O processamento de linguagem natural (NLP) passou por um momento decisivo com a introdução dos modelos GPT (Generative Pre-trained Transformer) da OpenAI, que mudaram completamente a inteligência artificial.
Esses modelos passaram por várias revisões, cada uma mais avançada e avançada do que a anterior, e são conhecidos por sua incrível capacidade de produzir textos que se assemelham muito aos textos humanos.
Analisando mais a fundo o desenvolvimento dos modelos GPT, vemos um caminho interessante de expansão e aprimoramento que começa com o GPT-1 e termina com o modelo mais recente GPT-4 Turbo.
A cada versão sucessiva, a inteligência artificial tem avançado muito, alcançando novos patamares na geração de textos, tradução de idiomas, capacidade analítica e outras áreas.
Compreensão dos modelos GPT
Os modelos GPT são modelos de linguagem grandes (LLMs) baseados em uma abordagem de aprendizagem profunda, usando uma arquitetura somente de decodificador criada em transformadores. Eles consistem em três componentes principais:
Esse aspecto dos modelos de GPT permite que eles gerem textos compreendendo e respondendo a determinadas amostras de texto.
Ao contrário dos modelos anteriores, que reorganizavam ou extraíam palavras da entrada, os modelos GPT podem produzir um texto mais coerente e semelhante ao humano.
Esses modelos são treinados em dados de texto extensos usando uma abordagem de aprendizado não supervisionado, permitindo que eles aprendam padrões e estruturas de linguagem sem orientação explícita.
Esse treinamento os ajuda a realizar tarefas específicas, como responder a perguntas e fazer resumos.
Eles são um tipo de arquitetura de rede neural projetada para lidar com sequências de texto. O mecanismo de autoatenção nos transformadores ajuda a entender a relação entre as palavras em uma frase.
Evolução dos modelos de GPT
Etapa para GPT-2
O GPT-1, o primeiro modelo da série, lançado em junho de 2018, foi um modelo inovador treinado usando mais de 40 GB de dados textuais. Seus notáveis poderes de geração de texto e desempenho em tarefas comuns lhe renderam elogios. O GPT-1 foi o primeiro modelo da série e preparou o terreno para avanços posteriores.
Em expansão, o GPT-2 foi lançado em 14 de fevereiro de 2019. Ele tinha cerca de 1,5 bilhão de parâmetros e foi treinado em um corpus de texto muito maior.
Esse modelo marcou uma mudança importante na criação de textos, introduzindo vários aprimoramentos em relação ao seu antecessor, como treinamento de objetivos atualizado, normalização de camadas e técnicas de amostragem aprimoradas.
Atualização do GPT-3 para o GPT-3.5
Em 11 de junho de 2020, o GPT-3 foi considerado um grande sucesso com seus 175 bilhões de parâmetros e aproximadamente 570 GB de dados de texto para treinamento.
Várias novas funções foram incluídas nessa versão, inclusive aprendizado de poucas tentativas, suporte multilíngue, GShard para manutenção de parâmetros de grande escala, recursos de aprendizado de zero tentativas que permitem concluir trabalhos sem nenhum treinamento específico e técnicas de amostragem significativamente aprimoradas.
O GPT-3 deu mais ênfase ao uso moral e responsável da IA. Utilizou técnicas nunca antes introduzidas, como o aprendizado de máquina com feedback humano (RLHF), para reduzir os problemas associados a vieses e imprecisões na geração de conteúdo, combinando melhor os resultados do modelo com as intenções do usuário.
O GPT-3.5 é uma atualização intermediária entre o GPT-3 e o GPT-4, que é bem mais inteligente. É melhor do que sua versão anterior, mas inferior à última.
Ele tem amplas aplicações, como criação de conteúdo, serviços de tradução de idiomas e configurações de aprendizado. O modelo é uma ferramenta gratuita para desenvolvedores que projetam aplicativos complexos orientados por IA devido à sua capacidade de compreensão semelhante à humana.
O Maior e Melhor GPT-4
Além das expectativas de todos, o GPT-4 marcou uma história nos recursos dos modelos generativos. Lançado em 14 de março de 2023, ele mostrou a capacidade de interpretar entradas visuais e de texto que foram possibilitadas pela introdução de recursos multimodais, o que foi um grande avanço em relação aos seus antecessores.
O GPT-4, com uma estimativa de 1 trilhão de parâmetros, demonstrou ganhos significativos em precisão, velocidade e compreensão mais avançada de instruções complexas.
Esse grau de especialização em IA ampliou os limites do que a inteligência artificial é capaz de fazer, não apenas trazendo uma nova era no processamento de linguagem natural, mas também estabelecendo novos padrões para os recursos dos modelos generativos.
O GPT-4 Turbo foi lançado em 6 de novembro de 2023. Ele foi um aprimoramento do GPT-4, que fornece uma janela de contexto de 128K para conhecimento e interação mais profundos em uma única consulta.
Seu corte de conhecimento, que inclui dados até abril de 2023, é mais recente do que o GPT-4. O GPT-4 Turbo também é mais acessível e oferece suporte a vários usuários e aplicativos.
| Modelo | Parâmetros | Camadas de decodificador | Tamanho do token de contexto | Tamanho da camada oculta | Tamanho do lote |
| GPT-1 | 117 milhões | 12 | 512 | 768 | 64 |
| GPT-2 | 1,5 bilhão | 48 | 1024 | 1600 | 512 |
| GPT-3 | 175 bilhões | 96 | 2048 | 12288 | 3.2M |
| GPT-3.5 | >175 bilhões* | Aprox. 96* | >2048* | >12288* | – |
Como o GPT-4 é melhor do que o GPT-3.5?
A mudança do GPT-3.5 para o GPT-4 é um ponto de virada importante para a inteligência artificial, mostrando o desenvolvimento e o aprimoramento da tecnologia.
Esse avanço significa um grande progresso na capacidade da IA de entender, interagir e produzir conteúdo que é semelhante ao humano e muito mais.
Os aprimoramentos feitos no GPT-4 em relação ao GPT-3.5 representam o resultado de um extenso estudo, desenvolvimento e contribuições dos usuários. Essas percepções são integradas em um modelo que eleva o nível dos recursos de IA.
O lançamento do GPT-4 traz melhorias em várias áreas, incluindo complexidade do modelo, recursos multimodais, uso ético de IA e compreensão de comandos complexos.
Esses avanços ultrapassam os limites do que é viável no processamento de linguagem natural, na criação de material criativo e na análise de IA, com implicações importantes para a variedade e a qualidade dos aplicativos de IA.
| Recurso | GPT-3.5 | GPT-4 |
| Contagem de parâmetros e complexidade do modelo | >175 bilhões* (estimado, menos do que o GPT-4) | ~1 trilhão |
| Capacidades multimodais | Não (somente texto) | Sim (texto e imagens) |
| Compreensão e geração de instruções complexas | Melhoria em relação à GPT-3, mas limitada em comparação com a GPT-4 | Significativamente aprimorado |
| Desempenho e factualidade | Melhor que o GPT-3, com aprimoramentos de RLHF | Substancialmente aprimorado, com maior precisão e confiabilidade |
| Segurança e uso ético | Aprimorado do GPT-3, concentra-se no uso ético da IA | Mais avançado, com amplos recursos de segurança e considerações éticas |
| Aplicativos e acessibilidade | Amplo, para aplicativos baseados em texto | Ainda mais amplo, permitindo aplicativos criativos e interativos em todos os setores |
| Custo de uso por mês | Sem custo | US$ 20 por mês |
Comparação da capacidade analítica do GPT 3.5 e do GPT-4
O GPT-3.5 tem um desempenho melhor do que os modelos anteriores em instruções complexas e na realização de atividades que exigem uma variedade de habilidades analíticas. No entanto, sua capacidade de fazer uma transição suave entre contextos dentro de uma única atividade ou de integrar facilmente percepções de outros domínios é limitada.
Por outro lado, a excepcional capacidade do GPT-4 de compreender e executar instruções complicadas que exigem a integração de conhecimentos de vários domínios ou que envolvem vários processos é uma de suas características mais notáveis.
Por esse motivo, o GPT-4 tem um desempenho excepcional em multitarefas e no gerenciamento de tarefas analíticas que exigem a síntese de dados de vários campos.
Em comparação com o GPT-3.5, os aprimoramentos do GPT-4 em parâmetros, treinamento e recursos geram melhores habilidades analíticas. Esses aprimoramentos elevam o nível do que a inteligência artificial (IA) pode realizar em aplicativos analíticos, permitindo que o GPT-4 ofereça avaliações mais precisas, exatas e contextualmente conscientes em uma gama maior de trabalhos e tipos de dados.
Aplicações práticas dos modelos GPT
Os modelos de GPT têm muitas aplicações práticas em diferentes áreas. Esta seção discutirá duas das principais aplicações: geração de texto e tradução automática.
Geração de Texto
A geração de textos é uma das principais aplicações dos modelos de GPT. Esses modelos podem ser usados para gerar textos em diferentes áreas, como jornalismo, marketing e até mesmo literatura.
Eles são capazes de produzir textos que parecem ter sido escritos por humanos, o que pode ser muito útil para empresas que precisam de conteúdo para seus sites e redes sociais.
Os modelos de GPT também podem ser usados para gerar resumos de textos mais longos, como artigos científicos e relatórios. Isso pode economizar muito tempo e esforço para pesquisadores e profissionais que precisam analisar grandes quantidades de informações.
Aqui, o GPT-4, com sua compreensão mais profunda e recursos aprimorados, pode ser capaz de fornecer mais detalhes sobre Gaza, utilizando sua capacidade de sintetizar e completar informações de diversas fontes, incluindo documentos de pesquisa e artigos de notícias, enquanto o GPT-3.5 pode ser capaz de fornecer apenas respostas padrão baseadas em texto.
Tradução de idiomas
A tradução de idiomas é outra aplicação importante dos modelos GPT, como o GPT 3.5 e o GPT-4. Eles podem ser usados para traduzir textos de um idioma para outro com alta precisão.
Isso é especialmente útil para empresas que precisam se comunicar com clientes e parceiros em diferentes partes do mundo.
Os modelos GPT também podem ser usados para traduzir documentos oficiais, como contratos e certificados, com alta precisão. Isso pode ser muito útil para empresas que precisam lidar com documentos em diferentes idiomas.
Automação do suporte ao cliente
Os chats avançados e os assistentes virtuais que oferecem atendimento ao cliente em tempo real podem ser alimentados por modelos GPT.
Esses sistemas podem lidar com uma ampla gama de consultas, desde perguntas frequentes simples até solicitações de ajuda mais complicadas, e produzir respostas compreensíveis e semelhantes às humanas, aumentando a satisfação e a produtividade do cliente.
Desenvolvimento de software e geração de código
O GPT 4 pode ajudar os programadores produzindo trechos de código, depurando o código existente e fornecendo respostas para problemas de programação.
Em especial, os modelos treinados em linguagens de codificação e técnicas de desenvolvimento de software são extremamente úteis.
Isso pode acelerar muito o processo de desenvolvimento de software e facilitar para os engenheiros a solução de problemas desafiadores.
Pesquisa de mercados e análise de sentimentos
Os modelos de GPT examinam grandes quantidades de dados textuais de avaliações, publicações em mídias sociais e feedback de clientes para detectar padrões de sentimentos, preferências do consumidor e novas demandas do mercado.
Para as empresas que tentam tomar decisões orientadas por dados e obter uma compreensão mais profunda de seus clientes, essas informações são inestimáveis.
Moderação de conteúdo
Ao utilizar sua ampla base de conhecimento e compreensão de idiomas, os modelos GPT podem ajudar na moderação de conteúdo on-line e na verificação de fatos.
Isso promove a segurança das comunidades on-line, garante que as informações sejam confiáveis e ajuda a combater a desinformação.
Esses usos são exemplos de como os modelos de GPT podem revolucionar uma variedade de campos e setores. Espera-se que, à medida que esses modelos se desenvolvam mais, sua influência aumente, levando a usos ainda mais criativos e mudando a maneira como os seres humanos se envolvem com a tecnologia.
Desafios e limitações dos Modelos de GPT
Os modelos de GPT são conhecidos por sua capacidade de gerar textos de alta qualidade, mas ainda enfrentam desafios e limitações que precisam ser considerados.
Dependência de dados
Os modelos de GPT são treinados em grandes conjuntos de dados de texto, o que significa que seu desempenho depende muito da qualidade e da quantidade desses dados. Além disso, eles não conseguem lidar bem com dados incompletos ou desequilibrados, o que pode levar a resultados imprecisos ou tendenciosos.
Viés de dados
Os modelos de GPT podem reproduzir e ampliar o viés presente nos dados de treinamento, o que pode levar a resultados discriminatórios ou injustos.
Isso pode ser especialmente problemático em áreas como justiça criminal e contratação, onde o preconceito pode ter consequências graves.
Uso indiscriminado
Os modelos de GPT são frequentemente usados para gerar conteúdo automaticamente em grande escala, o que pode levar a problemas de plágio e violação de direitos autorais.
Além disso, eles podem ser usados para disseminar informações falsas ou enganosas, o que pode ter consequências negativas para a sociedade em geral.
Limitações de escala
Os modelos GPT são extremamente grandes e complexos, o que significa que são difíceis de treinar e exigem recursos de computação significativos.
Isso pode limitar sua aplicabilidade em determinados cenários, como em dispositivos móveis ou em sistemas com recursos limitados.
Conclusão
A evolução dos modelos de GPT representa um avanço significativo no campo da PNL. Ao longo de aproximadamente cinco anos, esses modelos se expandiram em tamanho, qualidade de dados e número de parâmetros, proporcionando um desempenho notável em uma série de tarefas.
Perguntas frequentes (FAQs)
O que diferencia o GPT-3 de seus antecessores?
Os avanços significativos do GPT-3 incluem um conjunto maior de dados de treinamento, bilhões de parâmetros, recursos de aprendizado de disparo zero e de poucos disparos e suporte multilíngue.
Qual é a diferença entre a GPT-4 e a GPT-3?
O GPT-4 apresenta recursos multimodais, lidando com entradas de texto e imagem, e incorpora melhorias no desempenho e na factualidade.
Quais são os principais componentes dos modelos de GPT?
Os principais componentes são Generative, Pre-Trained e Transformers, cada um dos quais desempenha uma função vital na capacidade do modelo de processar e gerar linguagem.
Os modelos GPT podem entender vários idiomas?
Sim, a partir do GPT-3, os modelos têm recursos multilíngues, suportando a geração de texto em vários idiomas.
Qual é a importância dos transformadores nos modelos GPT?
Os transformadores, especialmente o mecanismo de autoatenção, são essenciais para entender a relação entre as palavras em uma frase, o que nos permite gerar textos mais coerentes.
A criatividade humana pode ser substituída por modelos de GPT em áreas como jornalismo e literatura?
Os modelos de GPT podem produzir textos que se assemelham muito à escrita humana no jornalismo e na literatura, mas não podem substituir a originalidade humana. O conteúdo criado pela IA não tem as nuances, os sentimentos e as experiências de vida que os escritores humanos inserem em seus textos.
Como os modelos de GPT lidam com vieses em seus resultados e questões éticas?
Várias técnicas são usadas para abordar questões éticas e vieses nos resultados. Essas técnicas incluem a seleção cuidadosa e a curadoria dos dados de treinamento, a integração de mecanismos como o Reinforcement .
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