ChatGPT tem mais de 200 milhões de usuários, mas a maioria dos usuários não entende como ChatGPT funciona.
Em sua essência, ChatGPT depende de algoritmos complexos e conjuntos de dados massivos para entender e gerar linguagem humana. Esses algoritmos, essencialmente conjuntos de regras e cálculos, permitem que o sistema analise texto, identifique padrões na linguagem e preveja as palavras mais prováveis a serem seguidas em um determinado contexto.
Se isso soa confuso, tudo bem, porque é para isso que serve este artigo.
Exploraremos a arquitetura GPT, o processamento de linguagem natural e o processo de treinamento AI para que você possa entender claramente ChatGPT no final.
O que é ChatGPT ?
ChatGPT é um salto significativo em inteligência artificial útil e faz uma diferença real em dezenas de indústrias.
1 Visão geral do ChatGPT
A estrutura OpenAI ChatGPT é um modelo de AI conversacional projetado para se envolver em conversas que soam naturais com os usuários. Isso significa que ele pode responder às suas perguntas e criar diferentes tipos de formatos de texto criativos, como poemas, códigos, roteiros, peças musicais, e-mail, cartas, etc.
Sua capacidade de entender o contexto e gerar respostas relevantes o torna uma ferramenta versátil para uma ampla gama de tarefas.
2 Evolução dos modelos GPT
O modelo ChatGPT é o resultado de anos de pesquisa e desenvolvimento da OpenAI, com base em uma série de modelos de linguagem cada vez mais poderosos conhecidos como GPT (Generative Pre-trained Transformer).
GPT-1 (2018)
O GPT-1, introduzido em 2018, foi treinado no conjunto de dados BooksCorpus, compreendendo mais de 7.000 livros exclusivos. Esse modelo, com 117 milhões de parâmetros, estabeleceu o paradigma de pré-treinamento e ajuste fino, em que um modelo é primeiro treinado em um conjunto de dados massivo e, em seguida, ajustado para tarefas específicas a jusante.
GPT-2 (2019)
Lançado em 2019, o GPT-2 aumentou significativamente o tamanho do modelo para 1,5 bilhão de parâmetros e foi treinado em um conjunto de dados muito maior e mais diversificado conhecido como WebText, extraído de milhões de sites. Esse aumento na escala levou a melhorias substanciais na fluência e coerência da geração de texto.
GPT-3 (2020)
GPT-3, lançado em 2020, representou um salto monumental, aumentando para impressionantes 175 bilhões de parâmetros. Esse aumento maciço na escala, juntamente com o treinamento em um conjunto de dados ainda maior que abrange Common Crawl, WebText2, Books1 e Books2, resultou em uma melhoria drástica no desempenho em uma ampla variedade de tarefas de linguagem natural.
Este modelo GPT iniciou o hype AI, obtendo mais de 1 milhão de usuários em apenas 6 dias de lançamento. Isso deu início à "revoluçãoAI " que ainda estamos experimentando hoje.
GPT-4 (2023)
GPT-4, lançado em 2023, representa o estado da arte atual da série GPT. As principais melhorias incluem habilidades de raciocínio aprimoradas, precisão factual aprimorada, melhor controle sobre o estilo e o tom de saída e a capacidade de lidar com entradas multimodais (texto e imagens).
O núcleo de ChatGPT : Natural Language Processing (NLP )
Natural Language Processing (NLP ) é a chave por trás ChatGPT . Isso é o que permitiu que os computadores processassem palavras e entendessem o "contexto" e, finalmente, o que tornou ChatGPT útil para o trabalho profissional.
1 O que é NLP ?
ChatGPT Natural Language Processing (NLP ) é um ramo da inteligência artificial que permite que os computadores entendam, interpretem e gerem linguagem humana. É responsável por conectar a comunicação humana e a compreensão do computador, permitindo que as máquinas derivem o "significado" do texto. No momento, NLP está ao nosso redor em aplicações diárias:
- Chatbots: Bots de atendimento ao cliente que respondem a perguntas e fornecem suporte.
- Motores de busca: Analisar consultas de pesquisa para fornecer resultados relevantes.
- Assistentes de voz (Siri, Alexa, Google Assistant ): Compreender comandos de voz e fornecer respostas faladas.
- Filtros de spam: Identificação de e-mails indesejados com base em padrões de linguagem.
- Tradução automática: Traduzir texto de um idioma para outro.
2 NLP técnicas usadas por ChatGPT
ChatGPT usa técnicas de NLP chave para gerar respostas relevantes:
- Tokenização: Divide o texto em unidades menores chamadas "tokens" (palavras, frases ou unidades de subpalavras) For example, "I love learning about NLP" becomes: "I," "love," "learning," "about," and "NLP."
- Análise de sentimento: Determina o tom emocional (positivo, negativo ou neutro) do texto Isso ajuda ChatGPT a entender a intenção do usuário e responder adequadamente (por exemplo, oferecendo soluções ou desculpas a um usuário frustrado).
- Previsão de texto (modelagem de linguagem): Analisa grandes quantidades de dados de texto para aprender probabilidades estatísticas de sequências de palavras Dado um prompt, ChatGPT prevê a próxima palavra mais provável, gerando uma sequência coerente Esse reconhecimento de padrões, embora poderoso, não é um verdadeiro "pensamento" ou "lógica" no sentido humano.
A arquitetura GPT: como funcionam modelos de linguagem como ChatGPT
A capacidade do ChatGPT de gerar texto semelhante ao humano vem de sua arquitetura única. Esta seção é um mergulho mais profundo na explicação da arquitetura GPT e como ela funciona e funciona para gerar respostas.
1 Entendendo as redes neurais
ChatGPT é alimentado por redes neurais, que são modelos computacionais inspirados no cérebro humano. Assim como os neurônios em nossos cérebros se conectam e transmitem sinais, as redes neurais artificiais consistem em nós interconectados (ou "neurônios") organizados em camadas. Essas redes aprendem processando dados e ajustando os pontos fortes das conexões entre os nós para melhorar sua capacidade de reconhecer padrões e fazer previsões.
2 Arquitetura do Transformer
A ChatGPT estrutura da rede neural é baseada em um tipo específico de arquitetura chamada "transformador". Ao contrário dos modelos anteriores de sequência a sequência que processavam dados sequencialmente, os transformadores podem processar sequências de entrada inteiras simultaneamente, permitindo um treinamento significativamente mais rápido.
3 Treinamento ChatGPT com grandes conjuntos de dados
ChatGPT é treinado em grandes quantidades de texto e código da Internet. Este "pré-treinamento" ensina o básico da linguagem. Em seguida, o "ajuste fino" em conjuntos de dados e exemplos específicos refina suas respostas para um melhor fluxo de conversa e contexto. Esse ajuste fino usa aprendizado supervisionado e aprendizado por reforço a partir de feedback humano.
4 Tokenização e compreensão do contexto
ChatGPT divide o texto em tokens - palavras individuais, partes de palavras ou até mesmo sinais de pontuação. Esse processo, chamado de tokenização, permite que o modelo processe o texto numericamente.
A mágica acontece quando esses tokens são alimentados na rede do transformador, que usa "mecanismos de atenção" para pesar a importância de palavras diferentes na entrada. Isso significa que o modelo não trata apenas cada token isoladamente; considera as relações entre eles.
Essa interconexão de tokens, facilitada pela atenção, é como ChatGPT "lembra" partes anteriores de uma conversa. Ao considerar o contexto de todo o diálogo, o modelo gera respostas relevantes para a discussão em andamento, não apenas a última entrada.
Principais recursos da funcionalidade do ChatGPT
Existem alguns recursos importantes que transformam ChatGPT de apenas um modelo de pesquisa AI em uma ferramenta AI que todos podem usar para criar conteúdo.
1 Gerando respostas contextualmente relevantes
ChatGPT pode gerar respostas contextualmente relevantes. Isso permite que o modelo mantenha um senso de continuidade e gere respostas logicamente conectadas ao diálogo anterior.
A capacidade de produzir conteúdo mantendo o contexto é inestimável para as organizações. Considere estas aplicações:
- Atendimento ao Cliente: Um chatbot pode lembrar interações anteriores com o cliente, fornecer suporte personalizado e eficiente e reduzir a frustração do cliente.
- Criação de conteúdo: Ao gerar conteúdos mais longos, o modelo pode manter a consistência temática e evitar contradições, resultando em resultados de maior qualidade.
- Análise de dados: Em cenários de análise de dados interativos, o modelo pode lembrar consultas anteriores, permitindo uma exploração mais sutil e iterativa dos dados.
2 Recursos multilíngues
O treinamento do ChatGPT em grandes conjuntos de dados multilíngues permite entender e gerar texto em mais de 100 idiomas. Isso vai além da simples tradução, permitindo que o modelo gere formatos de texto criativos, responda a perguntas e participe de conversas em diferentes idiomas.
Esse recurso multilíngue oferece vantagens significativas para alcançar públicos mais amplos:
- Alcance global: As empresas podem se comunicar com os clientes em seus idiomas nativos, expandindo seu alcance de mercado.
- SEO Otimização: A geração de conteúdo em vários idiomas pode melhorar a visibilidade dos mecanismos de pesquisa em diferentes regiões, direcionando o tráfego orgânico de diversas fontes.
- Comunicação intercultural: Facilitar a comunicação e a compreensão entre indivíduos que falam idiomas diferentes.
3 Limitações e desafios
Apesar de suas capacidades, ChatGPT não é isenta de limitações:
- Imprecisões factuais (alucinações): O modelo é treinado para gerar texto plausível, não necessariamente texto factualmente preciso Isso pode levar a "alucinações", onde o modelo gera informações incorretas ou fabricadas que parecem convincentes.
- Amplificação de viés: Se os dados de treinamento contiverem vieses, o modelo poderá amplificá-los em suas saídas Esta é uma preocupação significativa que OpenAI está abordando ativamente.
Os usuários se adaptaram a esses desafios de várias maneiras:
- Verificação de fatos: Os usuários geralmente verificam as informações geradas pelo ChatGPT, especialmente para aplicativos críticos.
- Engenharia rápida: Prompts cuidadosamente elaborados podem orientar o modelo em direção a respostas mais precisas e relevantes.
- Refinamento iterativo: Os usuários geralmente refinam a saída do modelo por meio de vários prompts e loops de feedback.
Aplicações do ChatGPT no mundo real
A versatilidade do ChatGPT levou à sua rápida adoção em vários setores, transformando a forma como as empresas operam e os indivíduos interagem com a tecnologia. Esta seção explora algumas das principais aplicações do mundo real.
1 Criação de conteúdo
ChatGPT é usado em todos os lugares no espaço de criação de conteúdo, trabalhando além da simples geração de texto para influenciar a estratégia de conteúdo e os fluxos de trabalho. Aqui está uma divisão por nicho:
- Blogs e redação de artigos : ChatGPT ajuda os escritores gerando rascunhos, superando o bloqueio do escritor e fornecendo novas perspectivas Também auxilia na pesquisa de palavras-chave, delineamento de conteúdo e reaproveitamento de conteúdo.
- Gerenciamento de mídia social : ChatGPT cria conteúdo de mídia social, adapta-o para diferentes plataformas e analisa conversas sociais usando ferramentas de escuta com AI alimentado.
- E-mail Marketing e Personalização : ChatGPT gera sequências de e-mail personalizadas, linhas de assunto e descrições de produtos, melhorando as taxas de abertura e cliques.
2 Suporte ao cliente
ChatGPT está revolucionando o suporte ao cliente, permitindo que as empresas forneçam assistência instantânea e personalizada em escala. Os chatbots com tecnologia AI podem lidar com um grande volume de consultas de clientes simultaneamente, reduzindo o tempo de espera e melhorando a satisfação do cliente. Esses chatbots podem:
- Responda às perguntas frequentes: Fornecendo respostas rápidas e consistentes para consultas comuns de clientes.
- Solucione problemas básicos: Orientando os clientes em etapas simples de solução de problemas, resolvendo problemas sem intervenção humana.
- Escale problemas complexos: Identificar problemas complexos que requerem intervenção humana e transferir perfeitamente a conversa para um agente humano, juntamente com o histórico completo da conversa.
Essa integração de AI nos fluxos de trabalho de atendimento ao cliente permite que os agentes humanos se concentrem em casos mais complexos e exigentes, melhorando a eficiência geral e a experiência do cliente.
3 Educação e Aprendizagem
ChatGPT é uma ferramenta poderosa na educação, oferecendo experiências de aprendizagem personalizadas e apoiando alunos e educadores.
- Tutoria personalizada: ChatGPT pode fornecer explicações personalizadas de conceitos complexos, adaptando seu estilo de ensino às necessidades individuais do aluno.
- Gerando perguntas práticas e questionários: Os educadores podem usar ChatGPT para criar materiais práticos e avaliações.
- Assistência à pesquisa: Os alunos podem usar ChatGPT para explorar diferentes perspectivas sobre um tópico, coletar informações e até mesmo gerar esboços para trabalhos de pesquisa.
No entanto, é crucial enfatizar que ChatGPT deve ser usado como uma ferramenta para aprimorar o aprendizado, não substituir o envolvimento crítico com o material.
4 Aprimoramentos de acessibilidade
Embora o ChatGPT em si não seja uma ferramenta de acessibilidade, o modelo GPT é usado como o principal modelo de AI para outras ferramentas de acessibilidade AI . É assim que as ferramentas de AI "ChatGPT -powered" funcionam, e aqui estão alguns exemplos:
- Conversão de texto em fala e fala em texto aprimoradas:Transkriptor plataforma usa AI para fornecer transcrições altamente precisas de reuniões e conversas para facilitar a revisão, especialmente para deficientes auditivos.
- AI - Assistência de comunicação alimentada: Enquanto ainda estão em desenvolvimento, projetos como o Project Relate do Google (que usa um modelo de aprendizado de máquina ChatGPT semelhante) visam ajudar usuários com deficiências de fala.
- Legendagem e tradução aprimoradas: Plataformas de videoconferência como Zoom e Microsoft Teams estão integrando recursos de legendagem e tradução com tecnologia AI para fornecer legendas mais precisas e em tempo real.
Como Eskritor simplifica ChatGPT para os usuários
ChatGPT é um AI de uso geral. Se você estiver escrevendo conteúdo, ferramentas especializadas como Eskritor são uma experiência mais focada e fácil de usar.
Veja como o Eskritor simplifica ChatGPT para os usuários de três maneiras principais:
Interfaces fáceis de usar
Em vez de prompts complexos, o Eskritor oferece interfaces simples. Os usuários apenas inserem um tópico e Eskritor lida com os detalhes técnicos, tornando-o acessível a todos.
Modelos predefinidos
Eskritor oferece modelos para diferentes tarefas de redação, como ensaios, postagens de blog e textos de marketing. Esses modelos fornecem uma estrutura, ajudando o AI a gerar conteúdo organizado e relevante sem que os usuários precisem descobrir solicitações complexas.
Ferramentas de edição integradas
Eskritor inclui ferramentas para refinar o texto gerado:
- Verificadores gramaticais e ortográficos
- Reescrevendo ferramentas para clareza e originalidade
- Análise de legibilidade para melhor compreensão
Eskritor preenche a lacuna entre AI complexos e usuários comuns. Ao oferecer interfaces, modelos e ferramentas de edição simples, torna ChatGPT acessível e útil para um público mais amplo.
Conclusão: Desbloqueando o potencial da ChatGPT
Agora que você entende como ChatGPT funciona, você escreverá instruções melhores e terá cuidado quando ChatGPT começar a alucinar. Mas, se há uma lição deste artigo, é que ChatGPT é uma ferramenta geral.
É por isso que ferramentas AI especializadas são tão populares. Por exemplo, Eskritor é construído especificamente para escrever conteúdo. É mais fácil de usar do que ChatGPT e já possui prompts de edição e escrita integrados para tornar a escrita de conteúdo muito mais fácil. Como Eskritor já está focando ChatGPT para você em segundo plano, você não precisa se preocupar com a escrita genérica ou ChatGPT lembrar de parar de alucinar.
Explore Eskritor agora e veja como ele pode ajudar seu processo de pesquisa, redação e brainstorming.
Dubai, Emirados Árabes Unidos