O que é ChatGPT e como a tecnologia de NLP está evoluindo?

ChatGPT é um modelo de linguagem natural desenvolvido pela OpenAI, que utiliza a tecnologia de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para entender e gerar texto em linguagem humana. O ChatGPT é um modelo de GPT (Generative Pre-trained Transformer) treinado em grandes conjuntos de dados de texto, o que lhe permite entender e gerar respostas em diversos assuntos, tais como notícias, entretenimento, ciência, tecnologia, e muito mais.

Com o avanço da tecnologia, o NLP tem se tornado cada vez mais sofisticado e preciso. O NLP é um campo da inteligência artificial que se concentra na interação entre humanos e computadores utilizando linguagem natural. Essa tecnologia tem aplicações em diversos campos, como reconhecimento de voz, tradução automática, chatbots e análise de sentimento.

Com o surgimento de modelos de linguagem cada vez mais avançados, a capacidade de os computadores entenderem e gerarem linguagem humana tem evoluído rapidamente. O ChatGPT, por exemplo, é capaz de gerar respostas em linguagem natural que se aproximam muito da linguagem utilizada por humanos, o que é um grande avanço em termos de comunicação com máquinas.

Como usar

Antes de começar a usar o ChatGPT, é importante entender que ele é um modelo de linguagem e, como tal, não possui conhecimento especializado em nenhuma área em particular. Isso significa que ele pode responder a perguntas gerais sobre uma ampla variedade de tópicos, mas pode não ter o conhecimento necessário para responder a perguntas altamente específicas ou técnicas.

Aqui estão as etapas para usar o ChatGPT:

Passo 1: Acesse o ChatGPT

O ChatGPT pode ser acessado por meio de um navegador web em uma das várias plataformas que o utilizam. Algumas plataformas populares incluem o GPT-3 Playground, Hugging Face e OpenAI’s API Playground. Basta abrir uma dessas plataformas em um navegador web e você estará pronto para começar.

Passo 2: Faça uma pergunta

Após acessar o ChatGPT, você pode começar a fazer perguntas. Digite sua pergunta na barra de entrada de texto na página. Tente fazer perguntas claras e diretas, de forma a ajudar o ChatGPT a entender o que você está procurando. Além disso, é importante evitar erros de digitação ou abreviações, pois isso pode dificultar o entendimento da pergunta pelo modelo.

Passo 3: Aguarde a resposta

Após fazer sua pergunta, aguarde alguns segundos enquanto o ChatGPT processa a sua pergunta e gera uma resposta. A resposta será exibida na tela, geralmente logo abaixo da pergunta que você digitou.

Passo 4: Analise a resposta

Depois de receber a resposta, analise cuidadosamente para determinar se ela responde adequadamente à sua pergunta. Se a resposta não for útil ou relevante, você pode fazer uma nova pergunta ou reformular a pergunta original para ajudar o ChatGPT a entender melhor o que você está procurando.

Passo 5: Refine suas perguntas

Ao fazer perguntas, tente ser o mais claro e específico possível. Isso ajudará o ChatGPT a entender melhor o que você está procurando e aumentará a probabilidade de receber uma resposta útil e relevante. Se você estiver fazendo perguntas sobre um tópico específico, tente incluir termos relacionados a esse tópico para ajudar o ChatGPT a entender melhor o contexto da sua pergunta.

Tecnologias

O modelo é alimentado por uma enorme quantidade de dados e usa redes neurais para gerar respostas que são cada vez mais precisas e relevantes para as perguntas feitas pelos usuários. As seguintes tecnologias são usadas para criar o ChatGPT:

Redes neurais

Redes neurais são um componente-chave do ChatGPT. As redes neurais são modelos matemáticos que simulam a forma como o cérebro humano funciona, aprendendo e fazendo previsões com base em padrões nos dados. O ChatGPT usa uma rede neural chamada Transformer para entender e gerar respostas em linguagem natural.

Aprendizado supervisionado

O ChatGPT é treinado usando o método de aprendizado supervisionado. O aprendizado supervisionado envolve alimentar o modelo com exemplos rotulados de perguntas e respostas para que ele possa aprender a gerar respostas precisas para novas perguntas. Esses exemplos rotulados são usados para ajustar os parâmetros da rede neural, permitindo que o modelo gere respostas mais precisas.

Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural (NLP) é a tecnologia usada para ajudar o modelo a entender a linguagem natural e gerar respostas coerentes. O NLP usa uma série de técnicas, incluindo análise sintática e semântica, para entender a estrutura e o significado das frases. Isso ajuda o modelo a gerar respostas mais precisas e relevantes.

Modelagem de linguagem

A modelagem de linguagem é uma técnica de NLP que envolve a criação de modelos probabilísticos que preveem a probabilidade de uma determinada palavra ou frase aparecer em um determinado contexto. Esses modelos são usados para ajudar o modelo a gerar respostas mais precisas e naturais para as perguntas.

Pré-treinamento em grande escala

O ChatGPT é pré-treinado em grande escala em um conjunto de dados enorme e diverso, que inclui bilhões de palavras em diferentes idiomas. Isso permite que o modelo tenha um amplo conhecimento do mundo e da linguagem natural antes de ser ajustado para tarefas específicas, como responder a perguntas.

Camadas de funcionamento

O ChatGPT é composto por várias camadas que permitem que o modelo processe a entrada e produza a saída desejada. Nesta seção, explicaremos as camadas do ChatGPT e como elas funcionam.

Camada de Embedding

A primeira camada do ChatGPT é a camada de embedding. Esta camada mapeia a entrada de texto para um espaço vetorial de alta dimensão, que representa as palavras em relação umas às outras. Cada palavra é representada por um vetor, que é aprendido durante o treinamento do modelo. Essa representação é útil porque permite que o modelo compreenda as relações semânticas entre as palavras.

Camadas de Encoder

Depois da camada de embedding, o texto de entrada é passado por várias camadas de encoder. Cada camada de encoder é composta por uma subcamada de multi-head attention (auto-atencão) e uma subcamada de feedforward. A subcamada de multi-head attention permite que o modelo aprenda a atenção entre as palavras, e a subcamada de feedforward realiza a transformação linear do espaço de vetores de entrada. As camadas de encoder são empilhadas para permitir que o modelo aprenda representações cada vez mais complexas da entrada.

Camadas de Decoder

As camadas de decoder são semelhantes às camadas de encoder, exceto que elas têm acesso a uma máscara de atenção que impede que o modelo atente a informações futuras. As camadas de decoder são usadas para gerar a saída do modelo, que pode ser uma resposta a uma pergunta ou uma continuação de um texto de entrada.

Camada de Saída

A última camada do modelo é a camada de saída, que mapeia a representação vetorial da saída do modelo para um espaço de palavras. Essa camada é composta por uma transformação linear, seguida por uma função softmax, que produz uma distribuição de probabilidade sobre as palavras no vocabulário. A palavra com a maior probabilidade é então selecionada como a próxima palavra na sequência de saída.

Pontos de evolução

Conhecimento limitado

O ChatGPT é alimentado por dados disponíveis na internet, o que significa que seu conhecimento é limitado ao que está disponível publicamente. Embora tenha acesso a uma grande quantidade de informações, ainda há muitas áreas em que a informação disponível é limitada ou desatualizada. Isso pode limitar a capacidade do modelo de responder perguntas ou realizar tarefas em áreas onde a informação é escassa.

Tendência ao viés

Assim como outros modelos de aprendizado de máquina, o ChatGPT é suscetível a viés. Isso significa que o modelo pode reproduzir estereótipos ou preconceitos presentes na linguagem ou nos dados usados para treiná-lo. Embora os desenvolvedores do modelo trabalhem ativamente para mitigar esse problema, ainda há desafios a serem enfrentados para garantir que o ChatGPT não reproduza preconceitos ou estereótipos.

Falta de conhecimento contextual

O ChatGPT não possui uma compreensão contextual de suas respostas, o que pode levar a respostas inconsistentes ou que não fazem sentido em um determinado contexto. Por exemplo, se você perguntar ao ChatGPT sobre um livro específico que você está lendo e depois perguntar sobre um personagem diferente, o modelo pode não entender que se trata de um livro diferente. Isso pode levar a respostas confusas ou irrelevantes.

Incapacidade de compreender a intenção do usuário

O ChatGPT não é capaz de compreender a intenção por trás das perguntas ou respostas do usuário. Isso significa que o modelo pode interpretar erroneamente o que o usuário está tentando dizer, levando a respostas imprecisas ou irrelevantes. Embora os desenvolvedores estejam trabalhando em maneiras de melhorar essa capacidade, ainda há limitações na capacidade do modelo de entender a intenção do usuário.

Inconsistência na qualidade das respostas

Como o ChatGPT é alimentado por dados de treinamento, a qualidade das respostas pode variar amplamente. Algumas respostas podem ser muito precisas e informativas, enquanto outras podem ser vagas ou até mesmo incoerentes. Isso pode levar a uma experiência inconsistente para o usuário, que pode ser frustrante.

Perguntas frequentes

Referências:

1. OpenAI. “GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners”. Disponível em: https://openai.com/blog/language-models-are-few-shot-learners/
2. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2020). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Pearson Education.
3. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in neural information processing systems (pp. 5998-6008).
4. Ruder, S. (2019). NLP’s ImageNet moment has arrived. In The Gradient.
5. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
6. Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI Blog, 1(8), 9.
7. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
8. A paper by Alec Radford, Jeffrey Wu, Rewon Child, David Luan, Dario Amodei, and Ilya Sutskever, titled “Language Models are Unsupervised Multitask Learners” (https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-models.pdf).
9. A blog post by OpenAI, titled “How to Build OpenAI’s GPT-2: ‘The AI That Was Too Dangerous to Release’” (https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/02/how-to-build-openais-gpt-2-the-ai-that-was-too-dangerous-to-release/).
10. A blog post by Jay Alammar, titled “The Illustrated GPT-2” (https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/).
11. A blog post by Chris McCormick, titled “The Illustrated Transformer” (http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/).