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O que é um GPT?

Saiba como os modelos de IA criados no GPT (transformador generativo pré-treinado) interpretam e criam conteúdo semelhante a humanos.
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A função do GPT na IA

GPT significa transformador generativo pré-treinado e é uma família de modelos de rede neural que analisam dados e interpretam e produzem texto, imagens e sons semelhantes a humanos. As pessoas e organizações usam o GPT para resumir texto longo e reuniões, traduzir idiomas, criar comunicação escrita, escrever código, gerar imagens e responder a perguntas em um tom de conversa.

Principais conclusões

  • O GPT é uma rede neural de aprendizado profundo que analisa solicitações compostas por linguagem natural, imagens ou sons para prever a melhor resposta possível.
  • Repetindo o processo de previsão várias vezes, o GPT cria conteúdo semelhante a humanos e participa de conversas longas.
  • O GPT é baseado na arquitetura do transformador que interpreta o significado do conteúdo transformando palavras, imagens e sons em matemática.

  • O GPT é eficaz porque é treinado em grandes conjuntos de dados, incluindo grandes corpus de texto.

  • O GPT está transformando a maneira como as pessoas realizam tarefas ao simplificar pesquisas, reduzir as tarefa burocráticas, acelerar o processo de escrita de palavras e códigos de computador e estimular a criatividade.

  • Alguns casos de uso do GPT são chatbots, criação de conteúdo, análise de sentimento, criação de código do computador, análise de dados e resumos de reunião.

  • A OpenAI continua investindo em GPT e, no futuro, as organizações podem esperar uma melhor saída, mais transparência, menos desvio e maior precisão.

O que é GPT e como ele funciona

O GPT é uma rede neural de aprendizado profundo que analisa solicitações compostas por linguagem natural, imagens ou sons para prever a melhor resposta possível com base em sua interpretação da entrada. Para fazer isso, ele é treinado com conjuntos de dados massivos usando centenas de bilhões de parâmetros. GPT faz referência ao aprendizado de ponderar a importância de diferentes componentes em uma sequência, como palavras em uma frase ou partes de imagens ou sons. A ponderação permite inferir relevância e contexto para que seja possível gerar conteúdo que faça sentido com a solicitação.

Histórico do GPT

Em 2018, a OpenAI lançou a primeira geração do GPT, que foi criada nessa arquitetura. O GPT-1 foi treinado em mais de 1,5 bilhão de parâmetros e pode gerar texto, responder perguntas, traduzir idiomas e resumir texto, mas tem dificuldade para entender o contexto e tem dificuldades com longas passagens de texto. 

A cada dois anos desde então, o OpenAI lançou uma nova versão do GPT, cada um treinado em conjuntos de dados sucessivamente maiores. A cada versão, a tecnologia melhora sua capacidade de entender o contexto e escrever de maneira fluente e coerente. Ele continua adicionando novas habilidades, como criar código de computador, executar tarefas com poucos ou nenhum exemplo e analisar grandes quantidades de dados. 

Visão geral do treinamento

Para ser eficaz, o GPT deve poder analisar e interpretar uma infinidade de prompts e solicitações. Ele se prepara para isso treinando em grandes conjuntos de dados, incluindo grandes corpus de texto, usando aprendizado profundo não supervisionado, um subconjunto de aprendizado de máquina. No aprendizado não supervisionado, o modelo ensina a encontrar padrões em dados não rotulados sem orientação de humanos. O GPT usa a pesquisa visual computacional para identificar e entender objetos e pessoas em imagens.

O GPT também pode ser treinado para cenários muito específicos, como para um setor, como o bancário ou o jurídico. Nesses casos, o aprendizado supervisionado é usado, o que significa que os dados de treinamento são rotulados por humanos.

Arquitetura básica do GPT

O GPT foi criado na arquitetura do transformador, que usa o mecanismo de autoatenção para analisar diferentes componentes de uma solicitação e suas relações entre si para interpretar o contexto e o significado. Por exemplo, a palavra “nuvem” pode se referir ao vapor condensado no céu ou, como na computação em nuvem, a uma plataforma tecnológica. As pessoas e o GPT determinam qual versão da palavra é apropriada avaliando o significado das outras palavras que a cercam em uma frase ou parágrafo.

A arquitetura do transformador faz isso transformando palavras e seus significados em matemática. Ele divide texto, imagens e sons em pedaços menores chamados tokens. Os tokens são atribuídos a um vetor, que codifica o significado. Os vetores codificados, chamados de incorporações, são enviados por meio de um bloco de atenção onde trocam informações e fazem atualizações nos vetores conforme apropriado. Depois que o GPT determina o significado da solicitação, ele produz uma previsão na forma de uma distribuição de probabilidade e sugere a próxima palavra, imagem ou som na sequência. Ao repetir esse processo várias vezes, ele pode escrever passagens longas ou desenvolver uma conversa.

Principais componentes

A arquitetura é composta por duas partes:

  • Codificador. O codificador é a parte do sistema que divide o texto, as imagens e os sons em incorporações matemáticas. Cada incorporação recebe um peso, que informa o quão relevante ele é para o contexto e significado. As incorporações são então comparadas entre si usando o mecanismo de autoatenção para refinar ainda mais seu significado.

  • Decodificador. O decodificador usa os vetores e os pesos para determinar possíveis saídas e prever a melhor. Como as versões mais atuais do GPT foram treinadas com muitos dados, elas se tornaram muito boas em usar esse processo para escrever textos fluentes e coerentes. 

Os benefícios e os desafios do GPT

O GPT tem o potencial de transformar a maneira como você e sua organização trabalham, ajudando você a economizar tempo e dinheiro. Mas também há riscos em usar essa tecnologia sem proteções cuidadosas. É fundamental sempre verificar cuidadosamente as informações que você obtém do GPT ou de qualquer outro sistema de IA para confirmar se são precisas e éticas.

Benefícios

 
  • Simplificar a pesquisa. O GPT pode vasculhar a internet e/ou outras fontes de dados e fornecer um resumo do que encontrou e das fontes, se solicitado.

  • Aprimorar o código do computador. Os desenvolvedores usam o GPT para ajudá-los a escrever novos códigos ou simplificar o que já escreveram.

  • Escrever mais rápido. Uma das maneiras mais populares de usar o GPT é como uma ferramenta de escrita. Ele pode sintetizar rapidamente muitas informações e desenvolver relatórios, postagens de blog, emails e outros materiais escritos.

  • Reduzir as tarefa burocráticas. O GPT pode fazer coisas como resumir reuniões, traduzir idiomas e responder perguntas, permitindo que você dedique mais tempo a tarefas de maior impacto.

  • Aumentar a criatividade. Além de escrever poesia, o GPT pode gerar rapidamente muitas ideias diferentes, o que o torna uma ótima ferramenta para brainstorming. 

  • Personalizar seus negócios.O GPT pode ser treinado para atender às necessidades exclusivas de diferentes organizações e setores.

Desafios

 
  • Desvio. Como todos os modelos de IA que dependem de dados criados por humanos, os desvios inerentes a esses dados podem torná-los na saída do GPT. Por exemplo, os modelos de IA podem assumir que certos papéis na sociedade, como cientista, são desempenhados apenas por homens porque a maioria dos dados históricos são sobre cientistas do sexo masculino. 

  • Imprecisões. Como o GPT gera saída com base em uma previsão, ele nem sempre está correte. Pedir para que ele faça referência a materiais conhecidos ou treiná-lo na base de conhecimento da sua organização pode ajudar, mas um humano deve sempre revisar o trabalho para verificar a precisão.

  • Segurança cibernética. Atores mal-intencionados estão usando GPT e outros modelos de IA para criar emails de phishing convincentes, desenvolver malware e analisar as organizações em caso de vulnerabilidades. Treinar funcionários para reconhecer emails de phishing pode ajudar a reduzir o risco da sua organização. Também é importante implementar soluções de segurança cibernética que podem detectar anomalias e bloquear malware.

  • Violações de propriedade intelectual. A saída do GPT pode incluir imagens ou cópias criadas por outra pessoa ou organização. Antes de publicar qualquer coisa criada pela IA, confirme se sua organização tem direitos sobre o conteúdo e use citações adequadamente.

  • Solicitações ineficazes. Obter uma boa saída do GPT requer uma solicitação bem estruturada. Pode ser necessário treinamento, avaliação e erro para desenvolver uma solicitação que obtenha os resultados que você espera.

  • Impenetrabilidade. Como o GPT foi criado usando um modelo de aprendizado profundo, é difícil saber como ele gera suas respostas, o que é outro motivo para revisar sua saída cuidadosamente antes de usá-lo.

Casos de uso comuns do GPT

Os modelos GPT podem executar uma ampla gama de tarefas, e as organizações continuam a encontrar novas maneiras de usá-los em suas organizações. Veja algumas opções:

Criação de conteúdo.Use o GPT para ajudar você a escrever cópia, gerar memes e produzir imagens.

Chatbots e agentes de conversação. Como o GPT pode entender e responder em linguagem natural, ele é uma ótima ferramenta para chatbots. 

Tradução de idioma. O GPT faz um bom trabalho traduzindo idiomas, embora seja sempre melhor confirmar a precisão com um falante nativo antes de publicá-lo em seu site ou outro espaço público.

Análise de sentimento. O GPT pode ajudar você a analisar as avaliações de clientes, postagens em mídias sociais ou outros textos para entender o que as pessoas acham da sua marca, produtos e serviços.

Recomendações. Antes de uma grande viagem, considere pedir ao GPT para recomendar restaurantes, hotéis e atrações para visitar. Com os parâmetros corretos, ele pode ajudar você a desenvolver uma lista de boas opções.

Pesquisa. Como o GPT é bom em resumir informações, ele também é uma ótima ferramenta de pesquisa. Pode ajudar a reduzir o número de sites, relatórios e outros documentos que você precisa revisar para encontrar o que procura. Apenas certifique-se de pedir fontes para que você possa validar as informações obtidas.

Resumo de documentos e reuniões. O GPT pode economizar muito tempo fornecendo resumos de reuniões ou documentos longos.

Criação de código.O GPT conhece muitas linguagens de computação e pode gerar trechos relevantes de código ou explicar, em linguagem simples, o que o código está fazendo.

Análise de dados. Descubra tendências e insights importantes em grandes conjuntos de dados com a ajuda do GPT.

O futuro do GPT

A OpenAI continua a fazer grandes investimentos no GPT. O GPT-4o foi lançado em 2024. O “o” no nome significa omni porque o modelo pode processar e gerar áudio, texto e visual. O GPT-4o mini é um modelo menor que dá suporte a texto e áudio. Ele tem um desempenho melhor do que os modelos GPT anteriores, como GPT-3.5, mas é mais econômico.

E você pode continuar esperando melhorias na eficiência e nos recursos do modelo, como:
 
  • Modelos maiores com melhor desempenho. É provável que as iterações futuras do GPT sejam ainda maiores e treinadas em mais parâmetros, permitindo que entendam e gerem contexto com maior nuance e complexidade.

  • Maior ajuste fino e personalização. Haverá técnicas mais avançadas para ajustar modelos a domínios ou setores específicos, melhorando sua capacidade de gerar conteúdo relevante e preciso, adaptado a campos específicos. Os indivíduos também poderão personalizar o modelo de acordo com as suas necessidades.

  • Melhor compreensão contextual. Os avanços na compreensão e no gerenciamento de dependências de longo alcance ajudarão os modelos a fornecer respostas mais precisas e contextualmente apropriadas.

  • Capacidades multimodais mais avançadas. Os modelos melhorarão na compreensão e geração de conteúdo com base em diversas entradas, como texto, imagens e áudio.

  • Capacidade de explicação e interpretabilidade aprimoradas. Serão feitos esforços para tornar os processos de tomada de decisão dos modelos GPT mais transparentes, fornecendo insights sobre como eles geram respostas e a lógica por trás de seus resultados.

  • Desenvolvimento de IA ética e responsável. A pesquisa e o desenvolvimento contínuos se concentrarão na redução de desvios nos modelos GPT para garantir resultados mais equitativos e justos. Os métodos aprimorados para detectar e mitigar conteúdo prejudicial, desinformação e resultados inapropriados serão uma prioridade para garantir o uso responsável da tecnologia.
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Perguntas frequentes

  • O GPT é um modelo de IA generativa que usa aprendizado profundo para interpretar e produzir textos, imagens e sons semelhantes a humanos.
  • A arquitetura do transformador é uma rede neural de aprendizado profundo que permite que modelos de IA como o GPT interpretem a linguagem natural e gerem texto, imagens e sons originais. Ela faz isso analisando diferentes componentes de uma entrada e suas relações entre si para codificar contexto e significado. Isso permite prever o que vem a seguir em um bloco de texto, uma imagem ou um som.
  • O GPT é um modelo de IA que usa aprendizado profundo para interpretar textos, imagens e sons semelhantes a humanos, a fim de gerar novos conteúdos, fornecer análises de dados ou resumir informações. Ele executa essas e outras tarefas de forma eficaz porque foi treinado com enormes conjuntos de dados usando centenas de bilhões de parâmetros. Pré-treinado significa que o dado foi treinado antes de ser divulgado ao público.