Desenvolvendo Aplicativos Com Gpt-4 E Chatgpt

De Jideon F Marques

Imagine um mundo onde você possa se comunicar com computadores tão rapidamente quanto com seus amigos. Como seria isso? Quais aplicativos você poderia criar? Este é o mundo que a OpenAI está ajudando a construir com seus modelos GPT, trazendo capacidades de conversação semelhantes às humanas para nossos dispositivos. Como os mais recentes avanços em IA, o GPT-4 e outros modelos GPT são modelos de linguagem de grande porte (LLMs) treinados em grandes quantidades de dados, permitindo-lhes reconhecer e gerar texto semelhante ao humano com altíssima precisão. As implicações desses modelos de IA vão muito além dos simples assistentes de voz. Graças aos modelos da OpenAI, os desenvolvedores agora podem explorar o poder do processamento de linguagem natural (PNL) para criar aplicativos que entendem nossas necessidades de uma forma que antes era ficção científica. Desde sistemas inovadores de suporte ao cliente que aprendem e se adaptam até ferramentas educacionais personalizadas que compreendem o estilo de aprendizagem único de cada aluno, o GPT-4 e o ChatGPT abrem um mundo totalmente novo de possibilidades. Mas o que são GPT-4 e ChatGPT? O objetivo deste capítulo é aprofundar-se nos fundamentos, origens e principais recursos desses modelos de IA. Ao compreender os fundamentos desses modelos, você estará no caminho certo para construir a próxima geração de aplicativos com tecnologia LLM.

• Idioma: Português
• Editora: Clube de Autores
• Data de lançamento: 20 de set. de 2023

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Desenvolvendo aplicativos com GPT-4 e ChatGPT

Desenvolvendo aplicativos com GPT-4 e ChatGPT

Por Jideon Marques

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Capítulo 1. Fundamentos do GPT-4 e ChatGPT

Imagine um mundo onde você possa se comunicar com computadores tão rapidamente quanto com seus amigos. Como seria isso? Quais aplicativos você poderia criar? Este é o mundo que a OpenAI está ajudando a construir com seus modelos GPT, trazendo capacidades de conversação semelhantes às humanas para nossos dispositivos. Como os mais recentes avanços em IA, o GPT-4 e outros modelos GPT são modelos de linguagem de grande porte (LLMs) treinados em grandes quantidades de dados, permitindo-lhes reconhecer e gerar texto semelhante ao humano com altíssima precisão.

As implicações desses modelos de IA vão muito além dos simples assistentes de voz.

Graças aos modelos da OpenAI, os desenvolvedores agora podem explorar o poder do processamento de linguagem natural (PNL) para criar aplicativos que entendem nossas necessidades de uma forma que antes era ficção científica. Desde sistemas inovadores de suporte ao cliente que aprendem e se adaptam até ferramentas educacionais personalizadas que compreendem o estilo de aprendizagem único de cada aluno, o GPT-4 e o ChatGPT abrem um mundo totalmente novo de possibilidades.

Mas o que são GPT-4 e ChatGPT? O objetivo deste capítulo é aprofundar-se nos fundamentos, origens e principais recursos desses modelos de IA. Ao compreender os fundamentos desses modelos, você estará no caminho certo para construir a próxima geração de aplicativos com tecnologia LLM.

Apresentando grandes modelos de linguagem

Esta seção estabelece os blocos de construção fundamentais que moldaram o desenvolvimento do GPT-4 e do ChatGPT. Nosso objetivo é fornecer uma compreensão abrangente dos modelos de linguagem e PNL, do papel das arquiteturas de transformadores e dos processos de tokenização e predição nos modelos GPT.

Explorando os fundamentos dos modelos de linguagem e PNL

Como LLMs, GPT-4 e ChatGPT são o tipo mais recente de modelo obtido no campo da PNL, que é em si um subcampo do aprendizado de máquina (ML) e da IA. Antes de nos aprofundarmos no GPT-4 e no ChatGPT, é essencial dar uma olhada na PNL e suas áreas afins.

Existem diferentes definições de IA, mas uma delas, mais ou menos consensual, diz que IA é o desenvolvimento de sistemas informáticos que podem executar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Com esta definição, muitos algoritmos caem sob a égide da IA. Consideremos, por exemplo, a tarefa de previsão de tráfego em aplicações GPS ou os sistemas baseados em regras utilizados em videojogos estratégicos. Nestes exemplos, vistos de fora, a máquina parece necessitar de inteligência para realizar estas tarefas.

ML é um subconjunto da IA. No ML, não tentamos implementar diretamente as regras de decisão utilizadas pelo sistema de IA. Em vez disso, tentamos desenvolver algoritmos que permitam ao sistema aprender por si só a partir de exemplos. Desde a década de 1950, quando a pesquisa sobre ML começou, muitos algoritmos de ML

foram propostos na literatura científica.

Entre eles, os algoritmos de aprendizagem profunda ganharam destaque. O

aprendizado profundo é um ramo do ML que se concentra em algoritmos inspirados na estrutura do cérebro. Esses algoritmos são chamados de redes neurais artificiais.

Eles podem lidar com grandes quantidades de dados e ter um desempenho muito bom em tarefas como reconhecimento de imagem e fala e PNL.

GPT-4 e ChatGPT são baseados em um tipo específico de algoritmo de aprendizado profundo chamado transformadores. Os transformadores são como máquinas de leitura. Eles prestam atenção a diferentes partes de uma frase ou bloco de texto para compreender seu contexto e produzir uma resposta coerente. Eles também podem compreender a ordem das palavras em uma frase e seu contexto. Isso os torna altamente eficazes em tarefas como tradução de idiomas, resposta a perguntas e geração de texto.Figura 1-1ilustra as relações entre esses termos.

Figura 1-1. Um conjunto aninhado de tecnologias, desde IA até transformadores A PNL é um subcampo da IA focado em permitir que os computadores processem, interpretem e gerem linguagem humana natural. As soluções modernas de PNL são baseadas em algoritmos de ML. O objetivo da PNL é permitir que os computadores processem texto em linguagem natural. Este objetivo abrange uma ampla gama de tarefas:

Classificação de texto

Categorizando o texto de entrada em grupos predefinidos. Isto inclui, por exemplo, análise de sentimentos e categorização de tópicos. As empresas podem usar a análise de sentimento para compreender as opiniões dos clientes sobre os seus serviços. A filtragem de e-mail é um exemplo de categorização de tópicos em que o e-mail pode ser colocado em categorias como Pessoal, Social, Promoções e Spam.

Tradução automática

Tradução automática de texto de um idioma para outro. Observe que isso pode incluir áreas como tradução de código de uma linguagem de programação para outra, como de Python para C++.

Resposta a perguntas

Responder perguntas com base em um determinado texto. Por exemplo, um portal de atendimento ao cliente on-line poderia usar um modelo de PNL para responder perguntas frequentes sobre um produto, ou um software educacional poderia usar a PNL para fornecer respostas às perguntas dos alunos sobre o tópico que está sendo estudado.

Geração de texto

Gerar um texto de saída coerente e relevante com base em um determinado texto de entrada, denominado prompt.

Conforme mencionado anteriormente, LLMs são modelos de ML que tentam resolver tarefas de geração de texto, entre outras. Os LLMs permitem que os computadores processem, interpretem e gerem linguagem humana, permitindo uma comunicação homem-máquina mais eficaz. Para poder fazer isso, os LLMs analisam ou treinam grandes quantidades de dados de texto e, assim, aprendem padrões e relações entre palavras em frases. Uma variedade de fontes de dados pode ser usada para realizar esse processo de aprendizagem. Esses dados podem incluir textos da Wikipedia, Reddit, o arquivo de milhares de livros ou até mesmo o arquivo da própria internet.

Dado um texto de entrada, este processo de aprendizagem permite que os LLMs façam previsões sobre as palavras seguintes mais prováveis e, desta forma, podem gerar respostas significativas ao texto de entrada. Os modelos de linguagem moderna, publicados nos últimos meses, são tão grandes e foram treinados em tantos textos que agora podem executar diretamente a maioria das tarefas de PNL, como classificação de texto, tradução automática, resposta a perguntas e muitas outras. Os modelos GPT4 e ChatGPT são LLMs modernos que se destacam em tarefas de geração de texto.

O desenvolvimento de LLMs remonta a vários anos. Tudo começou com modelos de linguagem simples, como n-gramas, que tentavam prever a próxima palavra em uma frase com base nas palavras anteriores. Os modelos de N-gramas usam frequência para fazer isso. A próxima palavra prevista é a palavra mais frequente que segue as palavras anteriores no texto em que o modelo n-grama foi treinado. Embora esta abordagem tenha sido um bom começo, a necessidade de melhoria dos modelos n-gram na compreensão do contexto e da gramática resultou na geração de texto inconsistente.

Para melhorar o desempenho dos modelos de n-gramas, foram introduzidos algoritmos de aprendizagem mais avançados, incluindo redes neurais recorrentes (RNNs) e redes de memória de longo e curto prazo (LSTM). Esses modelos poderiam aprender sequências mais longas e analisar o contexto melhor do que n-gramas, mas ainda precisavam de ajuda para processar grandes quantidades de dados com eficiência. Esses tipos de modelos recorrentes foram os mais eficientes durante muito

tempo e, portanto, foram os mais utilizados em ferramentas como a tradução automática.

Compreendendo a arquitetura do transformador e seu papel nos LLMs A arquitetura Transformer revolucionou a PNL, principalmente porque os transformadores abordam efetivamente uma das limitações críticas dos modelos anteriores de PNL, como RNNs: sua luta com longas sequências de texto e manutenção do contexto nesses comprimentos. Em outras palavras, enquanto os RNNs tendiam a esquecer o contexto em sequências mais longas (o infame esquecimento catastrófico), os transformadores vieram com a capacidade de lidar e codificar esse contexto de forma eficaz.

O pilar central desta revolução é o mecanismo de atenção, uma ideia simples mas poderosa. Em vez de tratar todas as palavras numa sequência de texto como igualmente importantes, o modelo presta atenção aos termos mais relevantes para cada etapa da sua tarefa. A atenção cruzada e a autoatenção são dois blocos arquitetônicos baseados nesse mecanismo de atenção e são frequentemente encontrados em LLMs. A arquitetura do Transformer faz uso extensivo desses blocos de atenção cruzada e autoatenção.

Atenção cruzada ajuda o modelo a determinar a relevância das diferentes partes do texto de entrada para prever com precisão a próxima palavra no texto de saída. É

como um holofote que ilumina palavras ou frases no texto de entrada, destacando as informações relevantes necessárias para fazer a previsão da próxima palavra, ignorando detalhes menos importantes.

Para ilustrar isso, vamos dar um exemplo de uma tarefa simples de tradução de frases.

Imagine que temos uma frase em inglês de entrada, Alice gostou do clima ensolarado em Bruxelas, que deveria ser traduzida para o francês como Alice aprofité du temps ensoleillé à Bruxelles. Neste exemplo, vamos nos concentrar na geração da palavra francesa ensoleillé, que significa ensolarado. Para esta previsão, a atenção cruzada daria mais peso às palavras inglesas sunny e weather, uma vez que ambas são relevantes para o significado de ensoleillé. Ao focar nessas duas palavras, a atenção cruzada ajuda o modelo a gerar uma tradução precisa para esta parte da frase.Figura

1-2ilustra este exemplo.

Figura 1-2. A atenção cruzada usa o mecanismo de atenção para focar em partes essenciais do texto de entrada (frase em inglês) para prever a próxima palavra no texto de saída (frase em francês)

Autoatenção refere-se à capacidade de um modelo de focar em diferentes partes de seu texto de entrada. No contexto da PNL, o modelo pode avaliar a importância de cada

palavra em uma frase com as demais palavras. Isso permite compreender melhor as relações entre as palavras e ajuda o modelo a construir novos conceitos a partir de várias palavras no texto de entrada.

Como exemplo mais específico, considere o seguinte: Alice recebeu elogios dos colegas. Suponha que o modelo esteja tentando entender o significado da palavra ela na frase. O mecanismo de autoatenção atribui pesos diferentes às palavras da frase, destacando as palavras relevantes para ela neste contexto. Neste exemplo, a autoatenção daria mais peso às palavras Alice e colegas. A autoatenção ajuda o modelo a construir novos conceitos a partir dessas palavras. Neste exemplo, um dos conceitos que poderiam surgir seria colegas de Alice, conforme