Descobre o poder dos modelos GPT: IA avançada baseada em transformadores para geração de texto, tarefas de PNL, chatbots, codificação e muito mais. Aprende as principais caraterísticas agora!
Os modelos Generative Pre-trained Transformer (GPT) representam um avanço significativo no domínio do Processamento de Linguagem Natural (PLN), um ramo da Inteligência Artificial (IA) centrado na capacidade de os computadores compreenderem, interpretarem e gerarem linguagem humana. Os GPTs são um tipo de modelo de linguagem de grande porte (LLM) que aproveita a arquitetura do transformador para alcançar um desempenho de ponta em várias tarefas baseadas na linguagem. Esses modelos são pré-treinados em grandes quantidades de dados de texto e podem ser ajustados para aplicações específicas, tornando-os ferramentas incrivelmente versáteis no cenário da IA.
Na sua essência, um modelo GPT é uma arquitetura de rede neural conhecida como transformador, especificamente concebida para processar dados sequenciais como texto. O termo "generativo" destaca a sua capacidade de gerar novo texto que é semelhante aos dados em que foram treinados, em vez de simplesmente classificar ou analisar o texto existente. "Pré-treinado" indica que estes modelos passam por uma fase inicial de treino num conjunto de dados massivo de texto, aprendendo padrões gerais e estruturas de linguagem. Este pré-treinamento permite-lhes desenvolver uma compreensão alargada da gramática, da semântica e até de algum nível de conhecimento do mundo. Após o pré-treinamento, os modelos GPT podem ser ajustados para tarefas específicas a jusante, como a sumarização de texto, a resposta a perguntas ou mesmo a geração de código. Este ajuste fino envolve o treino do modelo pré-treinado num conjunto de dados mais pequeno e específico da tarefa, permitindo-lhe especializar o seu conhecimento para a aplicação desejada. Os modelos GPT estão relacionados com outros modelos de linguagem, mas distinguem-se pela sua arquitetura e metodologia de treino. Ao contrário dos modelos anteriores baseados em Redes Neuronais Recorrentes (RNN), os transformadores em GPTs são excelentes na captura de dependências de longo alcance no texto, graças ao mecanismo de atenção. Este mecanismo permite que o modelo pondere a importância de diferentes partes da sequência de entrada ao processar a informação, conduzindo a uma geração de texto mais coerente e contextualmente relevante.
Os modelos GPT são caracterizados por várias caraterísticas-chave que contribuem para a sua eficácia:
Os modelos GPT têm encontrado aplicações numa vasta gama de indústrias, demonstrando a sua versatilidade e poder na resolução de problemas do mundo real:
Para além destes exemplos, os modelos GPT também estão a ser explorados para aplicações em áreas como a tradução automática, a geração de código, a pesquisa semântica e até a automatização de processos robóticos (RPA), demonstrando a sua ampla aplicabilidade em diversas soluções orientadas para a IA.
É importante distinguir a GPT de outros conceitos relacionados com a IA e a PNL: