O que é GPT-3?
O Transformer Generativo Pré-treinado de terceira geração (GPT-3) é um modelo de linguagem que utiliza aprendizado profundo para gerar todos os tipos de texto. O modelo muito comentado da OpenAI, o GPT-3, requer uma pequena quantidade de texto de entrada para criar grandes volumes de texto relevante gerado por máquina.
O GPT-3 processa entradas de texto para realizar tarefas de linguagem natural. Ele utiliza geração de linguagem natural (NLG) e processamento de linguagem natural (NLP) para entender e produzir texto em linguagem humana natural.
Nos anos anteriores, era extremamente desafiador para as máquinas gerarem conteúdo compreensível para as pessoas, pois não conseguiam entender a complexidade e as nuances da linguagem humana. O GPT-3 foi um divisor de águas, pois aprendeu a criar poesia, artigos, reportagens, histórias e diálogos usando uma pequena quantidade de texto de entrada.
Empresas modernas aproveitam o GPT-3 para escrever códigos de programação, construir chatbots eficazes ou criar aplicativos de software com inteligência artificial.
Como o GPT-3 funciona
O GPT-3 é um modelo de previsão de linguagem com um modelo de aprendizado de máquina de rede neural. Veja como ele funciona.
- Recebe texto de entrada e o transforma. O GPT-3 transforma o texto de entrada no resultado mais útil. Isso é alcançado treinando o sistema para entender grandes volumes de texto da internet para identificar padrões em um processo de pré-treinamento genérico.
- Treina em vários conjuntos de dados. O GPT-3 foi treinado em vários conjuntos de dados com sites como WebText2, Common Crawl e Wikipedia.
- Testes são realizados. O GPT-3 foi treinado através de uma fase de teste supervisionada seguida por uma fase de reforço.
- Pratica com treinadores de linguagem. Uma equipe de treinadores faz uma pergunta ao modelo de linguagem com uma resposta correta em mente. Se o modelo der uma resposta incorreta, os treinadores ajustam o modelo para ensiná-lo a correta. O modelo é ensinado a fornecer várias respostas, que os treinadores classificam da melhor para a pior.
O GPT-3 possui mais de 175 bilhões de parâmetros de aprendizado de máquina. É significativamente maior que seus modelos anteriores, como o Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) e o Turing NLG.
Usos do GPT-3
As organizações usam o GPT-3 para uma variedade de propósitos. Ele cria um código funcional, clona sites ou gera texto que se assemelha à linguagem escrita por humanos. Alguns dos usos mais populares do GPT-3 incluem:
- Criar conteúdo escrito. O GPT-3 ajuda as empresas a criar questionários, memes, receitas, blogs, tirinhas, cópias publicitárias e qualquer coisa que envolva texto.
- Compor música. O GPT-3 pode ajudar músicos a criar novas obras.
- Automatizar conversas. O GPT-3 pode responder a qualquer texto que uma pessoa envie com um novo texto apropriado ao contexto.
- Traduzir texto. O GPT-3 traduz texto em comandos programáticos e vice-versa.
- Analisar sentimentos. O GPT-3 está bem equipado para analisar sentimentos e extrair informações acionáveis.
- Resumir texto. O GPT-3 resume texto para trazer o mesmo significado com menos palavras.
- Traduzir linguagens de programação. O GPT-3 traduz uma linguagem de programação para outra, ajudando desenvolvedores a resolver problemas complexos de engenharia.
Benefícios do GPT-3
O GPT-3 oferece uma boa solução sempre que uma grande quantidade de texto precisa ser gerada com base em uma pequena quantidade de texto de entrada. O GPT-3 é capaz de fornecer saídas decentes dado um punhado de exemplos de treinamento.
A seguir estão alguns dos benefícios adicionais do GPT-3:
- Ele possui uma ampla gama de aplicações de inteligência artificial (IA). É agnóstico em relação à tarefa; pode realizar uma ampla gama de tarefas sem ajuste fino.
- Como qualquer outra tecnologia de automação, o GPT-3 lida com tarefas rápidas e repetitivas.
- Ele permite que os humanos gerenciem tarefas mais complexas que exigem um grau mais alto de pensamento crítico.
- Em muitas situações, não é prático ou viável para os humanos gerarem saída de texto. Por exemplo, chatbots de atendimento ao cliente ou centros podem usar o GPT-3 para responder a perguntas de clientes.
- As equipes de vendas podem usá-lo para se conectar com clientes potenciais, e as equipes de marketing podem escrever cópias. Este tipo de conteúdo precisa de produção rápida e vem com baixo risco. Isso significa que as consequências são relativamente menores se a cópia tiver erros.
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Um dos benefícios cruciais do GPT-3 é que ele é leve e pode rodar em um laptop ou smartphone de consumidor.
Melhores práticas do GPT-3
As empresas aproveitam o poder do GPT-3 para reduzir custos, melhorar seus processos de suporte ao cliente e reduzir a carga de trabalho dos funcionários. Ele oferece soluções de ponta a ponta, desde o desenvolvimento até o treinamento e a integração.
Algumas das melhores práticas para o GPT-3 são mencionadas abaixo:
- Estabelecer objetivos claros. As empresas devem definir objetivos e o escopo do sistema antes de implementar o GPT-3.
- Treinar e monitorar o sistema. O GPT-3 precisa de treinamento para garantir precisão, eficiência e eficácia. O monitoramento regular é importante para identificar e corrigir quaisquer imprecisões ou erros.
- Implementar medidas robustas de privacidade de dados. As empresas devem estabelecer medidas robustas de privacidade de dados para garantir a segurança.
- Fornecer supervisão humana. Apesar dos benefícios da automação, a supervisão humana é necessária para garantir que o sistema opere de forma eficaz e forneça respostas precisas às consultas dos clientes.
GPT-3 vs. GPT-4
GPT-3 e GPT-4 são modelos baseados em IA que utilizam algoritmos de aprendizado profundo e NLP para processar a linguagem humana. Comparado ao GPT-3, o GPT-4 desempenha melhor, mas leva mais tempo para responder do que o GPT-3. O GPT-4 tem uma base de conhecimento mais ampla, o que pode avançar significativamente a capacidade de processar e analisar a linguagem humana.
O GPT-4 é muito maior que o GPT-3, pois o GPT-4 possui 10 trilhões de parâmetros em comparação com os 175 bilhões de parâmetros do GPT-3. O GPT-4 pode processar e analisar mais informações, levando a respostas mais precisas.
Saiba mais sobre compreensão de linguagem natural e por que é tão crítica para o software.
Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
