Qual é o mecanismo de funcionamento do ChatGPT?

Como funciona o processamento de linguagem natural de IA que promete revolucionar o mercado

Nos últimos dias você já deve ter ouvido falar do ChatGPT. Ele é um modelo de linguagem de grande escala treinado pela OpenAI. Ele é capaz de responder a perguntas e realizar tarefas de conversação, gerando texto de forma autônoma com base em sua base de conhecimento e treinamento. Os textos gerados são de uma clareza e coerência assustadores. O ChatGPT é usado em aplicativos e serviços de chatbot para melhorar a interação humano-computador. É uma ferramenta poderosa para automatizar tarefas repetitivas e fornecer informações precisas de forma rápida e eficiente.

O ChatGPT é um modelo de linguagem de processamento natural baseado em Transformer. Ele é alimentado por uma grande quantidade de dados de texto e treinado por meio de um processo de aprendizado por reforço para realizar uma ampla variedade de tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo geração de texto, resposta a perguntas, tradução de idiomas e muito mais.

Foto gerada pela IA Dall.E 2 representando o futuro

O Transformer é uma arquitetura de modelo de linguagem baseado em atenção. Aprendizado por reforço é um processo de treinamento de modelos de machine learning onde o modelo aprende ao receber recompensas ou punições baseadas em suas ações. A combinação de Transformer e aprendizado por reforço resulta em modelos de linguagem natural altamente precisos e eficientes.

Photo by Werner Du plessis on Unsplash

Processamento de linguagem natural de IA

O modelo é composto por uma série de camadas de processamento, incluindo camadas de codificação, que analisam a entrada de texto e a representam como um vetor, e camadas de decodificação, que geram a saída de texto a partir desse vetor. As camadas de codificação são baseadas em atenção, o que significa que cada palavra da entrada é pesada de acordo com sua importância relativa para a tarefa em questão.

Um vetor é uma representação matemática de dados, neste caso, palavras. Em processamento de linguagem natural, as palavras são codificadas em vetores para que possam ser processadas pelo modelo. A pesagem das palavras é um processo no qual cada palavra da entrada é atribuída uma importância relativa para a tarefa em questão. Isso é realizado por meio de uma camada de atenção no modelo, que pesa as palavras de acordo com sua relevância para a tarefa e ajuda a determinar a saída final.

O modelo inclui camadas de memória intercaladas, que permitem que ele mantenha informações sobre o contexto ao longo do tempo, e camadas de normalização, que ajudam a garantir que as saídas do modelo sejam coerentes e consistentes. Isso permite que as conversas sejam compreendidas dentro de um contexto como as abas que vão surgindo a esquerda à medida que você vai usando a ferramenta.

O treinamento do ChatGPT é feito com base em um processo de otimização por gradiente estocástico, no qual o modelo é continuamente ajustado para maximizar a probabilidade de gerar saídas corretas para cada entrada. Isso é feito por meio de uma série de amostras de treinamento, que incluem exemplos de tarefas de processamento de linguagem natural, como resposta a perguntas ou geração de texto.

Desculpe entrar num tema tão técnico, mas que é muito necessário para o entendimento geral da ferramenta. O processo de otimização por gradiente estocástico é um método de ajuste dos parâmetros de um modelo de machine learning. Ele funciona calculando o gradiente (direção e taxa de mudança) da perda do modelo em relação aos seus parâmetros e atualizando esses parâmetros na direção do gradiente para minimizar a perda. O “estocástico” se refere ao fato de que a amostra utilizada para calcular o gradiente é selecionada aleatoriamente a cada iteração. Isso ajuda a evitar o fenômeno de “estagnação” no treinamento.

Código genérico do processamento de linguagem natural

Confira abaixo a demonstração de códigos genéricos em Markdown e Python para processamento de linguagem natural apresenta como uma aplicação de inteligência artificial pode entender e processar linguagem humana. Através de técnicas como análise semântica e compreensão de contexto, o código é capaz de responder a perguntas, traduzir textos e realizar outras tarefas relacionadas à linguagem natural.

Gerando um pseudo-código em Markdown demonstrando o funcionamento do processamento de linguagem natural do chatGPT

INPUT: Sentença do usuário
1. Limpe a entrada, removendo pontuação, stopwords e normalizando a forma de palavras.
2. Codifique a entrada em um vetor de representação numérica utilizando word embeddings pré-treinados.
3. Envie o vetor de representação como entrada para o modelo neural de linguagem pré-treinado (por exemplo, o GPT-3).
4. Utilize a saída do modelo para prever a próxima palavra na sentença.
5. Repita os passos 4 até prever um sinal de parada (por exemplo, ponto final).
6. Descodifique a saída do modelo de volta para uma sentença humanamente legível.
7. Devolva a resposta ao usuário.

Este pseudo-código é uma representação simplificada do processo de processamento de linguagem natural utilizado pelo ChatGPT, mas dá uma ideia geral dos passos envolvidos.

Veja agora um código em Python que demonstra como você pode se conectar a um modelo de processamento de linguagem natural pré-treinado, como o GPT-3, utilizando uma biblioteca como transformers:

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
# Carregue o tokenizador
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
# Carregue o modelo
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
model.eval()
# Encode a input
input_text = "Who was Albert Einstein?"
encoded_input = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
# Obtenha a previsão da saída
outputs = model(encoded_input, labels=encoded_input)
loss, logits = outputs[:2]
# Decode the output
decoded_output = tokenizer.decode(torch.argmax(logits[0], dim=1).tolist())
print(decoded_output)

Este exemplo mostra como você pode fazer a previsão da próxima palavra utilizando um modelo pré-treinado de linguagem natural. O código primeiro carrega o tokenizador e o modelo, em seguida, codifica a entrada do usuário em um vetor numérico, faz a previsão da saída e, finalmente, decodifica a saída em uma sentença humanamente legível. Observe que o modelo retorna vários valores, incluindo a perda e as previsões para cada palavra na sentença, mas este exemplo apenas demonstra como decodificar a previsão da próxima palavra.

Imagem gerada pela IA Dall.E 2 representando uma superinteligência

Concluindo

O resultado final é um modelo altamente sofisticado e eficiente, capaz de realizar uma ampla variedade de tarefas de processamento de linguagem natural de forma precisa e confiável. E graças à sua arquitetura baseada em atenção, ele é capaz de lidar com texto de uma ampla variedade de fontes e idiomas, tornando-o uma ferramenta extremamente útil para uma ampla gama de aplicações.

Em resumo, o mecanismo de processamento de linguagem natural do ChatGPT é baseado em um modelo de Transformer alimentado por dados de texto e treinado por meio de otimização por gradiente estocástico. Ele é composto por camadas de codificação, decodificação, memória e normalização, que trabalham juntas para realizar uma ampla variedade de tarefas de processamento de linguagem natural de forma precisa e eficiente.

Ps. Texto construído com a ajuda do chatGPT

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