GPT-3

GPT-3, que significa Generative Pre-trained Transformer 3, é um modelo de linguagem grande (LLM) de referência desenvolvido pela OpenAI. Lançado em 2020, marcou um salto significativo nas capacidades da IA generativa, demonstrando uma capacidade sem precedentes de compreender e gerar texto semelhante ao humano numa grande variedade de tarefas. O seu desenvolvimento foi um momento crucial no Processamento de Linguagem Natural (PNL), demonstrando o poder da escala maciça na aprendizagem profunda. A arquitetura e a escala do modelo foram detalhadas no influente artigo"Language Models are Few-Shot Learners".

Como funciona

O poder do GPT-3 vem da sua imensa escala e arquitetura. Foi construído utilizando a arquitetura Transformer, que se baseia num mecanismo de atenção para ponderar a importância de diferentes palavras numa sequência. Com 175 mil milhões de parâmetros, o GPT-3 foi treinado com uma quantidade colossal de dados de texto da Internet. Estes dados de treino extensivos permitem ao modelo aprender gramática, factos, capacidades de raciocínio e diferentes estilos de texto.

Uma capacidade chave do GPT-3 é a sua proficiência na aprendizagem de poucos exemplos. Ao contrário dos modelos que requerem uma afinação extensiva para cada nova tarefa, o GPT-3 pode frequentemente executar uma tarefa com elevada competência depois de lhe serem dados apenas alguns exemplos no prompt. Esta flexibilidade torna-o altamente adaptável a uma vasta gama de aplicações sem necessidade de nova formação.

Aplicações no mundo real

As capacidades versáteis de geração de texto do GPT-3 têm sido aplicadas em numerosas indústrias. Dois exemplos proeminentes incluem:

1. Criação avançada de conteúdo: As ferramentas de marketing e de criação de conteúdos, como as oferecidas por Copy.ai e Jasper, tiram partido da API da GPT-3. Permitem aos utilizadores gerar automaticamente posts de blogue de alta qualidade, e-mails de marketing, legendas de redes sociais e outros materiais escritos, acelerando drasticamente os fluxos de trabalho de conteúdo.
2. Geração de código e assistência: O GitHub Copilot, um programador de pares de IA, foi inicialmente alimentado por um modelo derivado do GPT-3. Ele auxilia os desenvolvedores completando automaticamente linhas de código, sugerindo funções inteiras e até mesmo traduzindo comentários em linguagem natural em código executável em ambientes de desenvolvimento como o VS Code, que tem uma integração Ultralytics.

GPT-3 em contexto

É importante distinguir a GPT-3 de outros modelos de IA:

• vs. Modelos GPT posteriores: O GPT-3 faz parte da série Generative Pre-trained Transformer (GPT) e foi sucedido por versões mais poderosas como o GPT-4. Estes modelos mais recentes oferecem um raciocínio melhorado, janelas de contexto maiores e capacidades de aprendizagem multimodal, permitindo-lhes processar imagens para além de texto.
• vs. BERT: Embora ambos se baseiem no Transformer, o GPT-3 é principalmente um modelo generativo, apenas descodificador, optimizado para a geração de texto. Em contraste, o BERT é um modelo apenas codificador concebido para uma compreensão profunda e bidirecional da linguagem, o que o torna mais adequado para tarefas como a classificação de texto, análise de sentimentos e Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER).
• vs. Modelos de Visão Computacional: O GPT-3 foi concebido para processar e gerar texto. Isto é fundamentalmente diferente dos modelos de Visão por Computador (CV), como a família Ultralytics YOLO. Modelos como o YOLO11 são especializados na análise de dados visuais para executar tarefas como deteção de objectos, classificação de imagens ou segmentação de instâncias. Enquanto o GPT-3 pode descrever uma cena, um modelo YOLO pode localizar com precisão objectos dentro dela utilizando caixas delimitadoras. Estas tecnologias complementares podem ser combinadas em sistemas de IA complexos, muitas vezes geridos através de plataformas como o Ultralytics HUB.

O GPT-3 continua a ser um modelo de base de referência na história da aprendizagem automática (ML). No entanto, os utilizadores devem estar cientes das suas limitações, incluindo a tendência para alucinações (geração de informações falsas), a sensibilidade à formulação dos dados de entrada(engenharia de instruções) e o risco de perpetuar preconceitos a partir dos seus dados de treino. Estes desafios sublinham a importância constante da ética da IA e do desenvolvimento responsável da IA, um ponto fulcral para instituições de investigação como o Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI).