GPT-3

Conceitos fundamentais e arquitetura

O GPT-3 é construído sobre a arquitetura Transformer, que se baseia fortemente em mecanismos de auto-atenção para processar o texto de entrada. Esta arquitetura, introduzida no artigo "Attention Is All You Need", permite que o modelo pondere a importância de diferentes palavras ao gerar resultados, captando dependências complexas na linguagem. O GPT-3 foi pré-treinado num enorme conjunto de dados que inclui texto da Internet e fontes licenciadas, permitindo-lhe aprender gramática, factos, capacidades de raciocínio e até algumas competências de codificação. Com 175 mil milhões de parâmetros, era significativamente maior do que o seu antecessor, o GPT-2, contribuindo para o seu melhor desempenho em vários conjuntos de dados de referência de PNL. O aspeto "pré-treinado" significa que adquiriu uma compreensão geral da linguagem que pode ser aplicada a tarefas específicas, muitas vezes com o mínimo de exemplos(aprendizagem de poucas tentativas).

Principais capacidades e aplicações

O GPT-3 é excelente na geração de texto coerente e contextualmente relevante em diversos estilos e formatos. As suas principais capacidades incluem:

• Geração de texto: Cria artigos, histórias, poemas, textos de marketing e muito mais.
• Resposta a perguntas: Fornece respostas a perguntas com base no seu conhecimento adquirido.
• Sumarização de textos: Condensa longas passagens de texto em resumos mais curtos.
• Tradução automática: Traduz textos entre diferentes línguas.
• Geração de código: Escreve trechos de código em várias linguagens de programação com base em descrições de linguagem natural.

Exemplos do mundo real

As capacidades da GPT-3 foram aproveitadas em numerosas aplicações:

1. Ferramentas de criação de conteúdos: Plataformas como Jasper e Copy.ai utilizam GPT-3 ou modelos semelhantes para ajudar os utilizadores a gerar rapidamente publicações em blogues, conteúdos para as redes sociais, e-mails e textos publicitários, ultrapassando o bloqueio do escritor e aumentando a produção de conteúdos.
2. Assistência ao desenvolvedor: As ferramentas que integram o GPT-3, como as primeiras versões do GitHub Copilot, auxiliam os programadores sugerindo complementos de código, gerando código padrão e até mesmo escrevendo funções inteiras com base em comentários ou código existente, acelerando significativamente os fluxos de trabalho de desenvolvimento. Outras aplicações incluem a alimentação de chatbots avançados, a melhoria dos motores de pesquisa semântica e a ajuda na análise de dados.

GPT-3 em contexto

O GPT-3 faz parte da série Generative Pre-trained Transformer (GPT) e serviu como precursor de modelos como o GPT-4, que geralmente oferecem capacidades melhoradas e caraterísticas de aprendizagem potencialmente multimodais (processamento de imagens e texto). Enquanto os modelos GPT são principalmente generativos, outros LLMs como o BERT são frequentemente optimizados para tarefas que requerem uma compreensão bidirecional profunda da linguagem, como a classificação ou o reconhecimento de entidades nomeadas (NER).

Também é importante distinguir os LLMs como o GPT-3, que processam texto, dos modelos focados na Visão por Computador (CV). Os modelos de CV, como o Ultralytics YOLO da Ultralytics (e.g, YOLOv8 ou YOLO11), analisa dados visuais como imagens e vídeos para realizar tarefas como a deteção de objectos, a classificação de imagens ou a segmentação de instâncias. Embora distintas, a PNL e a CV podem ser combinadas em sistemas complexos de IA, por exemplo, utilizando a CV para detetar objectos e a PNL para descrever a cena ou responder a perguntas sobre ela. Estes sistemas integrados podem ser geridos e implementados através de plataformas como o Ultralytics HUB.

O GPT-3 continua a ser um modelo de referência na evolução da aprendizagem automática (ML). No entanto, os utilizadores devem estar cientes das suas limitações, incluindo potenciais alucinações (que geram informações plausíveis mas falsas), sensibilidade à formulação dos dados de entrada(engenharia de sugestões) e a possibilidade de refletir enviesamentos presentes nos seus dados de formação, o que realça a importância constante da ética da IA e do desenvolvimento responsável da IA.