beispiele-und-prompts/ - https://www.itsicherheitnews.de/ki-verstehen-mit-excel-diese-excel-tabelle-zeigt-dir-wie-gpt-2-funktioniert/ - https://www.gruender.de/kuenstliche-intelligenz/chatgpt-excel/ - https://de.linkedin.com/posts/michael-braun-b9268616a_ki-grundlagen-verstehen-diese-excel-tabelle-activity-7212872416014807041-TZrA - https://www.youtube.com/watch?v=obWIImqBMxc - https://www.mind-verse.de/news/veranschaulichung-ki-modelle-excel-einblick-gpt-funktionsweise