Como funciona o Gpt-3?

O que é o GPT-3?

GPT-3, ou Generative Pre-Train Transformer 3, é um modelo de aprendizagem de máquinas de rede neural treinado para gerar qualquer tipo de texto. OpenAI SEO, Sam Altman descreveu o desenvolvimento do GPT-3, um “modelo linguístico de vanguarda” de terceira geração. Além disso, o GPT-3 é o primeiro passo, segundo algumas pessoas, na busca de Inteligência Geral Artificial.

GPT-3 tem mais de 175 mil milhões de parâmetros de aprendizagem de máquinas enquanto que GPT-2 tinha apenas 1,5 milhões de parâmetros. Antes do GPT-3, o maior modelo de linguagem treinado era o modelo Turing Natural Language Generation (NLG) da Microsoft, que tinha 10 mil milhões de parâmetros. GPT-3 foi treinado em vários conjuntos de dados, cada um com pesos diferentes, incluindo Common Crawl, WebText2, e Wikipedia.

Porque é que o GPT-3 é útil?

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

• O GPT-3 representa um grande avanço na linguagem AI.
• Ao compreender e gerar texto semelhante ao humano, o modelo GPT-3 pode ajudar a preencher a lacuna entre o ser humano e as 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 pode melhorar o serviço e apoio ao cliente.
• O GPT-3 cria materiais educativos personalizados para os estudantes. Pode também fornecer tutoria virtual e apoio para pessoas que estejam 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?

• 2015: A OpenAI é fundada com o objectivo de desenvolver a inteligência artificial de uma 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 que pode fazer o GPT-3?

1. Geração de línguas: GPT-3 pode gerar texto semelhante ao humano em resposta a solicitações, tornando-o útil para aplicações tais como chatbots, geração de conteúdos, e mesmo 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 linguística: O GPT-3 pode completar frases ou parágrafos com base num determinado pedido, tornando-o útil para auto-completar e resumir.
4. P&R: GPT-3 pode responder a perguntas em linguagem natural, tornando-o útil para assistentes virtuais e aplicações de serviço ao cliente.
5. O diálogo: Pode participar em conversas de bastidores com os utilizadores, tornando-o útil para os chatbots e outros agentes de conversação.
6. Geração de códigos: GPT-3 pode gerar trechos de código com base em descrições de linguagem natural, tornando-o útil para programadores e programadores.
7. Análise dos sentimentos: GPT-3 pode analisar o sentimento de um dado texto, tornando-o útil para aplicações como a monitorização dos meios de comunicação social e a análise do feedback do cliente.
8. Geração de texto: Pode gerar texto em diferentes categorias com base no seu conteúdo, tornando-o útil para aplicações tais como moderação de conteúdo e filtragem de spam.
9. Sumarização: O GPT-3 pode resumir textos longos em textos mais curtos, preservando as ideias principais, tornando-o útil para aplicações como a agregação de notícias e a investigação académica.

Como funciona o GPT-3?

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 fina: Uma vez concluído o pré-treino, é aperfeiçoado para tarefas específicas, expondo-o a uma quantidade menor de dados específicos da tarefa. Este processo de afinação ajuda o modelo a aprender a realizar uma tarefa específica, como a tradução de línguas ou a geração de códigos como píton, ajustando os seus algoritmos para melhor se ajustarem 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.