ChatGPT basiert auf einer bestimmten Architektur neuronaler Netzwerke, aber die genaue Anzahl der Neuronen wird von OpenAI nicht öffentlich kommuniziert. Statt der Neuronenzahl wird häufig die Gesamtzahl der Parameter als Maß für die Modellgröße verwendet. Im Fall von ChatGPT hat das zugrunde liegende Sprachmodell GPT-3 rund 175 Milliarden trainierbare Parameter.
Neuronale Netzwerke in großen Sprachmodellen wie ChatGPT haben in der Regel Milliarden von Parametern (Gewichten und Biases), die während des Trainings gelernt werden. Diese Parameter definieren die Stärken der Verbindungen zwischen den Neuronen.
Die Anzahl der tatsächlichen Neuronen hängt von der spezifischen Architektur und Konfiguration des Modells ab und ist nicht direkt mit der Parameterzahl gleichzusetzen. In den meisten Fällen wird diese technische Neuronenzahl nicht explizit angegeben, da die Parameteranzahl ein wichtigerer Indikator für die Modellgröße und Leistungsfähigkeit ist.
Eine spannende Neuerung bei GPT-4 im Vergleich zum Vorgänger GPT-3 ist die Art und Weise, wie das Modell konstruiert wurde. Anstatt einfach noch massiver und parameterlastiger zu sein, hat OpenAI hier einen innovativen Weg gewählt.
GPT-4 besteht entgegen früheren Erwartungen nämlich nicht aus einem einzelnen riesigen Modell mit über einer Billion Parametern. Stattdessen ist es aus insgesamt acht kleineren, speziell ausgelegten Modellen zusammengesetzt, die geschickt miteinander kombiniert wurden.
Durch diesen modularen Aufbau aus mehreren spezialisierten Komponenten erhöht sich die Effizienz und Leistungsfähigkeit erheblich im Vergleich zu einem einzelnen, monolithischen Riesenmodell. Eine kluge Architektur-Entscheidung, die zeigt, dass für KI-Durchbrüche nicht immer noch mehr Parameter der Schlüssel sind.
Parameter statt Neuronen – Die Größenmetrik für KI-Modelle
Wenn es um die Leistungsfähigkeit und Größe neuronaler Netzwerke wie ChatGPT geht, ist die Gesamtzahl der Neuronen nicht der entscheidende Faktor. Viel wichtiger sind die trainierbaren Parameter, also die Gewichte und Biases der Verbindungen zwischen den Neuronen.
Diese Parameter definieren die Stärke der Verbindungen und werden während des Machine-Learning-Trainings auf Basis der Trainingsdaten angepasst. Je mehr Parameter ein Modell hat, desto komplexere Muster und Zusammenhänge kann es aus den Daten extrahieren.
Moderne KI-Modelle wie ChatGPT haben Milliarden, teilweise sogar Billionen dieser Parameter. Das deutet auf eine extrem hohe Kapazität für das Erlernen von Sprache und Wissen hin. Die schiere Zahl der einzelnen Neuronen ist dagegen weniger aussagekräftig für die Leistungsfähigkeit.
Aus diesem Grund wird bei großen Language Models üblicherweise die Parameteranzahl als Maß für die Modellgröße verwendet. Sie lässt direkte Rückschlüsse auf Rechenkomplexität, Ressourcenanforderungen und potenzielle Fähigkeiten zu. Mit immer mehr Rechenleistung ist der Trend zu immer größeren Parameteranzahlen ungebrochen.
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