GPT-3

GPT-3, abreviatura de Generative Pre-trained Transformer 3, é um revolucionário Modelo de Linguagem Grande (LLM) desenvolvido pela pela organização de investigação OpenAI. Lançado em 2020, representa um momento decisivo no domínio da Inteligência Artificial (IA), demonstrando uma capacidade sem precedentes para compreender e gerar texto semelhante ao humano. Sendo um modelo de terceira geração da série série GPT, tira partido de conjuntos de dados maciços e da arquitetura arquitetura Transformer para executar uma vasta gama de processamento de linguagem natural (PNL) (PNL) sem necessitar de uma reciclagem extensiva específica da tarefa.

A mecânica da GPT-3

O núcleo do impressionante desempenho da GPT-3 reside na sua escala e no seu design sofisticado. Contém 175 mil milhões de de parâmetros de aprendizagem automática, que são as variáveis internas que o modelo ajusta durante o treino para minimizar os erros. Esta enorme quantidade de parâmetros permite que o modelo capte as nuances intrincadas da linguagem humana. O GPT-3 é construído sobre um rede neural Transformer apenas descodificadora, utilizando um mecanismo conhecido como auto-atenção para pesar a importância de diferentes palavras numa frase contextualmente.

Durante o seu desenvolvimento, o modelo foi treinado com centenas de milhares de milhões de palavras provenientes do conjunto de dados Common Crawl livros, Wikipedia e outras fontes da Internet. Este processo, conhecido como aprendizagem não supervisionada, permite ao modelo prever eficazmente a palavra seguinte numa sequência. Uma caraterística que define o GPT-3 é a sua capacidade de aprendizagem de poucos disparos. Ao contrário dos modelos mais antigos que que precisavam de um ajuste fino para cada função específica, o GPT-3 pode muitas vezes entender uma nova tarefa - como traduzir idiomas ou resumir parágrafos - simplesmente vendo alguns resumir parágrafos - simplesmente vendo alguns exemplos fornecidos no prompt de entrada.

Aplicações no Mundo Real

A versatilidade da GPT-3 levou à sua adoção em várias indústrias, alimentando aplicações que requerem geração e compreensão de texto sofisticadas.

1. Geração automatizada de conteúdo: As plataformas de marketing e os assistentes de redação utilizam a GPT-3 para redigir e-mails, posts em blogs e textos para redes sociais. Ferramentas como o Jasper baseiam-se nesta tecnologia para ajudar os utilizadores a ultrapassar o bloqueio do escritor e a escalar os seus fluxos de trabalho de produção de conteúdos, garantindo um tom e estilo consistentes.
2. Conclusão de código e programação: Os programadores utilizam assistentes de codificação alimentados por IA, tais como GitHub Copilot, que tem a sua origem no GPT-3 e nos seus derivados como o OpenAI Codex. Estas ferramentas interpretam comentários em linguagem natural e sugerem blocos de código sintaticamente corretos blocos de código sintaticamente corretos, acelerando significativamente os ciclos de desenvolvimento de software.

Embora a GPT-3 trate de dados textuais, os sistemas modernos de IA combinam frequentemente os LLM com visão computacional (CV) para criar agentes multimodais agentes multimodais. Por exemplo, um LLM pode interpretar o pedido de um utilizador para "encontrar o carro vermelho" e acionar um modelo de deteção de objectos de deteção de objectos para executar a pesquisa visual.

O seguinte trecho de código demonstra como um Ultralytics YOLO11 é inicializado e executado, uma ação que um agente avançado alimentado por GPT-3 poderia ser programado para executar autonomamente com base em comandos do utilizador.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model, optimized for speed and accuracy
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Perform inference on an image to detect objects
# This command could be triggered by an NLP agent parsing user intent
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the detection results with bounding boxes
results[0].show()

Distinguir a GPT-3 de conceitos relacionados

Para compreender o panorama da IA, é útil diferenciar a GPT-3 de outros modelos e termos importantes.

• vs. GPT-4: O GPT-3 é um modelo unimodal, o que significa que processa e gera apenas texto. O seu sucessor, GPT-4, introduz capacidades de aprendizagem multimodal, permitindo que lhe permite aceitar entradas de imagens juntamente com texto para realizar tarefas complexas de raciocínio visual, um salto significativo descrito no Investigação GPT-4 da OpenAI.
• vs. BERT: Embora ambos utilizem a arquitetura Transformer, BERT é um modelo apenas de codificador concebido por Google para compreender o contexto das palavras em ambas as direcções (bidirecional). O GPT-3 é um modelo apenas de descodificador optimizado para tarefas generativas. O BERT destaca-se na classificação e na análise de sentimentos, enquanto o GPT-3 domina na produção de texto criativo.
• vs. Ultralytics YOLO11: GPT-3 é um modelo linguístico, enquanto YOLO11 é um modelo visual de última geração. YOLO (You Only Look Once) é especializado na deteção de objectos, classificando e localizando objectos em imagens em tempo real. Enquanto o GPT-3 lida com tokens e semântica, YOLO lida com pixéis e caixas delimitadoras.

Desafios e ética

Apesar das suas capacidades inovadoras, o GPT-3 não está isento de limitações. Pode produzir com confiança informações incorrectas informação incorrecta, um fenómeno conhecido como alucinação. Além disso, como foi treinada em dados da Internet, pode inadvertidamente reproduzir algoritmicamente. A utilização efectiva do modelo requer muitas vezes uma engenharia de prontidão qualificada para para orientar os seus resultados. Estes desafios sublinham a importância da ética da IA e a investigação em curso por instituições como o Centro de Investigação de Modelos de Fundação de Stanford (CRFM) para garantir uma e responsável.