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.

openAI lança gpt-3

Porque é que o GPT-3 é útil?

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

Qual é a história do GPT-3?

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.