O GPT (generative pre-trained transformer, transformador generativo pré-treinado) é um tipo de modelo de IA que entende e gera texto como fosse um ser humano. Os GPTs empregam a arquitetura de transformador, um modelo de aprendizado profundo que usa mecanismos de autoatenção para processar linguagem, e criam textos coerentes e relevantes com base na entrada do usuário.
A recente e rápida evolução da inteligência artificial desencadeou uma cascata de novos recursos para empresas em praticamente todos os setores. O poder computacional aprimorado e os algoritmos inovadores estão melhorando drasticamente tarefas como NLP (processamento de linguagem natural), reconhecimento de imagem e análise preditiva, possibilitando que empresas em todo o mundo entendam e segmentem seus clientes e gerem conteúdo informativo e avançado a um custo reduzido, com mais precisão. Na vanguarda desses avanços estão os transformadores generativos pré-treinados, mais comumente conhecidos como GPT.
Desenvolvidos pela OpenAI, os modelos de GPT são um avanço no campo da IA e usam uma arquitetura única conhecida como transformador. Esses modelos são definidos pela sua estrutura de aprendizado profundo e geram textos contextualmente relevantes e muitas vezes indistinguíveis de um conteúdo gerado pelo ser humano. Inicialmente lançada como GPT-1, a tecnologia evoluiu desde então por meio de várias iterações, e as versões mais recentes têm ainda mais capacidade de processar tarefas complexas de linguagem.
Construir um modelo de GPT é um processo sofisticado que requer ferramentas e recursos específicos. Eles devem ser potentes o suficiente para lidar com as complexidades do treinamento de sistemas de IA em grande escala. Aqui está uma visão geral do que a criação de um transformador generativo pré-treinado envolve:
Essencial para qualquer desenvolvimento de IA, esse software simplifica a criação, o treinamento e a validação de modelos de aprendizado profundo. Estruturas conhecidas como TensorFlow, PyTorch e Keras oferecem forte suporte para arquiteturas de rede neural, incluindo os modelos de transformadores usados no GPT.
Os modelos de GPT requerem amplos conjuntos de dados para aprender as sutilezas da linguagem humana. Isso pode consistir em uma grande variedade de textos de livros, artigos, conteúdo de site e outras fontes para garantir uma compreensão ampla da linguagem na qual se basear.
Os modelos de treinamento de GPT exigem poder computacional significativo, geralmente fornecido por GPUs (graphics processing units, unidades de processamento gráfico) ou TPUs (tensor processing units, unidades de processamento de tensor). Esses ambientes aceleram o processo de treinamento e são capazes de processar a grande quantidade de dados e cálculos complexos envolvida
É crucial entender os princípios de redes neurais, algoritmos de otimização e arquiteturas de modelos. Esse conhecimento permite que os desenvolvedores projetem, treinem e ajustem modelos de forma eficaz para alcançar os resultados desejados.
Antes do treinamento, os dados devem ser limpos e pré-processados. Isso inclui tarefas como tokenização, remoção de dados irrelevantes e conversão de texto em formatos adequados para redes neurais. Ferramentas e bibliotecas que ajudam nesse processo são vitais para preparar os dados de treinamento.
Ferramentas para avaliar o modelo
Depois que um modelo é treinado, é importante avaliar seu desempenho usando métricas como perplexidade, precisão e funções de perda. As ferramentas úteis para essas avaliações ajudam os desenvolvedores a refinar o modelo e avaliar se estão prontos para implantação.
Bibliotecas como os transformadores NLTK, SpaCy ou Hugging Face fornecem funções e modelos pré-criados que podem acelerar o desenvolvimento de modelos de GPT. Essas bibliotecas incluem recursos para tarefas de processamento de linguagem que são essenciais para o treinamento e a implantação de modelos sofisticados.
O desenvolvimento de cada nova versão do OpenAI GPT é um marco significativo no campo da inteligência artificial. Esses modelos evoluíram ao longo do tempo, e cada iteração introduz recursos mais avançados e aproveita conjuntos de dados de treinamento maiores. Assim, esses modelos tornam-se “mais inteligentes” (ou pelo menos mais capazes) a cada nova versão.
As principais iterações do GPT incluem:
Lançado em 2018, o GPT-1 foi a primeira versão e trouxe a arquitetura fundamental para os modelos subsequentes. Ele incorporava 117 milhões de parâmetros e podia executar diversas tarefas baseadas em linguagem com êxito moderado. Este modelo preparou o cenário para o desenvolvimento de transformadores mais sofisticados.
O GPT-2 foi lançado em 2019, foi um aperfeiçoamento de seu predecessor e trazia aproximadamente 1,5 bilhão de parâmetros. Inicialmente, ele não foi lançado na íntegra devido a preocupações sobre possível uso indevido (como geração de notícias enganosas ou falsa representação de identidade on-line). O GPT-2 demonstrou um salto significativo na compreensão da linguagem e nas capacidades de geração.
Lançado em 2020, o GPT-3 é um dos maiores e mais poderosos modelos de linguagem já criados e utiliza impressionantes 175 bilhões de parâmetros. Essa iteração marcou um grande avanço na capacidade da IA de gerar texto como um ser humano, escrever ensaios, poesias e até mesmo códigos computacionais que são difíceis de distinguir daqueles escritos por humanos.
Em 2022, foi lançada a versão 3.5, um refinamento do GPT-3. Essa versão resolveu vários dos problemas encontrados no modelo anterior, como qualidade de resposta e eficiência de treinamento. O GPT-3.5 oferecia um desempenho aprimorado, especialmente em conversas com mais nuances e tarefas especializadas.
Mais uma iteração da versão GPT-3, o GPT-3.5 Turbo foi introduzido para simplificar ainda mais o desempenho e otimizar a velocidade de processamento. Essa versão mantém a profundidade de conhecimento do modelo, ao mesmo tempo em que reduz os tempos de resposta e os custos computacionais.
Lançado em 2023, o GPT-4 ampliou ainda mais os limites, incorporando mais dados, técnicas de treinamento refinadas e recursos multimodais, sendo agora capaz de entender e gerar conteúdo com base em entradas de texto e imagem. Essa versão é conhecida por sua precisão significativamente aprimorada, compreensão aperfeiçoada e recursos de saída criativa.
O avanço mais recente no momento em que este material foi escrito é o GPT-4 Turbo. Essa versão amplia os recursos do GPT-4 pois melhora ainda mais a eficiência e as velocidades de processamento e continua estabelecendo novos padrões para o que pode ser alcançado em termos de modelos de linguagem de IA generativa (GenAI).
A eficácia do GPT pode ser atribuída a três componentes principais: modelos generativos, modelos pré-treinados e modelos transformadores. Cada um deles desempenha um papel fundamental na forma como os GPTs entendem e produzem a linguagem
Modelos generativos são uma classe de algoritmos de inteligência artificial projetados para gerar novas instâncias de dados que são semelhantes aos (ainda que distintas dos) dados originais. No contexto do GPT, esses modelos são frequentemente treinados para produzir textos que imitam os estilos de escrita humana. Ao aprender com um vasto corpus de dados de texto, os modelos generativos podem compor conteúdo coerente e contextualmente relevante com base nos padrões e nas estruturas que absorveram. Esse recurso não trata apenas de replicar texto; ele entende e gera respostas com nuances que atendem a solicitações ou perguntas específicas. Isso torna esses modelos inestimáveis em tarefas que variam do atendimento automatizado ao cliente à criação de conteúdo.
A força dos modelos generativos está em sua capacidade de aprender com dados sem programação explícita para cada tarefa. Em vez disso, eles usam métodos estatísticos para inferir os padrões subjacentes nos dados, produzindo uma ampla variedade de saídas a partir de um único modelo.
O pré-treinamento refere-se ao método de treinamento de um modelo de ML (machine learning, aprendizado de máquina) em um grande conjunto de dados antes de ser ajustado para tarefas específicas. Para o GPT, isso envolve o treinamento em uma grande variedade de textos da internet. O processo de pré-treinamento prepara o modelo com uma ampla compreensão da linguagem (incluindo gramática, contexto e até mesmo um certo conhecimento de mundo) antes de ele ser ainda mais otimizado com o ajuste preciso de dados específicos de tarefas. Este extenso pré-treinamento é o que dá ao GPT suas poderosas habilidades de geração de respostas de alta qualidade que parecem naturais, informadas e aplicáveis aos prompts que são fornecidos.
A vantagem de usar modelos pré-treinados é reduzir significativamente o tempo e os recursos necessários para desenvolver modelos eficazes para tarefas específicas. Em vez de começar do zero, desenvolvedores e pesquisadores podem aproveitar os recursos gerais do modelo pré-treinado e, em seguida, ajustá-lo com conjuntos de dados menores e específicos de tarefas.
Os transformadores, a arquitetura que sustenta o GPT, diferem dos modelos anteriores, como RNNs (recurrent neural networks, redes neurais recorrentes), pois empregam mecanismos de atenção. Esses mecanismos ponderam a importância de diferentes palavras em uma frase, independentemente de sua relação posicional, possibilitando que o modelo processe simultaneamente todas as partes dos dados de entrada. O resultado é que o GPT se torna mais eficiente e eficaz na compreensão contextual de longos trechos de texto.
A principal caraterística dos modelos de transformador é a capacidade de gerenciar entradas e saídas em grande escala, o que os torna ideais para tarefas que envolvem a compreensão e a geração de textos de formato longo. Sua arquitetura também suaviza o tratamento de dados dinâmicos e gera saídas com nuances e sensíveis ao contexto, que geralmente ultrapassam a capacidade de outros modelos.
Todas as ferramentas ao longo da história humana tinham a mesma função básica: reduzir o tempo ou o esforço que um ser humano deve investir na conclusão de uma tarefa. Seja essa tarefa introduzir um prego em uma placa de madeira, mover uma carga pesada ou programar um aplicativo de software, tudo se resume a quanto do trabalho a ferramenta pode executar para o ser humano. Nesse sentido, o GPT não é diferente; sua relevância está na sua capacidade de desempenhar muito mais do trabalho com muito menos interação manual ou envolvimento de operadores humanos.
Usando a arquitetura de transformador mencionada anteriormente, os modelos de GPT simplificam processos como tradução, criação de conteúdo e até mesmo desenvolvimento de software, reduzindo significativamente o tempo e o trabalho envolvidos. Essas habilidades tornam os modelos de GPT ferramentas inestimáveis para aumentar a produtividade e a inovação em vários setores. Ao mesmo tempo, o salto na escala e na velocidade de processamento representado por essa tecnologia abre novas possibilidades para empresas, pesquisadores e até mesmo usuários do dia a dia, ampliando os limites do que pode ser automatizado.
Por produzirem resultados semelhantes aos produzidos por humanos com eficiência e precisão de nível computacional, é fácil entender por que os modelos de GPT são considerados um tamanho avanço na IA. Este são alguns dos casos de uso mais impactantes:
Geração de código
O GPT é capaz de automatizar a escrita de código e ajuda os desenvolvedores sugerindo soluções e depurando o código existente.Compreensão da linguagem humana usando NLP
A tecnologia GPT aumenta a capacidade das máquinas de entender sutilezas e conotações da linguagem humana, aperfeiçoando a interação do usuário e automação de serviços.Geração de conteúdo
Da criação de artigos e relatórios à geração de conteúdo mais criativo, os modelos de GPT podem produzir diversas formas de texto de forma clara e rápida.Tradução
Os modelos GPT oferecem tradução quase instantânea entre idiomas, tornando a comunicação global mais acessível.Análise de dados
Esses modelos são capazes de analisar grandes conjuntos de dados para extrair informações e padrões, auxiliando nos processos de tomada de decisões.Conversão de texto
O GPT pode converter texto entre diferentes formatos, como converter prosa em vários formatos de dados estruturados.Produção de materiais de aprendizado
Os GPTs podem gerar conteúdo educacional, feito sob medida para atender a diferentes estilos e necessidades de aprendizado.Criação de assistentes de voz interativos
O GPT alimenta a IA operada por voz, permitindo interações mais naturais em dispositivos como smartphones e assistentes domésticos.Reconhecimento de imagem
Embora conhecidos principalmente pela sua aplicação no trabalho com texto escrito, os modelos de GPT estão sendo cada vez mais usados em tarefas de reconhecimento de imagem, identificando e categorizando dados visuais.
Dada a divulgação generalizada em torno do ChatGPT, não é de admirar que muitas pessoas o considerem sinônimo do conceito mais geral de transformadores generativos pré-treinados. Mas GPT e ChatGPT não são a mesma coisa. O ChatGPT é uma aplicação, e o GPT é a sua tecnologia fundamental subjacente.
GPT refere-se a uma série de modelos de IA cada vez mais sofisticados. Esses modelos são extremamente versáteis e dão suporte a uma ampla variedade de aplicações além da conversa: assistência à escrita automatizada, codificação e criação de conteúdo visual são tarefas aprimoradas pelas soluções de GPT.
O ChatGPT, por outro lado, é uma aplicação específica do modelo de GPT que é adaptada aos usos conversacionais. Ele utiliza uma base de GPT para interagir em diálogos e fornecer respostas inteligentes e de nível humano às consultas dos usuários. Essa especialização permite que o ChatGPT simule um parceiro conversacional quase humano, capaz de responder a perguntas, fornecer explicações, auxiliar na criação de conteúdo escrito e até mesmo participar de conversas casuais. Em outras palavras, o ChatGPT é um chatbot alimentado por IA com recursos avançados.
Transformar dados textuais e visuais não estruturados em algo que um sistema computacional pode compreender e emular não é um processo simples. Os detalhes técnicos que viabilizam o funcionamento do GPT estão além do escopo deste artigo. Num nível mais superficial, os principais processos que alimentam os modelos de GPT incluem:
Treinamento em grandes conjuntos de dados
Os modelos de GPT são inicialmente treinados em grandes quantidades de dados da internet. Esse treinamento envolve técnicas de aprendizado profundo, parte do campo mais amplo do aprendizado de máquina. O GPT-3, por exemplo, foi treinado em aproximadamente 500 bilhões de tokens, que são essencialmente pedaços de texto. Este treinamento extensivo permite que o modelo aprenda uma grande variedade de padrões de linguagem.
Compreensão por meio de tokens
Ao contrário dos seres humanos, os modelos de GPT não compreendem texto de forma direta. Em vez disso, eles dividem o texto nos tokens mencionados acima. Esses tokens podem ser palavras ou partes de palavras e ajudam o modelo a entender a estrutura e a variedade da linguagem humana. A capacidade do GPT-3 de processar esses tokens por meio de seus bilhões de parâmetros permite uma compreensão avançada e a replicação de texto.
O trabalho na arquitetura de transformador
A essência do GPT reside no uso da arquitetura de transformador, especificamente projetada para lidar com sequências de dados (como texto). Esse método é mais eficiente do que as soluções de RNN anteriores e tem mais capacidade de dimensionamento com sequências de texto mais longas.
Uso do mecanismo de autoatenção
Dentro da arquitetura de transformador, o mecanismo de autoatenção permite que o GPT pondere a importância de cada token em relação aos outros tokens em uma frase. Esse processo permite que o modelo se concentre em tokens relevantes ao gerar respostas, garantindo que a saída seja apropriada ao contexto.
Aplicação de treinamento de rede
O modelo de transformador no GPT consiste em várias camadas de redes neurais que calculam probabilidades e relações entre tokens. Ao ajustar os pesos dentro dessas redes, os modelos de GPT podem gerar respostas aprimoradas.
Uso de processos de codificação e decodificação
Em modelos de transformador mais detalhados, um codificador processa o texto de entrada em um conjunto de vetores matemáticos que capturam a essência das palavras e suas relações. Cada vetor representa uma palavra ou um token, mantendo tanto a identidade da palavra quanto suas informações posicionais na frase. Em seguida, o decodificador pega esses vetores e gera o texto de saída. Ele prevê a próxima palavra em uma sequência, considerando as informações codificadas e as palavras que gerou até agora, e reconverte efetivamente a representação interna em texto legível por humanos.
A criação de um modelo de GPT envolve uma série de etapas que exigem planejamento cuidadoso, recursos significativos e profundo conhecimento técnico. As organizações interessadas em desenvolver seus próprios modelos de GPT devem seguir essa abordagem:
Defina o escopo e os objetivos
Defina claramente qual é o objetivo do modelo de GPT. Isso pode variar de usar um chatbot para melhorar o atendimento ao cliente a automatizar tipos específicos de geração de conteúdo.Forme uma equipe qualificada
Reúna uma equipe com experiência em aprendizado de máquina, ciência de dados e engenharia de software. Esta equipe irá liderar o desenvolvimento e o treinamento do modelo de GPT.Adquira e prepare os dados
Colete um conjunto de dados grande que seja relevante para as tarefas que o modelo precisará executar. Em seguida, esses dados devem ser limpos e pré-processados para garantir que sejam adequados para o treinamento do modelo.Escolha as ferramentas e a tecnologia certas
Decida sobre as estruturas de aprendizado profundo e o hardware que darão suporte ao treinamento do GPT.Priorize o treinamento e o ajuste de modelos
Treine o modelo usando conjuntos de dados preparados. Esse processo envolve definir os parâmetros, treinar o modelo iterativamente e ajustar os resultados para melhorar a precisão e o desempenho.Avalie e itere
Avalie continuamente o desempenho do modelo usando métricas apropriadas. Faça ajustes com base no feedback para refinar as saídas do modelo.Implante e integre
Assim que o modelo atender aos padrões desejados, implante-o no ambiente de produção para que ele comece a executar as tarefas designadas. Certifique-se de ele se integre perfeitamente aos sistemas existentes.
A implementação bem-sucedida de modelos de GPT envolve mais do que apenas conhecimento técnico e recursos. As organizações também devem considerar certos aspectos éticos e funcionais para garantir que seus modelos sejam eficazes e responsáveis. Ao criar um GPT personalizado, considere o seguinte:
Eliminação de viés e outros elementos prejudiciais
Para minimizar o viés, é crucial treinar modelos em diversos conjuntos de dados. Testar e atualizar regularmente o modelo, no intuito de identificar e remover qualquer linguagem discriminatória ou prejudicial, é essencial para práticas éticas de IA.Redução de imprecisões
Os modelos de GPT às vezes podem gerar informações incorretas ou enganosas, conhecidas como “alucinações”. A melhoria dos métodos de treinamento e o refinamento das arquiteturas de modelos ajudam a reduzir essas imprecisões, garantindo a confiabilidade do conteúdo gerado. Da mesma forma, a avaliação humana pode ser uma “última defesa” eficaz para detectar saídas imprecisas.Manutenção da segurança dos dados
Garantir que os dados de treinamento não vazem nas saídas é vital para manter a integridade e a confidencialidade das informações. Técnicas como privacidade diferencial, gestão e monitoramento cuidadosos de dados e estabelecimento de políticas transparentes de uso de dados entre os desenvolvedores são essenciais.
Criar um modelo de GPT internamente pode ser um esforço complexo e demorado. Dessa forma, muitas organizações optam por trabalhar com fornecedores terceirizados que se especializam em soluções de IA e aprendizado de máquina. Esses fornecedores trazem a experiência e os recursos necessários para desenvolver ou usar modelos eficazes mais rapidamente e com um investimento inicial menor.
Os modelos de GPT, com a sua capacidade de gerar textos coerentes e relevantes, prometem agregar um valor significativo ao mercado atual em constante evolução tecnológica. Nesse ambiente, usar a plataforma certa para aproveitar o potencial da IA generativa e da automação inteligente é crucial para as empresas interessadas em permanecer na vanguarda da inovação.
A premiada Now Platform®, a plataforma baseada na nuvem que oferece suporte à ampla variedade de produtos e serviços da ServiceNow, oferece soluções abrangentes de IA projetadas para se integrar perfeitamente aos modelos de GPT. A Now Platform melhora a produtividade automatizando tarefas rotineiras e executando análises avançadas, sendo assim uma ferramenta vital para empresas que buscam implementar o GPT. Os recursos de IA da ServiceNow incluem de NLU (Natural Language Understanding, compreensão da linguagem natural) e pesquisa inteligente a análise preditiva e mineração de processos; tudo isso no intuito de simplificar e melhorar os processos de trabalho. Essas ferramentas são criadas para garantir que as empresas possam usar efetivamente a IA em uma ampla variedade de aplicações, de automação do atendimento ao cliente à análise de dados empresariais e tomada de decisões.
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