GPT (Transformador generativo pré-treinado)

Como funciona o GPT

O próprio nome "GPT" decompõe os seus componentes principais:

• Gera: Os modelos GPT criam saídas de texto novas e originais que são coerentes e contextualmente relevantes para o prompt de entrada. Ao contrário dos modelos discriminativos que classificam os dados, os modelos generativos produzem conteúdo novo. Isto pode ir desde continuar uma história até escrever um e-mail ou gerar código.
• Pré-treinado: Antes de serem utilizados para tarefas específicas, os modelos GPT passam por uma fase de treino extensivo em conjuntos de dados de texto maciços provenientes da Internet e de outros materiais licenciados. Este pré-treino permite que o modelo adquira um vasto conhecimento sobre a linguagem, os factos e o raciocínio. Esta capacidade geral pode então ser adaptada a aplicações específicas através de um processo chamado afinação ou através de engenharia rápida.
• Transforma: A arquitetura subjacente é o Transformador, introduzido no influente artigo"Attention Is All You Need". Os transformadores utilizam um mecanismo de auto-atenção que permite ao modelo ponderar a importância de diferentes palavras na sequência de entrada, independentemente da sua posição. Isto ultrapassa as limitações de arquitecturas mais antigas, como as Redes Neuronais Recorrentes (RNN), no tratamento de dependências de longo alcance e permite um processamento mais paralelo em hardware como as GPU.

Principais caraterísticas e evolução

A série GPT tem registado uma evolução significativa, com cada iteração a oferecer capacidades melhoradas:

• GPT-2: Demonstrou capacidades impressionantes de geração de texto, mas foi inicialmente lançado com cautela devido a preocupações com o uso indevido.
• GPT-3: Representou um grande salto em escala e desempenho, capaz de realizar uma ampla gama de tarefas com o mínimo de dados de treinamento específicos da tarefa, muitas vezes se destacando na aprendizagem de poucos disparos.
• GPT-4: Melhora ainda mais o raciocínio, a criatividade e a capacidade de resolução de problemas. Em particular, o GPT-4 é um modelo multimodal, capaz de processar entradas de texto e imagem, expandindo significativamente a sua gama de aplicações. Lê o Relatório Técnico do GPT-4 para mais detalhes.

Estes modelos são excelentes em tarefas como a geração de texto, resumo de texto, tradução automática, resposta a perguntas e geração de código. Muitos modelos GPT estão acessíveis através de plataformas como Hugging Face e podem ser implementados utilizando estruturas como PyTorch ou TensorFlow.

Aplicações no mundo real

Os modelos GPT alimentam inúmeras aplicações em vários domínios:

1. Criação e assistência de conteúdos: Ferramentas como Jasper ou Writesonic utilizam modelos GPT para ajudar os utilizadores a gerar publicações em blogues, textos de marketing, e-mails e outros conteúdos escritos, acelerando significativamente os fluxos de trabalho criativos. Os programadores também utilizam variantes como o GitHub Copilot (alimentado pelo OpenAI Codex, um descendente do GPT) para completar e gerar código.
2. Chatbots avançados e assistentes virtuais: A GPT permite uma IA de conversação mais sofisticada e natural. Os chatbots de atendimento ao cliente podem lidar com consultas complexas, entender melhor o contexto e fornecer respostas mais humanas, melhorando a experiência do usuário. Os exemplos incluem integrações em plataformas como a Intercom ou soluções personalizadas criadas com APIs OpenAI.

GPT vs. outros modelos

É importante distinguir a GPT de outros tipos de modelos de IA:

• vs. BERT: Embora ambos sejam LLMs baseados em transformadores, o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é principalmente um modelo de codificador concebido para compreender o contexto bidireccionalmente. Destaca-se em tarefas como análise de sentimentos, reconhecimento de entidades nomeadas (NER) e classificação de texto. O GPT, sendo focado no descodificador, é optimizado para gerar texto.
• vs. Modelos de visão computacional: Os modelos GPT processam e geram texto (e por vezes imagens, como o GPT-4). Eles diferem fundamentalmente dos modelos de Visão Computacional (CV) como Ultralytics YOLO (por exemplo, YOLOv8, YOLO11). Os modelos YOLO analisam dados visuais (imagens, vídeos) para realizar tarefas como a deteção de objectos, a classificação de imagens ou a segmentação de instâncias, identificando os objectos presentes e a sua localização através de caixas delimitadoras ou máscaras. Enquanto o GPT-4 pode descrever uma imagem, YOLO destaca-se pela localização e classificação precisas dentro de imagens a alta velocidade, adequadas para inferência em tempo real. Os sistemas complexos podem combinar ambos, potencialmente geridos através de plataformas como o Ultralytics HUB.

Os modelos GPT são considerados modelos de base devido às suas amplas capacidades e adaptabilidade, representando uma pedra angular da aprendizagem automática moderna.