Como funciona o GPT-3?

As etapas abaixo explicam como a GPT-3 funciona para gerar respostas:

1. Pré-formação generativa: O GPT-3 é primeiro pré-formado numa quantidade enorme de dados de texto da Internet, incluindo livros, artigos, e websites. Durante este processo, o modelo utiliza uma rede neural transformadora para analisar o contexto de cada palavra ou frase e gerar uma representação da mesma que preveja a palavra seguinte numa frase. O GPT-3 calcula a probabilidade de alguma palavra aparecer no texto dado a outra neste texto. É conhecida como a probabilidade condicional das palavras.
2. Afinação: Uma vez concluída a pré-treino, esta é afinada para tarefas específicas, expondo-a a menos dados específicos da tarefa. Este processo de afinação ajuda o modelo a aprender a executar uma determinada tarefa, como a tradução de uma língua ou a geração de código como o Python, ajustando os seus algoritmos para se adaptarem melhor aos novos dados.
3. Análise contextual: Quando é dado um texto rápido ou de entrada, o GPT-3 utiliza casos e a sua rede transformadora para analisar o contexto de cada palavra ou frase e gerar uma representação da mesma. Isto ajuda o modelo a compreender o significado e as relações entre as palavras no texto de entrada.
4. Geração de línguas: Com base na sua análise contextual do texto de entrada, gera um texto de tipo humano em resposta à urgência. O modelo utiliza a sua compreensão das tarefas linguísticas e as relações entre palavras e frases para prever a palavra ou frase mais provável a vir a seguir.
5. Aperfeiçoamento iterativo: GPT-3 pode gerar múltiplas saídas com base no mesmo texto de entrada, permitindo ao utilizador escolher o melhor. O modelo também pode ser treinado com o feedback dos utilizadores para melhorar a sua produção ao longo do tempo, aperfeiçoando ainda mais a sua capacidade de gerar texto de tipo humano.

Porque é que o GPT-3 é útil?

Aqui está uma lista de razões pelas quais o GPT-3 é útil:

• Ao compreender e gerar texto semelhante ao humano, o modelo GPT-3 ajuda a colmatar o fosso entre humanos e máquinas. Por conseguinte, será mais fácil para as pessoas interagirem com computadores e outros dispositivos inteligentes.
• O modelo de linguagem GPT-3 cria chatbots e assistentes virtuais mais cativantes e eficazes. Isto melhora o serviço e o apoio ao cliente.
• O GPT-3 cria materiais educativos personalizados para os estudantes. Também fornece tutoria virtual e apoio a pessoas que estão a aprender uma nova língua.
• O GPT-3 tem o potencial de automatizar uma vasta gama de tarefas que requerem conhecimentos linguísticos semelhantes aos humanos. Estes incluem tradução automática, resumo, e mesmo investigação jurídica e médica.
• O desenvolvimento do GPT-3 fez avançar significativamente o campo das tarefas de processamento da linguagem natural. O seu sucesso tem inspirado mais investigação e desenvolvimento nesta área.

Qual é a história do GPT-3?

O desenvolvimento da GPT-3 é um processo iterativo. Eis os desenvolvimentos na história da GPT-3:

• 2015: A OpenAI é fundada com o objetivo de desenvolver a inteligência artificial de forma segura.
• 2018: OpenAI lança a primeira versão do modelo de linguagem Generative Pre-Trainer (GPT 1). Modelos anteriores de grandes línguas, tais como BERT e Turing NLG, demonstraram a viabilidade do método gerador de texto. Estas ferramentas geraram longas cadeias de texto que pareciam inatingíveis anteriormente.
• 2019: OpenAI lança o GPT-2, uma versão melhorada do modelo generativo GPT com mais parâmetros. O GPT-2 gera texto com qualidade sem precedentes, mas não é divulgado na íntegra devido a preocupações sobre a sua potencial má utilização.
• 2020: OpenAI lança o GPT-3, a versão mais recente e mais poderosa do modelo de linguagem GPT. GPT-3 contém 175 mil milhões de parâmetros, o que o torna o maior e mais complexo modelo linguístico alguma vez criado. gera texto com ainda maior precisão e fluência do que o GPT-2. É capaz de executar uma vasta gama de tarefas de processamento de linguagem natural com poucos disparos, zero disparos, e aprendizagem de um disparo.

O GPT-3 é proficiente em muitas áreas, incluindo:

1. Geração de linguagem: O GPT-3 gera texto semelhante ao humano que responde a solicitações, tornando-o útil para aplicações como chatbots, geração de conteúdo e escrita criativa.
2. Tradução de línguas: Tem a capacidade de traduzir texto de uma língua para outra, tornando-o útil para a comunicação e localização internacional.
3. Conclusão do idioma: O GPT-3 completa frases ou parágrafos com base num determinado pedido, o que o torna útil para o preenchimento automático e o resumo.
4. Perguntas e respostas: o GPT-3 responde a perguntas em linguagem natural, o que o torna útil para assistentes virtuais e aplicações de atendimento ao cliente.
5. Diálogo: Envolve-se em conversas de ida e volta com os utilizadores, o que o torna útil para chatbots e outros agentes de conversação.
6. Geração de código: O GPT-3 gera trechos de código com base em descrições de linguagem natural, o que o torna útil para desenvolvedores e programadores.
7. Análise de sentimentos: Analisa o sentimento de um determinado texto, tornando-o útil para aplicações como a monitorização de redes sociais e a análise do feedback dos clientes.
8. Geração de texto: Gera texto em diferentes categorias com base no conteúdo, o que o torna útil para aplicações como a moderação de conteúdos e a filtragem de spam.
9. Sumarização: Resume textos longos em textos mais curtos, preservando as ideias principais, o que o torna útil para aplicações como a agregação de notícias e a investigação académica.