O ChatGPT

ChatGPT é um modelo de linguagem de grande escala desenvolvido pela OpenAI. Ele foi treinado com milhões de exemplos de conversação e é capaz de responder a perguntas e completar frases com informações relevantes. O ChatGPT tem a capacidade de aprender e se atualizar com as mudanças na linguagem e no conhecimento graças ao seu modelo de aprendizado chamado Generative Pre-Trained Transformer.

Natural Language Processing

As tarefas de NLP (Processamento de Linguagem Natural) são aplicações de inteligência artificial que visam a compreensão e a manipulação do idioma humano. Algumas tarefas comuns de NLP incluem tradução automática, resumo de texto, classificação de sentimentos, análise de entidades, detecção de informações, extração de conhecimento, e reconhecimento de fala. Essas tarefas exigem a compreensão profunda da estrutura, significado e contexto da linguagem natural, o que torna a NLP uma área de pesquisa ativa e desafiante dentro da inteligência artificial.

Transformers(NLP)

Transformers são uma arquitetura de rede neural profunda desenvolvida para tarefas de processamento de linguagem natural (NLP). Eles são baseados em uma arquitetura de atenção que permite ao modelo concentrar-se em diferentes partes do input ao mesmo tempo. Isso é importante para tarefas de NLP, onde a ordem das palavras é importante, mas o modelo precisa considerar contextos mais amplos para fazer previsões precisas.

Os transformers foram introduzidos pela primeira vez por Vaswani et al. em 2017 e rapidamente se tornaram uma das arquiteturas de rede neural mais populares e bem-sucedidas para tarefas de NLP. Eles foram usados para alcançar resultados state-of-the-art em uma ampla gama de tarefas de NLP, incluindo tradução de linguagem, geração de texto, resposta a perguntas, análise de sentimento e mais.

Curiosidade: Eles estão ajudando os pesquisadores a entender as cadeias de genes no DNA e os aminoácidos nas proteínas de maneiras que podem acelerar o desenvolvimento de medicamentos.

Generative Pre-Trained Transformer

Generative Pre-Trained Transformer (GPT) é um modelo de aprendizado de linguagem natural baseado em transformadores. Ele é pré-treinado em dados de texto e pode ser refinado para tarefas específicas de processamento de linguagem, tornando-se uma ferramenta versátil e eficiente. O GPT é amplamente utilizado em aplicações como assistente virtual, tradução automática e geração de texto.

Versionamentos

GPT:

• Lançado em 2018.
• Modelo de linguagem baseado em transformadores pré-treinado.
• Possui 1,5 bilhões de parâmetros.

GPT-2:

• Lançado em 2019.
• Modelo de linguagem baseado em transformadores pré-treinado.
• Possui 1,5 bilhões de parâmetros.
• Novos recursos de linguagem e desempenho significativamente melhorado em relação ao GPT original.

GPT-3:

• Lançado em 2020.
• Modelo de linguagem baseado em transformadores pré-treinado.
• Possui 175 bilhões de parâmetros, tornando-o o modelo de linguagem mais grande e avançado disponível até o momento.
• Capaz de realizar uma ampla variedade de tarefas de processamento de linguagem sem treinamento adicional.
• Possui recursos de linguagem avançados, como compreensão de contexto e geração de texto coerente.

Bibliotecas

Existem várias bibliotecas e ferramentas disponíveis para utilizar o modelo GPT, incluindo:

PyTorch: Uma biblioteca de aprendizado profundo popular e de código aberto, que fornece suporte para treinar e usar o modelo GPT.

TensorFlow: Uma biblioteca de aprendizado profundo amplamente utilizada, que fornece suporte para treinar e usar o modelo GPT.

OpenAI API: Uma API de alto nível da OpenAI que permite acessar modelos GPT pré-treinados e utilizá-los em aplicações.

Transformers: Uma biblioteca em Python que fornece acesso a modelos GPT pré-treinados da Hugging Face, incluindo o GPT-2 e o GPT-3.

AllenNLP: Uma biblioteca de processamento de linguagem natural escrita em Python que fornece suporte para treinar e usar o modelo GPT.

Estas bibliotecas podem ser usadas com diferentes níveis de complexidade, desde a utilização de modelos pré-treinados até o treinamento de modelos GPT personalizados. O escolhido dependerá das necessidades específicas da aplicação.

Etapas de Treinamento

O fluxo de treinamento de um modelo GPT geralmente inclui as seguintes etapas:

Preparação de Dados: Os dados de texto são processados e limpos para remover informações irrelevantes ou ruído. Além disso, os dados são divididos em conjuntos de treinamento, validação e teste.

Embedding: Os dados de texto são convertidos em vetores de embedding, que são representações numéricas dos tokens de texto.

Treinamento: O modelo GPT é treinado com os dados de treinamento, usando uma função de perda para avaliar o desempenho do modelo e um otimizador para atualizar os pesos do modelo.

Validação: O modelo é avaliado com os dados de validação para verificar se está generalizando bem para dados desconhecidos.

Ajuste de hiperparâmetros: Se necessário, os hiperparâmetros do modelo, como a taxa de aprendizado, o tamanho do batch e o número de épocas de treinamento, podem ser ajustados para melhorar o desempenho do modelo.

Teste: O modelo é avaliado com os dados de teste para medir a precisão e a eficácia do modelo treinado.

Uso: Finalmente, o modelo treinado é usado para realizar tarefas, como geração de texto, tradução automática, análise de sentimentos, entre outras.

Estas etapas são repetidas várias vezes até que o modelo alcance o desempenho desejado.

Treinamento de Modelo GPT-3 com Python

O Python permite aos usuários treinar seus próprios modelos de linguagem baseados na arquitetura do GPT-3 . Isso pode ser feito com o uso de bibliotecas de aprendizado de máquina, como o da Open I ou PyTorch, permitindo aos usuários personalizar e aperfeiçoar seus modelos de acordo com suas necessidades específicas.

Utilizando a biblioteca da OpenAI podemos realizar o treinamento da seguinte maneira:

import openai

# Inicialização da API OpenAI
openai.api_key = "CHAVE_API_OPENAI"

# Treinamento de um modelo GPT-3 com os dados de treinamento
model = openai.Train(
    engine="gpt-3",
    dataset=openai.Dataset.from_text("**textosdetreinamento.txt**"),
    model_engine=openai.ModelEngine.gpt3,
    batch_size=32,
    epochs=100
)

# Uso do modelo treinado para gerar texto
generated_text = model.generate(prompt="Comece a escrever um texto aqui: ")
print(generated_text)

Esse código em Python é uma implementação simples de um modelo GPT-3 usando a API OpenAI. A primeira linha importa a biblioteca OpenAI. A segunda linha inicializa a API OpenAI com a chave fornecida pelo usuário. Em seguida, o modelo é treinado com a função "openai.Train". Os parâmetros incluem a engine "gpt-3", os dados de treinamento do arquivo "textosdetreinamento.txt", o tamanho do lote de 32 e 100 épocas de treinamento. Por fim, o modelo é usado para gerar texto usando a função "model.generate", onde o usuário fornece uma solicitação (prompt) para o modelo. O texto gerado é então exibido na tela.

O tamanho do lote é a quantidade de amostras de dados usadas por vez para atualizar os pesos do modelo durante o treinamento. Em outras palavras, é o número de exemplos que o modelo vê antes de atualizar os seus pesos. Um tamanho de lote grande pode resultar em uma convergência mais rápida, mas também pode exigir mais memória. Já o tamanho de lote pequeno pode resultar em uma convergência mais lenta, mas é menos intensivo em termos de memória.

As épocas de treinamento são o número de vezes que o modelo é exposto a todo o conjunto de dados de treinamento. Cada época representa uma iteração completa de treinamento, onde o modelo vê todas as amostras de dados uma vez. O objetivo é que, após cada época, o modelo fique cada vez mais preciso na previsão dos dados. O número de épocas de treinamento é um parâmetro que afeta diretamente a precisão e o tempo de treinamento do modelo. Se o número de épocas for muito pequeno, o modelo pode não ter tempo suficiente para aprender bem, mas se for muito grande, ele pode sobre ajustar aos dados de treinamento.

Arquivo de Treinamento.

Arquivo: textosdetreinamento.txt

O sol brilhava intensamente no céu de verão. As pessoas se reuniam nas praias para curtir o calor e aproveitar o mar. Muitos surfavam nas ondas, enquanto outros se refrescavam na água. A praia estava cheia de risadas e música.

De repente, uma tempestade surgiu e a situação mudou drasticamente. As pessoas correram para se abrigar e a praia ficou vazia. Chovia forte e o vento soprava com força. A tempestade durou por algumas horas e depois passou. Quando a chuva parou, a praia ficou cheia de poça d'água.

No dia seguinte, a praia estava limpa e seca novamente. O sol brilhava e as pessoas retornavam para curtir o mar. Era como se a tempestade nunca tivesse acontecido.

Conclusão

O GPT é baseado em uma arquitetura de linguagem profunda, o que significa que ele é capaz de compreender o significado por trás das palavras e frases, e usa essa compreensão para gerar respostas precisas. Isso o diferencia de outros sistemas de linguagem, que só são capazes de seguir regras pré-definidas para responder a perguntas.

Ele foi treinado com milhões de documentos e páginas da web, o que lhe permite compreender uma ampla gama de tópicos e linguagens. Isso também o torna capaz de responder a perguntas em muitos idiomas diferentes.

Além de responder a perguntas, o GPT também é capaz de gerar textos e fazer traduções. Isso o torna uma ferramenta valiosa para muitas empresas e organizações, que podem usá-lo para automatizar tarefas de escrita e tradução, o que pode economizar tempo e recursos.

Em resumo, o modelo de treinamento GPT é uma tecnologia revolucionária que está mudando a forma como os computadores interagem com a linguagem humana. Sua capacidade de aprendizado e compreensão da linguagem é sem precedentes e está abrindo novas possibilidades para a tecnologia da informação.

Bônus

Utilizando Transformers da Huggingface(Python)

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# Carregue o tokenizador
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# Encode o contexto inicial
input_ids = tokenizer.encode("Write a poem about peace", return_tensors='pt')

# Carregue o modelo
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# Defina a quantidade de texto a ser gerado
num_generated = 200

# Gere o texto
outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=num_generated)

# Decode o texto gerado
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_text)