O campo de processamento de linguagem originário testemunhou avanços notáveis ao longo dos anos, com o desenvolvimento de modelos de linguagem de ponta, porquê o GPT-3 e o recente lançamento do GPT-4. Esses modelos revolucionaram a forma porquê interagimos com a linguagem e abriram novas possibilidades de aplicações em vários domínios, incluindo chatbots, assistentes virtuais e geração automatizada de teor.
O que é GPT?
GPT é um protótipo de processamento de linguagem originário (NLP) desenvolvido pela OpenAI que utiliza o protótipo transformador. O Transformer é um tipo de protótipo de Deep Learning, mais publicado por sua capacidade de processar dados sequenciais, porquê texto, atendendo a diferentes partes da sequência de ingressão e usando essas informações para gerar representações do texto com reconhecimento de contexto.
O que torna os transformadores especiais é que eles podem entender o significado do texto, em vez de unicamente reconhecer padrões nas palavras. Eles podem fazer isso “prestando atenção” a diferentes partes do texto e descobrindo quais partes são mais importantes para entender o significado do todo.
Por exemplo, imagine que você está lendo um livro e se depara com a frase “O gato sentou no tapete”. Um transformador seria capaz de entender que esta frase é sobre um gato e uma esteira e que o gato está sentado na esteira. Também seria capaz de usar esse entendimento para gerar novas frases relacionadas à original.
O GPT é pré-treinado em um grande conjunto de dados, que consiste em:
Uma vez que foi treinado em grandes quantidades de texto da Internet e de outras fontes, porquê livros e artigos, ele usa esse conhecimento para gerar um novo texto que parece ter sido escrito por um humano. Por exemplo, você poderia dar ao GPT um prompt porquê “Escreva um raconto sobre um gato e um rato que se tornam amigos”, e isso geraria uma história única com base no que aprendeu com o texto em que foi treinado. Essa tecnologia tem muitas aplicações potenciais, porquê geração automatizada de teor, chatbots e assistentes virtuais.
No universal, o GPT é uma instrumento impressionante que tem o potencial de transformar a forma porquê interagimos com os computadores e tornar nossas interações com eles mais naturais e intuitivas.
Visão universal da arquitetura GPT
A arquitetura GPT consiste em uma série de camadas, incluindo
- uma classe de ingressão/incorporação,
- que converte a ingressão (sequência de tokens) em incorporações
- múltiplos transformadores/blocos de atenção
- para processar a ingressão e gerar uma representação contextual da ingressão.
- uma classe de saída/classificadora.
- que gera uma distribuição de verosimilhança sobre os possíveis próximos tokens na sequência.
- O protótipo pode portanto usar essa distribuição de verosimilhança para gerar texto por amostragem a partir dele.
O protótipo foi portanto ajustado usando o Estágio por Reforço do Feedback Humano para gerar resultados mais semelhantes aos humanos.
Para obter uma explicação mais detalhada da arquitetura ChatGPT, você pode clicar na imagem aquém.
Casos de uso da GPT
O GPT agora está sendo utilizado em vários aplicativos do mundo real, tornando difícil compilar uma lista exaustiva de seus casos de uso em um único cláusula. Alguns dos usos mais comuns do GPT incluem:
- Geração automatizada de teor: GPT pode ser usado para gerar teor de texto para sites, blogs e postagens de mídia social. Ao fornecer um prompt, porquê um tópico ou uma palavra-chave, ele pode gerar teor humano de subida qualidade que pode ser usado para preencher um site ou página de mídia social.
- Chatbots e assistentes virtuais: o GPT pode capacitar chatbots e assistentes virtuais que podem se conversar com os usuários em uma linguagem originário. Ao treinar o protótipo em dados de conversa, ele pode entender a intenção da mensagem do usuário e gerar uma resposta que parece ter sido escrita por um humano.
- Tradução de idiomas: GPT pode ser usado para trasladar texto entre diferentes idiomas. Ao treinar o protótipo em textos paralelos em dois idiomas diferentes, ele pode gerar traduções que geralmente são mais precisas e naturais do que os métodos tradicionais de tradução automática.
- resumo de teor: GPT pode ser usado para reunir artigos ou documentos longos em resumos mais curtos e gerenciáveis. Ao treinar o protótipo em grandes quantidades de dados de texto, ele pode identificar as partes mais importantes de um cláusula e gerar um resumo que conquista os pontos-chave.
- Contação de histórias e escrita criativa: GPT pode ser usado para gerar histórias originais ou escrita criativa com base em um prompt ou tema. Ao treinar o protótipo em um grande corpus de literatura e escrita criativa, ele pode gerar histórias únicas, envolventes e que parecem ter sido escritas por um humano.
- Resposta da pergunta: O GPT pode responder a perguntas com base em um determinado contexto, tornando-o útil em mecanismos de pesquisa e sistemas de recuperação de informações.
- Personalização: o GPT pode ser usado para fornecer recomendações e teor personalizados com base no comportamento e nas preferências do usuário.
Avanços do GPT-4 sobre o GPT-3
ChatGPT, o mais recente progresso no campo da Perceptibilidade Sintético, até agora empregou a versão GPT-3/3.5. No entanto, agora introduziu a opção de entrada GPT-4 para seus “membros Plus”. Vamos dar uma olhada nas distinções entre esses dois modelos.
Melhorias do GPT 4 em relação ao GPT 3
- GPT-4 pode ver e entender imagens: enquanto o GPT-3 e o GPT-3.5 estavam restritos ao processamento unicamente de dados de texto, o GPT-4 é um protótipo multimodal. Isso significa que ele pode mourejar com texto e imagens, permitindo extrair informações relevantes de imagens e também de texto.
Do utilizador: O que há de engraçado nessa imagem? Descreva-o tela por tela.
GPT-4: The image shows a package for a "Lightning Cable" adapter with three panels.
Panel 1: A smartphone with a VGA connector (a large, blue, 15-pin connector typically used for computer monitors) plugged into its charging port.
Panel 2: The package for the "Lightning Cable" adapter with a picture of
a VGA connector on it.
Panel 3: A close-up of the VGA connector with a small Lightning connector (used for charging iPhones and other Apple devices) at the end.
The humor in this image comes from the absurdity of plugging a large,
outdated VGA connector into a small, modern smartphone charging port.
- Melhor desempenho em cenários mais complexos e diferenciados: para testar suas capacidades em tais cenários, o GPT-4 foi medido em uma variedade de exames originalmente projetados para humanos. Nessas avaliações, ele tem um desempenho muito bom e muitas vezes supera a grande maioria dos participantes do teste humano. Por exemplo, em um revista de barra simulado, o GPT-4 atinge uma pontuação que fica entre os 10% melhores dos candidatos. Isso contrasta com o GPT-3.5, que pontua entre os 10% inferiores. Observe que, nenhum treinamento explícito foi feito para esses exames.
- Dá resultados mais precisos com base no prompt de ingressão fornecido: GPT-4 melhora substancialmente em relação aos modelos anteriores na capacidade de seguir a intenção do usuário. Em um conjunto de dados de 5.214 prompts enviados ao ChatGPT e à API OpenAI, as respostas geradas pelo GPT-4 foram preferidas às respostas geradas pelo GPT-3.5 em 70,2% dos prompts.
- Mais Multilíngue: Uma vez que a maioria dos modelos de estágio de máquina é treinada em dados do linguagem inglês, os modelos de estágio de idiomas (LLMs) podem encontrar dificuldades ao processar idiomas diferentes do inglês. No entanto, o GPT-4 foi projetado especificamente para compreender outros idiomas de forma mais eficiente do que seus predecessores. Ele é capaz de responder a milhares de perguntas de múltipla escolha com subida precisão em 26 idiomas, do italiano ao ucraniano e ao coreano. Isso significa que os usuários poderão usar chatbots baseados em GPT-4 para produzir resultados com maior nitidez e precisão em seu linguagem nativo.
- Mais difícil de manipular: Embora o GPT-3 fosse um protótipo impressionante, era suscetível de ser manipulado pelos usuários, o que resultava na geração de informações falsas.
O GPT-4 foi projetado para abordar a questão da suscetibilidade à manipulação, incorporando recursos de segurança aprimorados, incluindo algoritmos e técnicas aprimorados, porquê métodos de pré-treinamento e ajuste fino mais fortes. Essas medidas visam reduzir a verosimilhança de GPT-4 gerar informações falsas e aumentar sua capacidade de produzir saídas mais confiáveis.
- Graduação previsível: Um grande foco do projeto GPT-4 foi a construção de uma rima de aprendizagem profunda que pode ser dimensionada de forma previsível. O principal motivo é que, para execuções de treinamento muito grandes, porquê GPT-4, não é viável fazer um ajuste extensivo específico do protótipo. Para resolver isso, a OpenAI desenvolveu métodos de infraestrutura e otimização que têm um comportamento muito previsível em várias escalas. Essas melhorias permitem prever com segurança alguns aspectos do desempenho do GPT-4 a partir de modelos menores treinados usando 1.000× – 10.000× menos computação.
Limitações do GPT 4
Apesar de suas capacidades, o GPT-4 tem limitações semelhantes ao protótipo GPT anterior.
- Geralmente não tem conhecimento dos eventos que ocorreram posteriormente o incisão da grande maioria de seus dados pré-treinamento em setembro de 2021 e não aprende com sua experiência.
- Às vezes, o GPT 4 pode cometer erros de raciocínio simples que não parecem compatíveis com a cultura em tantos domínios ou ser excessivamente ingênuo ao concordar declarações obviamente falsas de um usuário.
- Ele pode falhar em problemas difíceis da mesma forma que os humanos, porquê introduzir vulnerabilidades de segurança no código que produz.
- O GPT-4 também pode estar falso em suas previsões, não tendo o zelo de verificar novamente o trabalho quando é provável que cometa um erro.
- Uma vez que o GPT-4 tem maior capacidade do que seus predecessores, ele apresenta novos riscos potenciais. No entanto, os desenvolvedores estão trabalhando proativamente para mitigar esses riscos, e as atualizações mais recentes foram eficazes em minimizá-los.
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