O que é GPT? Tudo que você deve saber

GPT é a família de modelos de IA por trás de muitos aplicativos populares de IA generativa, como chatbots e assistentes de codificação. Este artigo fornece uma visão geral dessa inovação revolucionária.

Índice

• O que é GPT?
• Como funcionam os modelos GPT?
• Como os modelos GPT evoluíram
• Aplicativos GPT
• Prós dos modelos GPT
• Contras dos modelos GPT
• Conclusão

O que é GPT?

GPT, que significa “transformador generativo pré-treinado”, refere-se tanto a um modelo específico quanto a uma família de modelos de inteligência artificial (IA) cada vez mais sofisticados. Começando com o GPT original, o modelo evoluiu através de diversas versões, incluindo o GPT-2, GPT-3 e GPT-4, cada iteração expandindo em tamanho e capacidade e possuindo uma maior capacidade de lidar com tarefas de linguagem complexas com habilidades humanas. A família de modelos GPT foi desenvolvida pela OpenAI, uma empresa de pesquisa de IA fundada em 2015 por um grupo de especialistas em IA e apoiada por fundadores conhecidos como Elon Musk e Reid Hoffman.

O modelo GPT é a base para vários aplicativos populares de IA generativa, incluindo ChatGPT e DALL-E. Os modelos GPT são um tipo de modelo de linguagem grande (LLM), projetado para processar e analisar grandes volumes de dados de texto. Os LLMs são treinados para imitar e gerar com proficiência uma linguagem semelhante à humana, permitindo-lhes realizar diversas tarefas que exigem compreensão e geração de linguagem natural.

O que significaGPT?

GPT significa “transformador generativo pré-treinado”, uma descrição que resume a essência de como ele funciona.

Generativo

Os modelos GPT são chamados de “IA generativa” porque geram novo conteúdo a partir de prompts ou dados de entrada. Isso os diferencia dos modelos de IA projetados para classificar e fazer previsões sobre entradas de dados predefinidas existentes. Em contraste, os modelos generativos de IA como o GPT não classificam apenas os dados. Em vez disso, eles produzem textos, códigos, imagens ou outras mídias criativas inteiramente novas em função de seu treinamento.

Pré-treinado

Antes de serem adaptados a uma aplicação específica, os modelos GPT passam por uma fase inicial de pré-treinamento. O pré-treinamento estabelece a capacidade fundamental do modelo de gerar respostas semelhantes às humanas a partir de solicitações arbitrárias, treinando o modelo em um conjunto de dados bem selecionado. Isso estabelece as bases para as capacidades gerais de compreensão da linguagem do modelo.

Depois que o pré-treinamento básico for concluído, os desenvolvedores poderão ajustar o modelo para fins mais especializados por meio de treinamento adicional em dados específicos de tarefas. Por exemplo, um modelo GPT pré-treinado pode ser ajustado em conjuntos de dados conversacionais para funcionar como um chatbot. Alternativamente, ele pode ser ajustado em bases de código ou documentação específicas para auxiliar nas tarefas de programação e geração de código. O pré-treinamento fornece habilidades linguísticas gerais que podem ser refinadas para otimizar o modelo para casos de uso direcionados.

Transformador

Arquiteturas de IA bem conhecidas, como redes neurais recorrentes (RNNs) e redes de memória de longo e curto prazo (LSTM), processam sequências de texto de forma incremental, dificultando a captura do contexto completo e de estruturas de palavras complexas. O transformador revolucionou o processamento de linguagem natural (PNL) com mecanismos de autoatenção que analisam todas as palavras em uma sequência em paralelo e constroem conexões com base em relacionamentos identificados.

Ao processar holisticamente sequências inteiras em vez de palavras individuais, os transformadores podem compreender estruturas linguísticas complexas muito melhor do que outras arquiteturas. No entanto, a “compreensão” de um transformador consiste, na verdade, apenas em padrões estatísticos e não em compreensão ou raciocínio humano.

Introduzido pela primeira vez para tradução automática em 2017, os recursos de autoatenção do transformador foram um avanço, permitindo o treinamento em conjuntos de dados massivos. Como tal, a arquitetura do transformador agora sustenta a maioria das plataformas generativas de IA modernas como o componente arquitetônico padrão.

Do prompt à resposta: como funcionam os modelos GPT

Os modelos GPT funcionam prevendo a resposta apropriada a uma determinada entrada do usuário, chamada de prompt. Originalmente, esses modelos interagiam principalmente por meio de prompts baseados em texto, mas os avanços introduziram a capacidade de processar documentos e imagens carregados, bem como acessar APIs e ferramentas externas para dados de entrada.

Os modelos GPT dividem os prompts em segmentos menores, conhecidos como tokens, e depois analisam esses tokens usando algoritmos sofisticados. Este processo ajuda a decifrar o significado dos tokens no prompt. Uma vez extraído o significado, os modelos geram respostas que têm maior probabilidade estatisticamente de se alinhar com a resposta esperada.

Como os modelos GPT são treinados

Embora os processos de treinamento para cada modelo de GPT variem, geralmente você pode categorizá-los em duas fases: não supervisionado e supervisionado.

Treinamento não supervisionado

Durante a fase inicial de pré-treinamento, os modelos GPT ingerem grandes quantidades de dados não rotulados de fontes variadas, como artigos da Wikipédia, livros digitais e discussões online. Por exemplo, o GPT-2 foi treinado em 8 milhões de páginas da web, enquanto o GPT-4 mais recente usou um petabyte de dados de texto, equivalente a 500 bilhões de páginas de livros. O objetivo deste pré-treinamento autosupervisionado, conhecido como fase não supervisionada, é permitir que o modelo compreenda os prompts da linguagem natural e gere respostas semelhantes às humanas de forma coerente. Nesta fase, o modelo não é informado explicitamente sobre o que os dados representam. Em vez disso, o modelo usa sua arquitetura transformadora para identificar padrões e relacionamentos nos dados.

Treinamento supervisionado

Após a conclusão da fase não supervisionada, os modelos GPT são refinados usando treinamento supervisionado. No treinamento supervisionado, os humanos treinam o modelo usando instruções e respostas personalizadas e rotuladas com o objetivo de ensinar ao modelo quais respostas os humanos provavelmente desejarão e quais são prejudiciais ou imprecisas.

O treinamento supervisionado também inclui um processo denominado aprendizagem por reforço com feedback humano (RLHF). No processo RLHF, os humanos avaliam as respostas para fazer com que o modelo gere respostas de maior qualidade ao longo do tempo.

Durante o ajuste fino, os modelos GPT também podem receber tipos específicos de dados relacionados à função que irão desempenhar. Por exemplo, o ChatGPT foi aprimorado em diálogos de conversação e código de computador disponível publicamente para apoiar sua capacidade geral de gerar texto de conversação e código de computador preciso.

Como os modelos GPT evoluíram

Desde 2018, a OpenAI lançou várias versões do modelo GPT, incluindo GPT-2, GPT-3 e o mais recente GPT-4, com cada versão baseada na última para alcançar maior complexidade e capacidade em tarefas de processamento de linguagem.

GPT-1

Introduzido em 2018, o GPT-1 demonstrou o potencial da arquitetura GPT e da abordagem de treinamento. Era capaz de realizar tarefas básicas de linguagem, como responder perguntas simples e reformular frases. No entanto, o GPT-1 foi mais adequado para solicitações e respostas mais curtas devido à sua escala menor e ao conjunto de dados de treinamento mais simples. Essas limitações fizeram com que ele tivesse dificuldades para manter o contexto em conversas mais longas, muitas vezes levando a resultados menos coerentes à medida que o comprimento do texto aumentava.

GPT-2

Lançado em fevereiro de 2019, o GPT-2 representou uma atualização significativa, pois foi treinado em um conjunto de dados dez vezes maior que o do GPT-1. Essa base de treinamento expandida permitiu que o GPT-2 gerasse textos mais longos e coerentes e lidasse com tarefas como resumo de texto, resposta a perguntas e tradução de idiomas sem treinamento específico para tarefas. Apesar desses avanços, o GPT-2 ainda enfrentou desafios com a compreensão diferenciada do contexto e ocasionalmente produziu respostas que não tinham relevância ou se desviavam das intenções do usuário.

GPT-3 e GPT-3.5

Lançado em junho de 2020, o GPT-3 marcou um avanço significativo em relação aos modelos anteriores, apresentando habilidades aprimoradas em processamento de linguagem natural, geração de código e tarefas básicas de raciocínio, como decifrar frases. Com sua enorme escala de 175 bilhões de parâmetros, o GPT-3 melhorou muito a retenção e a coerência do contexto em extensões de texto mais longas. No entanto, o seu tamanho maior também introduziu desafios nas exigências computacionais e no ajuste fino, levando ocasionalmente a resultados imprevisíveis ou tendenciosos.

Em 2022, a OpenAI lançou o GPT-3.5, uma versão refinada do GPT-3. Ao treinar em um conjunto de dados mais recente e por meio de ajustes adicionais, esta versão foi projetada para reduzir a probabilidade de gerar respostas prejudiciais ou inadequadas. Embora o GPT-3.5 continuasse a avançar em precisão e segurança, manter a precisão contextual em contextos complexos ou de nicho permaneceu um desafio.

GPT-4

Em março de 2023, a OpenAI lançou o GPT-4, fornecendo detalhes limitados sobre seu treinamento. Com sua capacidade de processar prompts mais longos e complexos e uma retenção de contexto significativamente melhorada, o GPT-4 marca um progresso considerável na arquitetura GPT. GPT-4 também é um modelo multimodal, o que significa que pode interpretar prompts que incluem texto e imagens. Embora o GPT-4 ofereça precisão e funcionalidade aprimoradas, ele continua enfrentando desafios para garantir confiabilidade consistente em tarefas diversas e diferenciadas.

Aplicativos GPT

Os modelos GPT oferecem funcionalidades que permitem que usuários não técnicos e desenvolvedores realizem uma ampla gama de tarefas, incluindo a geração de conteúdo criativo, a análise de documentos complexos e a simplificação do atendimento ao cliente.

Bots de bate-papo

Os chatbots estão entre as aplicações mais populares dos modelos GPT. Usando o ajuste fino, os desenvolvedores podem personalizar ainda mais os modelos GPT para criar chatbots especializados para fins específicos, como fornecer atendimento ao cliente para empresas ou ensinar jogos de cartas como pôquer. Essa personalização oferece suporte a interações envolventes e contextualmente relevantes, criando uma experiência de usuário mais personalizada e útil.

Tarefas criativas

Os modelos GPT podem suportar uma variedade de tarefas criativas, como brainstorming ou fornecimento de ideias para melhorar o conteúdo existente. Aqui estão algumas maneiras pelas quais os modelos GPT podem ajudá-lo em tarefas criativas:

• Escrever rascunhos de conteúdo original, como ficção, poesia ou publicidade
• Gerar ideias para empreendimentos criativos, como esboços de roteiros de filmes ou temas para um mural
• Sugerir maneiras de tornar o conteúdo existente mais fácil de ler ou mais atraente para diferentes públicos

Muitas ferramentas generativas de IA permitem gerar conteúdo criativo, incluindo Grammarly. Grammarly aprende seu estilo de escrita e integra-se facilmente a ferramentas familiares, como Gmail e Microsoft Word.

Apoio acadêmico

Os modelos GPT podem ser aplicados em ambientes acadêmicos para ajudar a explicar conceitos matemáticos complexos, criar conteúdo instrucional envolvente, servir como assistentes de pesquisa e desenvolver questionários e questões para exames.

Análise de dados

Embora todos os modelos GPT possam ajudar nas tarefas de análise de dados, o GPT-4, em particular, é excelente na análise de documentos complexos, resumindo tendências de dados e relatando métricas de fontes de dados estruturados, como documentos do Microsoft Excel. Ele também pode analisar o sentimento do cliente a partir de comentários, avaliações e pesquisas nas redes sociais.

Análise de imagem

Com o GPT-4, os usuários podem fazer upload de imagens para análise junto com instruções textuais. Esse recurso é útil para uma ampla variedade de tarefas, como converter imagens de texto em formatos editáveis, criar legendas para postagens em mídias sociais, redigir descrições de produtos e criar descrições de imagens para uso com tecnologias assistivas para usuários com deficiência visual.

Assistência de codificação

Os modelos GPT podem ajudar os desenvolvedores explicando um programa de computador, otimizando o código para eficiência e facilidade de manutenção, criando casos de teste e convertendo código entre linguagens de programação. Esses recursos ajudam a agilizar o processo de desenvolvimento.

Quais são as vantagens dos modelos GPT?

Os modelos GPT fornecem formas flexíveis e eficientes de automatizar tarefas, com suporte para personalização significativa. Eles permitem que os usuários criem aplicativos adaptados a necessidades variadas, como análise de contratos, análise preditiva e detecção de ameaças à segurança cibernética. Esta adaptabilidade facilitou a adoção mais ampla da IA ​​em vários setores.

Quais são os contras dos modelos GPT?

Apesar de sua sofisticação, os modelos GPT apresentam limitações. Como são treinados em conjuntos de dados fixos, geralmente com uma data limite, eles não podem incorporar atualizações ou dados em tempo real após o último limite de treinamento. Além disso, embora o GPT-4 possa analisar imagens, os modelos GPT são baseados em texto, então o GPT-4 na verdade usa outro modelo generativo de IA, DALL-E, para analisar e gerar imagens. Embora isso possa não preocupar o usuário médio, os desenvolvedores podem descobrir que os modelos multimodais nativos atendem melhor aos seus casos de uso. Por último, persistem preocupações éticas em torno de potenciais preconceitos, questões de privacidade e a possibilidade de utilização indevida através, por exemplo, da divulgação de informações erradas, da violação das proteções de direitos de autor ou da geração de conteúdos perigosos.

GPT: uma virada de jogo de IA

A série GPT de modelos de IA avançou significativamente as capacidades das máquinas na imitação de interações humanas e no auxílio em tarefas complexas em vários setores. Com a sua evolução contínua, estes modelos prometem melhorar os esforços criativos e analíticos. No entanto, suscitam preocupações éticas e de privacidade significativas que exigem estudo e ação diligentes. Olhando para o futuro, o desenvolvimento da tecnologia GPT provavelmente continuará a ser um tema central na investigação em IA, moldando o futuro da adoção tecnológica em todo o mundo.