Was bedeutet GPT? Von GPT-1 bis zum aktuellsten GPT

Vielleicht nutzen Sie ChatGPT schon eine Weile und haben sich plötzlich gefragt: "Was GPT eigentlich bedeutet?"

In diesem Artikel werde ich die Abkürzung Stück für Stück erklären, die Funktionsweise von GPT erläutern und zeigen, wie es ChatGPT und andere KI-Werkzeuge unterstützt, die ich täglich verwende. Am Ende dieses Artikels werden Sie die Technologie verstehen, die hinter den Unterhaltungen, Texten und Problemlösungen steckt, die GPT ermöglicht.

Wofür steht GPT?

GPT steht für Generative Pre-trained Transformer, und jedes Wort repräsentiert einen Schlüsselteil der Funktionsweise. Sobald Sie diese drei Wörter verstehen – Generativ, Vortrainiert und Transformator – beginnt das ganze Konzept, Sinn zu machen.

1. Generativ: Das „G“ in GPT

Das „G“ steht für Generativ, was bedeutet, dass GPT nicht einfach wiederholt, was es zuvor gesehen hat – es erstellt jedes Mal neuen Text, wenn Sie etwas eingeben.

Stellen Sie sich vor, Sie fragen GPT:

„Schreibe eine Kurzgeschichte über einen Roboter, der lernt zu malen.“

GPT sucht nicht im Internet nach einer Geschichte. Stattdessen beginnt es, ein Wort nach dem anderen basierend auf Wahrscheinlichkeiten zu generieren, die während des Trainings gelernt wurden. Zum Beispiel könnte es mit „Es war einmal“ beginnen, dann das nächste wahrscheinliche Wort „da“, dann „war“ und so weiter vorhersagen – und so eine völlig neue Geschichte erstellen.

Dies ist möglich, weil GPT gelernt hat, wie Sprache funktioniert, nicht nur was Wörter bedeuten. Es versteht Muster, Ton, Satzstruktur und wie Ideen zusammenhängen. Kurz gesagt bedeutet „Generativ“, dass es Text produzieren kann, der kohärent, kontextbezogen und kreativ ist – so wie es ein Mensch tun würde.

2. Vortrainiert: Lernen vor dem Fine-tuning

Bevor GPT jemals mit Ihnen spricht, durchläuft es eine riesige Lernphase namens Vortraining. Während dieser Phase liest es enorme Mengen an Text aus Büchern, Artikeln, Websites und anderen Quellen.

Sein Ziel? Das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen.

Diese Phase verwendet neuronale Netze, bei denen es sich um Computersysteme handelt, die von der Art und Weise inspiriert sind, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet. Das Netzwerk lernt, das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen – eine einfache Aufgabe, die, wenn sie Milliarden Male wiederholt wird, ihm Grammatik, Fakten, Logik und sogar ein bisschen Stil beibringt.

Zum Beispiel, wenn es diesen Satz sieht:

„Die Katze saß auf der ___.“

Es versucht, das fehlende Wort vorherzusagen – wahrscheinlich „Matte“.

Wenn es falsch liegt, passt es seine internen „Verbindungen“ an.

Im Laufe der Zeit verarbeitet GPT Milliarden von Beispielen wie diesem und lernt Grammatik, Fakten, Denkmuster und sogar subtile Nuancen wie Humor oder Ton.

„Vortrainiert“ bedeutet also, dass GPT bereits ein breites, allgemeines Verständnis von Sprache und Wissen hat, bevor es jemals für bestimmte Zwecke mit Fine-tuning angepasst wird (wie Chatten, Zusammenfassen oder Programmieren).

3. Transformatoren und Aufmerksamkeit: Das „Gehirn“ hinter GPT

Nun, das „T“ – Transformator – hier geschieht die wahre Magie. Dies bezieht sich auf die Architektur oder Struktur des Modells. Es ist der Grund, warum GPT komplexe Sätze verstehen und lange Gespräche verfolgen kann.

Herkömmliche KI-Modelle lasen Text früher Wort für Wort, was es ihnen erschwerte, sich an frühere Teile eines Satzes zu erinnern. Transformatoren änderten dies, indem sie ein System namens Aufmerksamkeitsmechanismen verwendeten.

So funktioniert Aufmerksamkeit, einfach ausgedrückt:

Stellen Sie sich vor, GPT liest den Satz –

„Die Katze saß auf der Matte, weil sie warm war.“

Wenn GPT das Wort „sie“ sieht, hilft der Aufmerksamkeitsmechanismus ihm, zurückzublicken und herauszufinden, auf welches frühere Wort sich „sie“ bezieht. In diesem Fall verknüpft es „sie“ korrekt mit „der Matte“ und nicht mit „der Katze“.

Diese Fähigkeit, sich auf den Kontext zu konzentrieren, ermöglicht es GPT, Beziehungen zwischen Wörtern zu verstehen, selbst über lange Passagen hinweg.

Und hier ist ein weiteres Schlüsselkonzept: Kontextuelle Einbettungen.

GPT stellt jedes Wort als eine Reihe von Zahlen (eine Einbettung genannt) dar, die nicht nur die Bedeutung des Wortes, sondern auch seinen Kontext erfassen.

Zum Beispiel:

• In “river bank” erhält das Wort „bank“ eine Einbettung, die sich auf Wasser und Geographie bezieht.

• In “money bank” verschiebt sich die Einbettung auf Finanzen und Wirtschaft.

So weiß GPT, was Sie meinen, nicht nur was Sie sagen.

4. Fine-tuning: Vom intelligenten Modell zum hilfreichen Assistenten

Nach dem Vortraining kennt GPT die Sprache sehr gut – aber es weiß noch nicht, wie man ein freundliches, sicheres und nützliches Gespräch führt. Hier kommt das Fine-tuning ins Spiel.

Das Fine-tuning lehrt GPT, wie man Anweisungen befolgt und sich angemessen verhält.

Entwickler tun dies, indem sie dem Modell spezielle Trainingsdaten geben, die Beispiele für hilfreiche und sichere Antworten enthalten. Später überprüfen und bewerten menschliche Gutachter die Ausgaben, um die Antworten des Modells genauer zu machen und sie an die Erwartungen der Benutzer anzupassen.

Dieser Prozess ist der Grund, warum sich ChatGPT gesprächig, höflich und informativ anfühlt – es ist eine Version von GPT, die sorgfältig angepasst wurde, um wie ein verantwortungsbewusster digitaler Assistent zu reagieren, nicht nur wie ein zufälliger Textgenerator.

Kurz gesagt, GPT ist ein Generative Pre-trained Transformer – ein Modell, das die Muster der Sprache lernt, den Kontext durch Aufmerksamkeit versteht und Text generieren kann, der sich natürlich und intelligent anfühlt. Es ist keine Magie; es sind Schichten von Mathematik, Daten und intelligentem Design, die zusammenarbeiten, um Maschinen etwas menschlicher klingen zu lassen.

Was ist der Unterschied zwischen KI und GPT?

Es ist leicht, „KI“ und „GPT“ zu verwechseln, aber sie sind nicht dasselbe.

• KI (Künstliche Intelligenz) ist das breite Feld – es umfasst alles von selbstfahrenden Autos über Gesichtserkennung bis hin zu Sprachassistenten.

• GPT ist eine bestimmte Art von KI, die für das Verständnis und die Generierung menschlicher Sprache entwickelt wurde.

Sie können sich KI als den gesamten Werkzeugkasten vorstellen und GPT als eines der fortschrittlichsten Werkzeuge darin – das auf Konversation, Schreiben und Sprachverständnis spezialisiert ist.

Die Entwicklung von GPT

OpenAI wandte als erstes Unternehmen generatives Pre-Training (GP) auf die Transformer-Architektur an – ein Schritt, der die Landschaft der künstlichen Intelligenz grundlegend veränderte.

Zuvor wurden die meisten KI-Modelle für spezielle Aufgaben trainiert, etwa für die Übersetzung von Sprachen oder die Erkennung von Stimmungen. OpenAI revolutionierte diesen Ansatz, indem das Unternehmen ein Modell zuerst die grundlegende Struktur von Sprache selbst erlernen ließ – durch Pre-Training mit riesigen Mengen an Textdaten – und es dann für viele verschiedene Aufgaben anpassbar machte.

Und heute, einige Jahre später, ist GPT zu einer der einflussreichsten Familien von KI-Systemen weltweit geworden.

Wie viele GPT-Modelle gibt es?

Bisher hat OpenAI fünf Hauptversionen seiner GPT-Modelle entwickelt – jede einzelne größer, intelligenter und leistungsfähiger als die vorherige. Betrachten wir die einzelnen Entwicklungsschritte im Detail.

GPT-1: Der Anfang (2018)

Die Geschichte begann am 11. Juni 2018, als Forscher von OpenAI das Paper „Improving Language Understanding by Generative Pre-Training“ veröffentlichten. Darin wurde GPT-1 vorgestellt, der erste generative, vortrainierte Transformer.

GPT-1 wurde mit dem BookCorpus trainiert, einer Sammlung von über 7.000 unveröffentlichten Romanen, wobei etwa 117 Millionen Parameter zum Einsatz kamen. Dabei wurde eine semi-überwachte Trainingsmethode angewendet: Zuerst erlernte das Modell allgemeine Sprachmuster (Pre-Training), anschließend wurde es anhand kleinerer, gelabelter Datensätze für spezifische Aufgaben feinjustiert.

Dies war ein bahnbrechender Ansatz, da er zeigte, dass KI Sprache auch ohne riesige Mengen von manuell gelabelten Daten erlernen kann – was zu dieser Zeit ein erhebliches Problem darstellte. GPT-1 bewies, dass ein universell einsetzbares Sprachmodell spezialisierte Modelle übertreffen kann, die von Grund auf neu trainiert wurden.

GPT-2: Das Erkennen des Potenzials von Skalierung (2019)

Aufbauend auf diesem Erfolg veröffentlichte OpenAI am 14. Februar 2019 GPT-2. Im Grunde war es GPT-1 auf Steroiden – mit 1,5 Milliarden Parametern (eine Verzehnfachung) und trainiert mit WebText, einem riesigen Datensatz aus 8 Millionen Webseiten.

Zum ersten Mal konnte ein Modell vollständige Essays oder Geschichten generieren, die überzeugend menschlich klangen. Tatsächlich war GPT-2 in der Lage, so beeindruckende – und potenziell gefährliche – Texte zu verfassen, dass OpenAI das vollständige Modell zunächst zurückhielt, aus Sorge, es könnte für Desinformation oder Spam missbraucht werden. Vor der vollständigen Veröffentlichung im November 2019 wurden schrittweise kleinere Versionen veröffentlicht.

GPT-2 demonstrierte eindrücklich, dass die Skalierung von Modell und Datenbasis direkt zu erheblichen Verbesserungen in Bezug auf Sprachflüssigkeit und Kohärenz führt – ein Muster, das sich in allen nachfolgenden Versionen bestätigte.

GPT-3: Der Quantensprung (2020)

Dann kam GPT-3, angekündigt am 28. Mai 2020, und veränderte alles. Mit 175 Milliarden Parametern war GPT-3 über 100-mal größer als GPT-2 und wurde mit einem deutlich umfangreicheren Datensatz trainiert, der Bücher, Wikipedia und große Teile des Internets umfasste.

GPT-3 zeichnete sich besonders durch seine Few-Shot-Learning-Fähigkeit aus – es konnte neue Aufgaben ausführen, indem es lediglich einige Beispiele in der Eingabeaufforderung sah, ohne ein erneutes Training zu benötigen. Man konnte dem Modell ein paar Zeilen eines Gedichts oder einen kurzen Code-Abschnitt zeigen, und es setzte den Stil selbstständig fort.

Kurz darauf verfeinerte OpenAI GPT-3 mithilfe eines Verfahrens namens Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) – bei dem menschliche Bewerter die Antworten bewerteten, um dem Modell beizubringen, was „gute“ Antworten ausmacht. Das Ergebnis war InstructGPT, ein Modell, das Anweisungen präziser und zuverlässiger ausführte.

Diese Trainingsphilosophie bildete auch das Fundament von ChatGPT, das im November 2022 auf den Markt kam und sich schnell zu einer der populärsten Anwendungen in der Geschichte der KI entwickelte.

GPT-4: Multimodale Intelligenz (2023)

Im März 2023 veröffentlichte OpenAI GPT-4, ein umfassendes Upgrade in Bezug auf logisches Denkvermögen und Sicherheit. GPT-4 konnte Text und Bilder verarbeiten und war somit multimodal, antwortete aber weiterhin in Textform. Es verarbeitete komplexe Prompts besser, reduzierte faktische Fehler und verstand Nuancen, die frühere Modelle nicht erfassen konnten.

GPT-4 diente auch als Engine für ChatGPT Plus und befeuerte eine Welle von Anwendungen in der Praxis, von Microsoft Copilot über GitHub Copilot, Khan Academys Tutor, Snapchats „My AI“ bis hin zum Konversationsübungs-Tool von Duolingo.

GPT-5: Die nächste Generation (2025)

Am 7. August 2025 präsentierte OpenAI GPT-5, das bis dato fortschrittlichste Modell. Es wurde ein dynamisches Router-System integriert, das automatisch entscheidet, wann ein schnelleres, ressourcenschonenderes Modell oder ein langsameres, stärker auf logisches Denken ausgerichtetes Modell verwendet werden soll – abhängig von der Komplexität der jeweiligen Aufgabe.

GPT-5 erweiterte zudem seine multimodalen Fähigkeiten, indem es nun Text, Bilder und Audio verarbeiten konnte und erste Fortschritte im Bereich des mehrstufigen Denkens demonstrierte, bei dem es Probleme in mehreren Schritten planen und lösen kann. So kann es beispielsweise eine mathematische Aufgabe in logische Einzelschritte zerlegen oder ein Video zusammenfassen, bevor es eine Analyse verfasst.

Kurz gesagt, GPT-5 ist nicht einfach nur „größer“. Es ist intelligenter in seiner Denkweise und bietet ein ausgewogenes Verhältnis von Geschwindigkeit, Genauigkeit und kontextuellem Verständnis.

Foundation Models Beyond GPT

Die GPT-Serie von OpenAI ist zwar die bekannteste, aber sie ist nicht das einzige Beispiel für ein Foundation Model – ein großes KI-System, das mit riesigen, diversen Datenmengen trainiert wurde, um als Grundlage für zahlreiche Aufgaben zu dienen.
Weitere wichtige Foundation Models sind:

• Googles PaLM – ein Modell, das mit GPT-3 vergleichbar ist und in Produkten wie Bard und Gemini eingesetzt wird.

• Metas LLaMA – ein Open-Source-Forschungsmodell, das die akademische Entwicklung und die Zusammenarbeit innerhalb der Community fördern soll.

• Togethers GPT-JT – eines der leistungsstärksten Open-Source-Modelle, das von der GPT-Familie inspiriert wurde.

• leutherAIs GPT-J und GPT-NeoX – Open-Source-Modelle, die von GPT inspiriert wurden und darauf abzielen, große Sprachmodelle für Forscher zugänglich zu machen.

Diese Modelle verfolgen denselben grundlegenden Ansatz wie GPT: ein einzelnes, großes, vortrainiertes Modell, das vielfältige Anwendungen unterstützt, von Chatbots bis hin zu Bildgeneratoren. GPT hat dieses Konzept lediglich bekannt gemacht.

Wem gehört GPT?

Die GPT-Modelle sind Eigentum von OpenAI und werden dort entwickelt, dem Forschungsunternehmen, das diese Technologie 2018 erstmals vorgestellt hat. OpenAI verwaltet sämtliche Versionen von GPT, lizenziert den Zugriff über seine API und betreibt die bekannte ChatGPT-Anwendung.

Allerdings ist „GPT“ nicht nur ein Fachbegriff, sondern auch ein Markenname, der mit OpenAI assoziiert wird. 2023 gab OpenAI bekannt, dass „GPT“ wie eine firmeneigene Marke behandelt werden soll, ähnlich wie „iPhone“ zu Apple gehört.
Das bedeutet, Entwickler, die OpenAIs Modelle über die API nutzen, können ihre Produkte nicht einfach mit Namen wie „Irgendetwas-GPT“ versehen. OpenAI hat seine Marken- und Nutzungsrichtlinien aktualisiert, um Verwechslungen zwischen offiziellen OpenAI-Produkten und Angeboten von Drittanbietern vorzubeugen.

Um dies zu bekräftigen, hat OpenAI sogar die Markenrechte an „GPT“ beantragt, und zwar in mehreren Ländern:

• In den Vereinigten Staaten wird der Antrag noch geprüft. Dabei gibt es Diskussionen, ob „GPT“ zu generisch ist, um als Marke geschützt zu werden.

• In der Europäischen Union und der Schweiz konnte OpenAI „GPT“ 2023 erfolgreich als Marke eintragen lassen. Diese Eintragungen werden jedoch derzeit angefochten.

Gleichzeitig ermöglicht OpenAI es ChatGPT Plus-Abonnenten, eigene GPTs zu erstellen – personalisierte ChatGPT-Versionen mit spezifischen Anweisungen oder Daten. Diese bleiben Teil des OpenAI-Systems, selbst wenn die Nutzer ihnen einen Namen geben und sie teilen.

Kurz gesagt:

• OpenAI besitzt und entwickelt GPT.

• Microsoft ist ein wichtiger Partner, der die Infrastruktur (über Azure) bereitstellt und GPT in Produkte wie Microsoft Copilot und Bing integriert.

• Andere Unternehmen können zwar GPT-ähnliche Systeme entwickeln, dürfen diese aber gemäß den OpenAI-Richtlinien nicht legal als „GPT“ vermarkten. 

ChatGPT und GPT

Nachdem Sie nun wissen, wofür GPT in ChatGPT steht, wollen wir uns ansehen, wie die beiden zusammenhängen.

Warum heißt es ChatGPT?

Der Name ist selbsterklärend: „Chat“ betont den Zweck – interaktive Gespräche zu führen, während „GPT“ sich auf das zugrunde liegende KI-Modell bezieht. Zusammengenommen ist ChatGPT eine dialogorientierte KI, die auf der GPT-Technologie basiert.

Die Beziehung zwischen GPT und ChatGPT

Man kann es sich so vorstellen: GPT ist das Gehirn, ChatGPT die Schnittstelle.

• GPT ist ein umfassendes Sprachmodell, das mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert wurde. Es versteht Sprache, Logik und Kontext und kann Texte generieren, Inhalte zusammenfassen, Fragen beantworten und andere sprachbezogene Aufgaben erledigen.

• ChatGPT ist eine spezialisierte Version von GPT, die für Dialoge optimiert ist. Es nutzt bestärkendes Lernen und menschliches Feedback, um die Qualität der Antworten zu verbessern, den Kontext eines Gesprächs aufrechtzuerhalten und dabei stets angemessen und freundlich zu sein.

Verschiedene ChatGPT-Versionen basieren auf unterschiedlichen GPT-Modellen – Nutzer der kostenlosen Version verwenden möglicherweise GPT-3.5, während zahlende Abonnenten Zugriff auf GPT-4 oder GPT-5 haben. Dies beeinflusst die Tiefe, Genauigkeit und die Fähigkeit zu Schlussfolgerungen der Antworten.

Kurz gesagt: GPT liefert die Intelligenz, und ChatGPT macht diese Intelligenz in Form einer intuitiven, reaktionsschnellen und alltagstauglichen Gesprächsanwendung nutzbar. 

Wie GPT im echten Leben eingesetzt wird

GPT ist nicht nur ein Forschungsinteresse – es ermöglicht reale Anwendungen in verschiedenen Branchen und macht Aufgaben schneller, intelligenter und interaktiver. Im Kern ist GPT eine Textgenerierungsmaschine: Es kann Inhalte erstellen, Informationen zusammenfassen, Fragen beantworten, Sprachen übersetzen, Code generieren und sogar schrittweise Begründungen für komplexe Probleme liefern.

Viele Anwendungen integrieren GPT beispielsweise, um die Benutzererfahrung zu verbessern:

• Chatbots und virtuelle Assistenten wie ChatGPT, Microsoft Copilot und Kundensupport-Bots nutzen GPT für eine natürliche Konversation und zur Bereitstellung von Anleitungen.

• Content-Erstellungstools nutzen GPT, um Artikel, Marketingtexte, Social-Media-Posts oder kreative Texte zu entwerfen.

• Bildungs- und Nachhilfeplattformen verwenden GPT, um Konzepte zu erklären, Übungsaufgaben zu erstellen oder Lernenden sofortiges Feedback zu geben.

• Softwareentwicklungstools wie GitHub Copilot verwenden GPT, um Code vorzuschlagen, Funktionen zu vervollständigen und Programme zu debuggen.

• Business-Intelligence- und Forschungsanwendungen verwenden GPT, um Berichte zusammenzufassen, Daten zu analysieren und Erkenntnisse aus großen Textmengen zu gewinnen.

Kurz gesagt, GPT fungiert als vielseitiger KI-Assistent, der Texte generieren, Probleme lösen und Aufgaben unterstützen kann, die das Verständnis oder die Erstellung von Sprache beinhalten. Seine Flexibilität macht es zu einer Grundlage für unzählige praktische Anwendungen in den Bereichen Technologie, Wirtschaft, Bildung und Kreativwirtschaft.

Was ist ein LLM und in welcher Beziehung steht es zu GPT?

Ein LLM (Large Language Model) ist eine KI, die anhand riesiger Textmengen trainiert wird, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Es kann Fragen beantworten, Texte zusammenfassen, Sprachen übersetzen oder Inhalte erstellen – und das alles, indem es auf Grundlage des Kontextes vorhersagt, welche Wörter als Nächstes kommen.

GPT ist eine spezielle Art von LLM. Es nutzt die Transformer-Architektur und generatives Pre-Training, um qualitativ hochwertige und kontextbezogene Texte zu generieren.

ChatGPT basiert auf GPT, was bedeutet, dass es sich ebenfalls um ein LLM handelt. Es ist eine für Konversationen optimierte Version von GPT und daher besser darin, Anweisungen zu befolgen, den Kontext aufrechtzuerhalten und auf natürliche Weise in einem Chat zu reagieren.

Kurz gesagt:

• LLM = die allgemeine Art von KI, die Sprache versteht und erzeugt.

• GPT = ein von OpenAI entwickeltes, spezifisches LLM.

• ChatGPT = ein Konversationsprodukt, das auf GPT aufbaut.

GPT ist also ein Beispiel für ein LLM, und ChatGPT ist ein Produkt, das auf diesem spezifischen LLM aufbaut.

Fazit

So, das war alles darüber, was GPT bedeutet. Wir haben besprochen, wie GPT funktioniert, wie es ChatGPT antreibt und wie es in die größere Welt der LLMs passt. 

Jetzt wissen Sie, dass GPT das Gehirn hinter dialogorientierter KI ist, während ChatGPT die benutzerfreundliche Schnittstelle ist, mit der Sie interagieren können. Egal ob Schreiben, Programmieren oder Fragen beantworten, diese Technologie wurde entwickelt, um Sprachaufgaben zu vereinfachen und intuitiver zu machen – und Ihnen zu zeigen, wie KI Ihnen im Alltag helfen kann.