O GPT, ou um transformer generativo pré-treinado, é um tipo de modelo de linguagem grande (LLM) que utiliza aprendizado profundo para produzir textos semelhantes aos humanos. As redes neurais são treinadas com conjuntos de dados enormes que contêm texto e código, o que permite que elas entendam e gerem respostas coerentes e contextualmente relevantes. Como um componente fundamental no campo da IA generativa, o GPT ultrapassa os limites do que é possível com a IA, permitindo que as máquinas produzam conteúdo criativo e com qualidade humana.
Os modelos GPT funcionam como uma rede complexa de neurônios artificiais, organizados em camadas para processar informações profundamente, assim como o cérebro humano. A arquitetura é conhecida como transformer, um design de rede neural que os pesquisadores do Google inventaram e tornaram de código aberto em 2017. O transformer permite analisar frases inteiras simultaneamente, em vez de sequencialmente, captando as relações entre palavras, independentemente da distância entre elas.
Essa capacidade vem da "auto-atenção", um mecanismo que permite ao modelo pesar a importância de cada palavra em relação a todas as outras, imitando como os humanos se concentram em diferentes partes de uma frase para entender o contexto.
Para treinar o modelo, é preciso inserir nele grandes quantidades de dados de texto, como livros, artigos, códigos e conversas on-line, para que ele conheça a amplitude e as nuances da linguagem humana. Com a exposição repetida e um processo chamado "backpropagation", em que o modelo aprende com os erros de previsão, ele refina a representação interna da linguagem, tornando-se notavelmente hábil para entender e gerar texto de qualidade humana.
Os modelos GPT podem ser usados de várias maneiras, incluindo alguns dos exemplos a seguir:
Os modelos GPT ajudam a criar conteúdo de alta qualidade para sites, blogs, mídias sociais e muito mais. Essa pode ser uma ferramenta valiosa para empresas e pessoas que precisam criar conteúdo envolvente e informativo regularmente.
Um exemplo é usar modelos GPT para redigir postagens personalizadas em mídias sociais ou escrever descrições de produtos com base nos comandos e informações específicos fornecidos ao modelo. Isso pode ajudar a liberar tempo para outras tarefas.
Esses modelos podem ser usados para criar chatbots e assistentes virtuais que oferecem suporte ao cliente, respondem a perguntas e resolvem problemas. Isso ajuda as empresas a melhorar a satisfação do cliente e reduzir os custos de suporte.
Imagine poder receber suporte instantâneo do atendimento ao cliente a qualquer hora do dia ou da noite, sem ter que esperar na linha ou navegar por menus telefônicos complicados. Esse é o potencial do atendimento ao cliente com tecnologia de IA.
Além do suporte ao cliente, os chatbots também podem ser usados por um público mais amplo para responder a perguntas e até mesmo participar de conversas casuais. Com o desenvolvimento da tecnologia GPT, podemos esperar chatbots ainda mais sofisticados e semelhantes a humanos no futuro.
A tecnologia GPT tem o potencial de revolucionar a forma como os desenvolvedores trabalham. Ela pode ser usada para ajudar na geração de código de computador, o que pode ser uma ferramenta valiosa para desenvolvedores que buscam automatizar tarefas ou acelerar o processo de desenvolvimento.
Isso pode liberar os desenvolvedores para se concentrarem em tarefas mais complexas e criativas. Imagine um futuro em que até mesmo quem tem pouca experiência em programação possa dar vida às próprias ideias com a ajuda de ferramentas de geração de código com tecnologia de IA.
O GPT consegue transformar a educação ao oferecer experiências de aprendizado personalizadas de acordo com as necessidades de cada estudante. Ele pode oferecer feedback personalizado, problemas de prática, módulos interativos, planos de estudo, tutores virtuais e suporte linguístico. Essa integração da IA pode criar um ambiente de aprendizado inclusivo, envolvente e eficaz para todos os estudantes.
A importância do GPT está na capacidade de preencher a lacuna entre humanos e máquinas por meio da linguagem. A proficiência em entender e gerar textos semelhantes aos humanos abre novas possibilidades de comunicação, automação e expressão criativa.
Além disso, a adaptabilidade do GPT a vários domínios e tarefas faz dele uma tecnologia transformadora com potencial para revolucionar uma ampla variedade de setores.
Treinar um modelo GPT é um processo computacionalmente intensivo que envolve alimentá-lo com grandes quantidades de dados de texto e empregar uma abordagem de aprendizado auto supervisionado. O modelo não depende de dados explicitamente rotulados. Em vez disso, ele aprende identificando padrões e relações nos próprios dados.
O processo de treinamento geralmente envolve as seguintes etapas:
O tamanho do conjunto de dados de treinamento, a complexidade do modelo GPT e os recursos computacionais disponíveis desempenham um papel crucial na determinação do tempo e dos recursos necessários para o treinamento. O treinamento de um modelo GPT grande pode levar muito tempo, exigindo hardware especializado e um consumo de energia considerável.
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