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O que é um GPT?

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

GPT significa transformador generativo pré-treinado e é uma família de modelos de redes neurais que analisam dados e interpretam e produzem texto, imagens e sons semelhantes aos humanos. As pessoas e as organizações utilizam o GPT para resumir textos longos e reuniões, traduzir idiomas, criar comunicações escritas, escrever código, gerar imagens e responder a perguntas num tom de conversação.

Principais conclusões

  • O GPT é uma rede neural de aprendizagem profunda que analisa pedidos feitos em linguagem natural, imagens ou sons para prever a melhor resposta possível.
  • Ao repetir o processo de predição várias vezes, o GPT é capaz de criar conteúdo semelhante ao humano e envolver-se em conversações longas.
  • O GPT baseia-se na arquitetura do transformador que interpreta o significado do conteúdo, ao transformar palavras, imagens e sons em matemática.

  • O GPT é eficaz porque é preparado com base em conjuntos de dados maciços, incluindo grandes corpora de texto.

  • O GPT está a transformar a forma como as pessoas fazem as coisas, simplificando a pesquisa, reduzindo o trabalho, acelerando o processo de escrever palavras e código de computador e impulsionando a criatividade.

  • Alguns casos de utilização do GPT incluem chatbots, criação de conteúdos, análise de sentimentos, criação de código informático, análise de dados e resumos de reuniões.

  • A OpenAI continua a investir em GPT e, no futuro, as organizações podem esperar melhores resultados, mais transparência, menos parcialidade e maior precisão.

O que é o GPT e como funciona

O GPT é uma rede neural de aprendizagem profunda que analisa pedidos feitos em linguagem natural, imagens ou sons para predizer a melhor resposta possível com base na sua interpretação da entrada. Para tal, é preparada com conjuntos de dados maciços, utilizando centenas de milhares de milhões de parâmetros. O GPT faz referência a essa aprendizagem para ponderar a importância de diferentes componentes numa sequência, como palavras numa frase ou partes de imagens ou sons. A ponderação permite-lhe inferir a relevância e o contexto para que possa gerar conteúdo que faça sentido com o pedido.

História do GPT

Em 2018, a OpenAI lançou a primeira geração de GPT, que foi construída nessa arquitetura. O GPT-1 foi preparado com base em mais de 1,5 mil milhões de parâmetros e pode gerar texto, responder a perguntas, traduzir idiomas e resumir texto, mas tem dificuldade em entender o contexto e em lidar com longas passagens de texto. 

Desde então, de dois em dois anos, a OpenAI tem lançado uma nova versão do GPT, cada uma preparada com conjuntos de dados cada vez maiores. Com cada versão, a tecnologia melhora a sua capacidade de compreender o contexto e escrever de forma fluente e coerente. Continua a adicionar novas competências, como a criação de código informático, a execução de tarefas com poucos ou nenhuns exemplos e a análise de grandes quantidades de dados. 

Descrição geral da preparação

Para ser eficaz, o GPT deve ser capaz de analisar e interpretar uma miríade de pedidos e solicitações. Para tal, é preparado como base em conjuntos de dados maciços, incluindo grandes corpora de texto, com aprendizagem profunda não supervisionada, um subconjunto da aprendizagem automática. Na aprendizagem não supervisionada, o modelo aprende autonomamente a encontrar padrões em dados não classificados, sem a orientação de humanos. O GPT utiliza a imagem digitalizada para identificar e compreender objetos e pessoas em imagens.

O GPT também pode ser preparado para cenários muito específicos, por exemplo, para uma indústria, como a banca ou a advocacia. Nestes casos, é utilizada a aprendizagem supervisionada, o que significa que os dados de preparação são classificados por humanos.

Arquitetura básica do GPT

O GPT é construído sobre a arquitetura do transformador, que utiliza o mecanismo de autoatenção para analisar diferentes componentes de um pedido e a sua relação entre si para interpretar o contexto e o significado. Por exemplo, a palavra "nuvem" pode referir-se ao vapor condensado no céu ou, como em informática em nuvem, a uma plataforma tecnológica. As pessoas e o GPT determinam que versão da palavra é apropriada, ao avaliar o significado das outras palavras que a rodeiam numa frase ou parágrafo.

A arquitetura de transformação é capaz de fazer isto, ao transformar as palavras e seu significado em matemática. Divide o texto, as imagens e os sons em pedaços mais pequenos chamados tokens. Aos tokens é atribuído um vetor, que codifica o significado. Os vetores codificados, denominados incorporações, são, em seguida, enviados através de um bloco de atenção, onde trocam informações e fazem atualizações aos vetores, conforme apropriado. Assim que o GPT tiver determinado o significado do pedido, produz uma predição sob a forma de uma distribuição de probabilidades e sugere a próxima palavra, imagem ou som na sequência. Ao repetir este processo várias vezes, pode escrever passagens longas ou manter uma conversação.

Componentes principais

A arquitetura é composta de duas partes:

  • Codificador. O codificador é a parte do sistema que decompõe texto, imagens e sons em incorporações matemáticas. A cada incorporações é atribuído um peso, que indica a sua relevância para o contexto e o significado. As incorporações são, em seguida, comparadas umas com as outras com o mecanismo de autoatenção para refinar ainda mais o seu significado.

  • Descodificador. O descodificador utiliza os vetores e os pesos para determinar os resultados possíveis e fazer a predição do melhor. Uma vez que as versões mais atuais do GPT foram preparadas com base num grande volume de dados, tornaram-se bastante eficientes na utilização deste processo para escrever texto fluente e coerente. 

Os benefícios e desafios do GPT

O GPT tem o potencial de transformar a forma como os utilizadores e a as respetivas organizações trabalham, para ajudar a poupar tempo e dinheiro. No entanto, existem também riscos com a utilização desta tecnologia sem verificadores de integridade. É fundamental examinar sempre cuidadosamente as informações obtidas do GPT ou de qualquer outro sistema de IA para confirmar que são precisas e éticas.

Benefícios

 
  • Simplificar a pesquisa. O GPT pode pesquisar na Internet e/ou noutras origens de dados e fornecer um resumo do que encontrou e das origens, se pedido.

  • Melhorar o código de programação. Os programadores usam o GPT para os ajudar a escrever código novo ou simplificar o que já escreveram.

  • Escrever mais depressa. Uma das formas mais populares de usar o GPT é como uma ferramenta de escrita. O GPT pode sintetizar rapidamente muitas informações e desenvolver relatórios, publicações de blogue, e-mails e outros materiais escritos.

  • Reduzir o trabalho rotineiro. O GPT pode executar tarefas como resumir reuniões, traduzir idiomas e responder a perguntas, permitindo-lhe a si passar mais tempo em tarefas mais impactantes.

  • Impulsionar a criatividade. Para além de escrever poesia, o GPT pode gerar rapidamente muitas ideias diferentes, tornando-o numa excelente ferramenta para o debate de ideias. 

  • Personalização para o seu negócio. O GPT pode ser preparado para satisfazer as necessidades exclusivas de diferentes organizações e indústrias.

Desafios

 
  • Preconceito. Como todos os modelos de IA que se baseiam em dados criados por humanos, os preconceitos inerentes a esses dados podem ser refletidos nos conteúdos gerados pelo GPT. Por exemplo, os modelos de IA podem assumir que certas funções na sociedade, como a de cientista, só são desempenhadas por homens porque a maioria dos dados históricos são sobre cientistas do sexo masculino. 

  • Imprecisões. Uma vez que o GPT gera resultados com base numa predição, nem sempre é correto. Pedir-lhe para fazer referência a materiais conhecidos ou prepará-lo através da base de dados de conhecimento da sua organização pode ajudar, mas um humano deve sempre rever o trabalho quanto à precisão da informação.

  • Cibersegurança. Os atores mal-intencionados estão a utilizar o GPT e outros modelos de IA para criar e-mails de phishing convincentes, desenvolver malware e analisar as vulnerabilidades das organizações. A preparação dos colaboradores para reconhecer e-mails de phishing pode ajudar a reduzir o risco da sua organização. É também importante implementar soluções de cibersegurança que possam detetar anomalias e bloquear malware.

  • Violação da propriedade intelectual. O conteúdo gerado pelo GPT pode incluir imagens ou cópias criadas por outra pessoa ou organização. Antes de publicar qualquer conteúdo criado pela IA, confirme que a sua organização tem direitos sobre o conteúdo e utilize as citações de forma adequada.

  • Pedidos ineficazes. Obter bons resultados do GPT requer um pedido bem estruturado. Pode ser necessário treino e um exercício de tentativa e erro para desenvolver um comando que obtenha os resultados esperados.

  • Impenetrabilidade. Uma vez que o GPT foi concebido com um modelo de aprendizagem profunda, é difícil saber como obtém as suas respostas, o que é outro motivo para rever cuidadosamente os resultados antes de o utilizar.

Casos comuns de utilização de GPT

Os modelos GPT podem executar uma ampla gama de tarefas, e as organizações continuam a encontrar novas formas de os utilizar nas suas organizações. Eis alguns exemplos para experimentar:

Criação de conteúdo. Utilize o GPT para ajudar a escrever textos, gerar memes e produzir imagens.

Chatbots e agentes de conversação. Uma vez que o GPT pode entender e responder em linguagem natural, constitui uma ótima ferramenta para chatbots. 

Tradução de idiomas. O GPT tem um bom desempenho na tradução de idiomas, embora seja sempre melhor confirmar a precisão junto de um falante nativo antes da publicação no site ou noutro espaço público.

Análise de sentimentos. O GPT pode ajudar a analisar as avaliações dos clientes, publicações nas redes sociais ou outros textos para compreender como as pessoas se sentem em relação à 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, pode ajudar a desenvolver uma lista de boas opções.

Pesquisa. Uma vez que o GPT é eficaz a resumir informações, constitui também uma excelente ferramenta de pesquisa. Pode ajudar a reduzir o número de sites, relatórios e outros documentos que precisa de rever para encontrar o que procura. Não se esqueça de pedir as origens da informação para poder validar os conteúdos obtidos.

Resumo de reuniões e documentos. O GPT pode poupar muito tempo ao fornecer resumos de reuniões ou documentos longos.

Criação de código de programação. O GPT conhece muitas linguagens de programação e pode gerar fragmentos de código relevantes ou explicar, em linguagem conversacional, o que o código faz.

Análise de dados. Descubra tendências e informações 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 elementos visuais. O GPT-4o mini é um modelo mais pequeno que suporta texto e áudio. Tem um desempenho melhor do que os modelos GPT anteriores, como o GPT-3.5, mas é mais económico.

É previsível que sejam introduzidas melhorias na eficiência e nas capacidades do modelo, tais como:
 
  • Modelos maiores com melhor desempenho. É provável que as iterações futuras do GPT sejam ainda maiores e preparadas com base em mais parâmetros, permitindo-lhes compreender e gerar contexto com maior nuance e complexidade.

  • Maior otimização e personalização. Haverá técnicas mais avançadas para otimizar modelos para domínios ou indústrias específicos, melhorando a sua capacidade de gerar conteúdo relevante e preciso adaptado a campos particulares. As pessoas também poderão personalizar o modelo de acordo com as suas necessidades.

  • Melhor compreensão contextual. Os avanços na compreensão e gestão das dependências a longo prazo ajudarão os modelos a fornecer respostas mais precisas e contextualmente eficientes.

  • Capacidades multimodais mais avançadas. Os modelos tornar-se-ão mais capazes de compreender e gerar conteúdos com base em diversas entradas, como texto, imagens e áudio.

  • Melhor explicabilidade e interpretabilidade. Serão efetuados esforços para tornar os processos de tomada de decisão dos modelos GPT mais transparentes, fornecendo informações sobre como geram respostas e a lógica subjacente ao conteúdo gerado.

  • Desenvolvimento ético e responsável da IA. A investigação e o desenvolvimento em curso centrar-se-ão na redução dos preconceitos nos modelos GPT para garantir resultados mais equitativos e justos. A introdução de métodos melhorados para detetar e mitigar conteúdos prejudiciais, desinformação e resultados inadequados será uma prioridade para garantir uma utilização responsável da tecnologia.
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Perguntas frequentes

  • O GPT é um modelo de IA generativa que utiliza a aprendizagem profunda para interpretar e produzir texto, imagens e sons semelhantes aos humanos.
  • A arquitetura do transformador é uma rede neural de aprendizagem profunda que permite que modelos de IA como o GPT interpretem linguagem natural e gerem texto, imagens e sons originais. Isto é feito através da análise de diferentes componentes de uma entrada e da sua relação entre si para codificar o contexto e o significado. Isto permite-lhe fazer predições sobre o que se segue num bloco de texto, numa imagem ou num som.
  • O GPT é um modelo de IA que utiliza a aprendizagem profunda para interpretar textos, imagens e sons semelhantes aos humanos, de modo a gerar novos conteúdos, fornecer análises de dados ou resumir informações. Executa estas e outras tarefas de forma eficaz porque foi preparado com base conjuntos de dados maciços, utilizando centenas de milhares de milhões de parâmetros. "Pré-treinado" significa que foi preparado com base nestes dados antes de ser lançado para o público.