Você já deve ter ouvido falar do ChatGPT. Ele é um modelo de linguagem de grande escala treinado pela OpenAI, capaz de responder a perguntas e realizar tarefas de conversação, gerando texto de forma autônoma com base em sua base de conhecimento e treinamento. Os textos gerados são de uma clareza e coerência assustadores. O ChatGPT é usado em aplicativos e serviços de chatbot para melhorar a interação humano-computador. É uma ferramenta poderosa para automatizar tarefas repetitivas e fornecer informações precisas de forma rápida e eficiente.
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O ChatGPT é um modelo de linguagem de processamento natural baseado em Transformer. Ele é alimentado por uma grande quantidade de dados de texto e treinado por meio de um processo de aprendizado por reforço para realizar uma ampla variedade de tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo geração de texto, resposta a perguntas, tradução de idiomas e muito mais.
O Transformer é uma arquitetura de modelo de linguagem baseado em atenção. Aprendizado por reforço é um processo de treinamento de modelos de machine learning onde o modelo aprende ao receber recompensas ou punições baseadas em suas ações. A combinação de Transformer e aprendizado por reforço resulta em modelos de linguagem natural altamente precisos e eficientes.
Processamento de linguagem natural de IA
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O modelo é composto por uma série de camadas de processamento, incluindo camadas de codificação, que analisam a entrada de texto e a representam como um vetor, e camadas de decodificação, que geram a saída de texto a partir desse vetor. As camadas de codificação são baseadas em atenção, o que significa que cada palavra da entrada é pesada de acordo com sua importância relativa para a tarefa em questão.
Um vetor é uma representação matemática de dados, neste caso, palavras. Em processamento de linguagem natural, as palavras são codificadas em vetores para que possam ser processadas pelo modelo. A pesagem das palavras é um processo no qual cada palavra da entrada é atribuída uma importância relativa para a tarefa em questão. Isso é realizado por meio de uma camada de atenção no modelo, que pesa as palavras de acordo com sua relevância para a tarefa e ajuda a determinar a saída final.
O modelo inclui camadas de memória intercaladas, que permitem que ele mantenha informações sobre o contexto ao longo do tempo, e camadas de normalização, que ajudam a garantir que as saídas do modelo sejam coerentes e consistentes. Isso permite que as conversas sejam compreendidas dentro de um contexto como as abas que vão surgindo a esquerda à medida que você vai usando a ferramenta.
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O treinamento do ChatGPT é feito com base em um processo de otimização por gradiente estocástico, no qual o modelo é continuamente ajustado para maximizar a probabilidade de gerar saídas corretas para cada entrada. Isso é feito por meio de uma série de amostras de treinamento, que incluem exemplos de tarefas de processamento de linguagem natural, como resposta a perguntas ou geração de texto.
Desculpe entrar num tema tão técnico, mas que é muito necessário para o entendimento geral da ferramenta. O processo de otimização por gradiente estocástico é um método de ajuste dos parâmetros de um modelo de machine learning. Ele funciona calculando o gradiente (direção e taxa de mudança) da perda do modelo em relação aos seus parâmetros e atualizando esses parâmetros na direção do gradiente para minimizar a perda. O “estocástico” se refere ao fato de que a amostra utilizada para calcular o gradiente é selecionada aleatoriamente a cada iteração. Isso ajuda a evitar o fenômeno de “estagnação” no treinamento.
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Código genérico do processamento de linguagem natural
Códigos em Markdown e Python são usados para processamento de linguagem natural apresentando como uma aplicação de inteligência artificial para entender e processar a linguagem humana. Através de técnicas como análise semântica e compreensão de contexto, o código é capaz de responder a perguntas, traduzir textos e realizar outras tarefas relacionadas à linguagem natural.
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O código primeiro carrega o tokenizador e o modelo, em seguida, codifica a entrada do usuário em um vetor numérico, faz a previsão da saída e, finalmente, decodifica a saída em uma sentença humanamente legível. O modelo retorna vários valores, incluindo a perda e as previsões para cada palavra na sentença.
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Concluindo
O resultado final é um modelo altamente sofisticado e eficiente, capaz de realizar uma ampla variedade de tarefas de processamento de linguagem natural de forma precisa e confiável. E graças à sua arquitetura baseada em atenção, ele é capaz de lidar com texto de uma ampla variedade de fontes e idiomas, tornando-o uma ferramenta extremamente útil para uma ampla gama de aplicações.
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Em resumo, o mecanismo de processamento de linguagem natural do ChatGPT é baseado em um modelo de Transformer alimentado por dados de texto e treinado por meio de otimização por gradiente estocástico. Ele é composto por camadas de codificação, decodificação, memória e normalização, que trabalham juntas para realizar uma ampla variedade de tarefas de processamento de linguagem natural de forma precisa e eficiente.
Observação: Texto construído com a ajuda do ChatGPT
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Eliéser Ribeiro é sociólogo de dados, mestre em Sociologia, especialista em IA,
especialista em pesquisa e análise de dados. Trabalha com Python, R, SQL, Power BI, Tableau
