Desde o seu lançamento em novembro de 2022, tem havido muita conversa sobre o Chat GPT. Este "bate-papo inteligente" surpreendeu até os mais céticos. Neste post, discutiremos como ele funciona e como você pode usar o Chat GPT em seus projetos.

O que é o Chat GPT?

O Chat GPT é definido como um modelo de linguagem gerativo. No entanto, na prática, é entendido como um bate-papo de inteligência artificial que foi treinado e projetado para realizar conversas naturais. O Chat GPT pertence à empresa de pesquisa OpenAI, fundada em San Francisco em 2015 por Sam Altman, Elon Musk, Greg Brockman, Ilya Sutskever e Wojciech Zaremba.

Para que é usado o Chat GPT?

Além de se divertir fazendo perguntas, algumas das aplicações para as quais você pode usar o Chat GPT incluem:

• Com o GPT, é possível gerar textos coerentes e bem escritos em uma ampla variedade de estilos, tópicos e idiomas. Além disso, também é possível gerar resumos de notícias, descrições de produtos ou histórias.
• Graças a este bate-papo, problemas podem ser analisados e soluções ou respostas a perguntas podem ser geradas.
• O GPT pode ser usado para gerar respostas adequadas e consistentes para um chatbot em uma ampla variedade de contextos.
• Ele pode ser usado para gerar postagens e mensagens atraentes para redes sociais.
• Com o GPT, você pode gerar relatórios, e-mails e outros conteúdos para aplicativos de produtividade.
• Graças ao GPT, grandes conjuntos de dados podem ser analisados e informações valiosas podem ser extraídas deles.

Como o Chat GPT funciona?

Como seu acrônimo indica, Generative Pre-training Transformer, o Chat GPT é um modelo de linguagem gerativo baseado na arquitetura "transformer". Esses modelos são capazes de processar grandes quantidades de texto e aprender a realizar tarefas de processamento de linguagem natural com muita eficácia. O modelo GPT-3, em particular, tem 175 bilhões de parâmetros, o que o torna o maior modelo de linguagem já treinado. Para funcionar, o GPT precisa ser "treinado" com uma grande quantidade de texto. Por exemplo, o modelo GPT-3 foi treinado em um conjunto de texto que incluía mais de 8 milhões de documentos e mais de 10 bilhões de palavras. A partir desse texto, o modelo aprende a realizar tarefas de processamento de linguagem natural e a gerar texto coerente e bem escrito. Uma vez que o modelo está bem treinado, o GPT pode ser usado para realizar uma ampla variedade de tarefas, como vimos na seção anterior. A aprendizagem por reforço, baseada em feedback humano, foi utilizada para o treinamento. E em seguida, o ajuste fino supervisionado. Os treinadores humanos de IA forneceram conversas nas quais representavam tanto o usuário quanto o assistente de IA. Além disso, os treinadores foram fornecidos com sugestões escritas para ajudá-los a escrever suas propostas. Então, eles misturaram esse novo conjunto de dados com o conjunto de dados InstructGPT, que foi transformado em um formato de diálogo.

Como criar o modelo de recompensa para aprendizado por reforço? A primeira coisa que era necessária era coletar dados de comparação. Isso consistia em duas ou mais respostas do modelo, classificadas por qualidade. Então, para coletar os dados, eles pegaram algumas conversas que os treinadores haviam tido com o Chat GPT e as selecionaram aleatoriamente. Dessa forma, testaram vários finais para que os treinadores classificassem.

Por essa razão, esses modelos de recompensa poderiam ser ajustados usando otimização de política proximal. Além disso, os treinamentos foram realizados em uma plataforma Microsoft Azure em um supercomputador. Em conclusão, para usar GPT em um bate-papo, o modelo é fornecido com uma entrada na forma de texto. Essa entrada pode ser na forma de uma pergunta ou de uma frase de contexto. E, a partir dessa entrada, o GPT gera uma resposta adequada e coerente. Na verdade, essa resposta pode ser usada em um chatbot ou em qualquer outra aplicação onde é necessário gerar um texto a partir de uma entrada dada.

O que significa o Chat GPT ser transformer-based?

Uma "transformação" é um tipo de processamento de dados que é realizado em uma sequência de elementos, como palavras em uma frase ou caracteres em uma palavra. E os "transformadores" são modelos de aprendizado de máquina específicos para processar sequências de elementos usando transformações.

A arquitetura dos transformadores é baseada no uso da atenção, que é uma técnica que permite que o modelo preste atenção em diferentes partes da sequência de entrada em diferentes momentos enquanto processa a sequência. Isso permite que os transformadores processem informações de forma mais eficaz e realizem tarefas de processamento de linguagem natural com maior precisão. O GPT (Transformador de Pré-treinamento Gerativo) é um modelo de linguagem gerativo baseado na arquitetura do transformador. Isso significa que o modelo foi projetado para processar sequências de elementos, como palavras em uma frase, usando transformações e atenção. Essa arquitetura é muito eficaz para realizar tarefas de processamento de linguagem natural e revolucionou a forma como muitas tarefas de PLN são abordadas.