Um Futuro Promissor para o GPT

O GPT (Generative Pre-training Transformer) é um modelo de linguagem pré-treinado desenvolvido pela OpenAI. Este modelo foi criado com o objectivo de aperfeiçoar a capacidade de modelos de linguagem mas também de realizar tarefas de processamento de linguagem natural (PLN), como a geração de texto e a tradução.

O GPT foi criado a partir de um modelo anterior chamado GPT-2, que foi lançado em Fevereiro de 2019. O GPT-2 foi o primeiro modelo de linguagem pré-treinado a atingir um desempenho próximo ao humano em várias tarefas de PLN. No entanto, devido ao seu enorme tamanho – mais de 1,5 bilhão de parâmetros – aliado à preocupação de que pudesse ser usado para gerar conteúdo falsificado, a OpenAI decidiu limitar o seu acesso.

Em Junho de 2020, a OpenAI lançou o GPT-3 (third generation Generative Pre-training Transformer), que foi treinado com um conjunto de dados ainda maior do que o GPT-2. Com 175 biliões de parâmetros, o GPT-3 é o modelo de linguagem pré-treinado mais poderoso do mundo até ao momento. É capaz de realizar uma ampla variedade de tarefas de PLN, incluindo a produção de texto, a tradução, a resposta a perguntas e a classificação de texto.

GPT-3 é uma rede neural que consiste numa arquitectura composta por dois componentes principais: um codificador e um decodificador. O codificador recebe como entrada a palavra anterior na frase produzindo uma representação vectorial dela. É então passada por um mecanismo de atenção para produzir a previsão da próxima palavra. O decodificador assume como entrada a palavra anterior e sua representação vectorial que gera uma distribuição de probabilidade sobre todas as palavras possíveis.

Assim, o GPT-3 é capaz de realizar tarefas de processamento de linguagem em vários idiomas. Actualmente suporta mais de 50 idiomas, incluindo o português, inglês, espanhol, francês, alemão, chinês, japonês, russo, entre outros.

O GPT-3 também é capaz de realizar uma ampla variedade de tarefas de PLN em cada um destes idiomas, incluindo a geração de texto, a tradução, a resposta a perguntas e a classificação de texto. Isto significa que pode ser usado para realizar tarefas em qualquer um dos idiomas suportados.

Além disso, o GPT-3 é capaz de reconhecer e entender o contexto de diferentes idiomas, o que significa que ele pode realizar tarefas de PLN de forma precisa e natural em qualquer um dos idiomas suportados. Isso torna-o numa ferramenta poderosa para a realização de tarefas de PLN em vários idiomas.

O modelo utilizado pelo chat.openai.com é baseado no GPT-3, um modelo de linguagem pré-treinado desenvolvido pela OpenAI..

Para treinar o modelo, os investigadores da OpenAI usaram um processo chamado “pré-treinamento” em que o modelo é exposto a grandes quantidades de texto e, em seguida, é ajustado para prever palavras ou frases que seguem o texto fornecido. A técnica de pré-treinamento utilizada para treinar o GPT-3 é designada de pré-treinamento transformador que foi desenvolvida originalmente, em 2017, por investigadores da Google, sendo amplamente utilizada na indústria de tecnologia para treinar modelos de linguagem.

A técnica de pré-treinamento transformador funciona processando sequências de dados de forma paralela e eficiente. Isto é feito usando uma combinação de camadas de codificação que permitem que o modelo aprenda a “entender” o significado das palavras e das frases e a realizar tarefas de processamento de linguagem natural (PLN) com eficiência.

A primeira etapa do pré-treinamento de transformador é expor o modelo a grandes quantidades de texto. O modelo é então ajustado para prever palavras ou frases que seguem o texto fornecido. Isso ajuda o modelo a aprender a “entender” o significado das palavras e das frases e a realizar tarefas de PLN de forma precisa.

Depois de ser pré-treinado, o modelo é ajustado adicionalmente para realizar tarefas específicas, como a resposta a perguntas ou produção de texto. O treinamento fino é realizado usando exemplos específicos de tarefas de PLN, como perguntas e respostas ou exemplos de texto que devem ser gerados. Isso ajuda o modelo a tornar-se ainda mais preciso e eficiente na realização dessas tarefas.

A técnica de pré-treino transformador é muito utilizada na indústria de tecnologia para treinar modelos de linguagem e é considerada uma das técnicas mais eficientes para esse propósito.  permite que os modelos aprendam a “entender” o significado das palavras e das frases de forma precisa e eficiente, o que é fundamental para a realização de tarefas de PLN com sucesso.

Depois de ser pré-treinado, o modelo é ajustado adicionalmente para realizar tarefas específicas, como a resposta a perguntas ou a geração de texto. Isso é chamado de “treinamento fino”. O treinamento fino é realizado usando exemplos específicos de tarefas de PLN, como perguntas e respostas ou exemplos de texto que devem ser gerados. Isso ajuda o modelo a se tornar ainda mais preciso e eficiente na realização dessas tarefas.

O processo de treino do modelo é realizado usando uma combinação de técnicas de aprendizagem automática e de optimização de parâmetros. Isto permite que o modelo aprenda a realizar tarefas de PLN de forma eficiente e precisa.

O futuro do GPT parece ser muito promissor. É esperado que ele continue a evoluir, tornando-se ainda mais poderoso.