GPT (Transformador generativo pré-treinado)

GPT (Generative Pre-trained Transformer) é uma família de poderosos modelos de linguagem de grande porte (LLMs) desenvolvidos pela OpenAI. Estes modelos foram concebidos para compreender e gerar texto semelhante ao humano, o que os torna uma pedra angular da IA generativa moderna. O próprio nome descreve os seus componentes principais: é "generativo" porque cria novos conteúdos, "pré-treinado" em grandes quantidades de dados de texto e construído sobre a arquitetura Transformer, uma abordagem revolucionária no Processamento de Linguagem Natural (PNL).

O poder dos modelos GPT reside no seu processo em duas fases. Primeiro, durante o pré-treino, o modelo aprende gramática, factos, capacidades de raciocínio e padrões de linguagem a partir de um enorme corpus de texto e código através de aprendizagem não supervisionada. Esta fase utiliza a arquitetura Transformer, que tira partido de um mecanismo de atenção para ponderar o significado de diferentes palavras numa sequência, permitindo-lhe compreender contextos complexos. Este conhecimento fundamental torna os modelos GPT altamente versáteis. A segunda fase, o ajuste fino, adapta o modelo pré-treinado para executar tarefas específicas, como a tradução ou o resumo, utilizando um conjunto de dados mais pequeno e específico da tarefa.

Aplicações no mundo real

Os modelos GPT foram integrados numa vasta gama de aplicações, revolucionando a forma como interagimos com a tecnologia. Dois exemplos proeminentes incluem:

1. Chatbots avançados e assistentes virtuais: A GPT fornece chatbots altamente sofisticados capazes de se envolver em conversas contextuais e com nuances. Ao contrário dos bots mais simples baseados em regras, os assistentes orientados por GPT podem responder a perguntas complexas, escrever e-mails e até gerar conteúdo criativo, proporcionando uma experiência de utilizador mais natural para plataformas de serviço ao cliente como a Intercom.
2. Criação de conteúdo e assistência: Os profissionais de marketing, redação e desenvolvimento de software utilizam ferramentas baseadas em GPT para a geração de texto. Estas ferramentas podem redigir artigos, escrever textos de marketing, gerar trechos de código e resumir documentos longos, aumentando significativamente a produtividade. Serviços como o Jasper exemplificam esta aplicação.

GPT vs. outros modelos

É importante distinguir a GPT de outros tipos de modelos de IA:

• vs. BERT: Embora ambos sejam LLMs baseados em transformadores, o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é principalmente um modelo de codificador concebido para compreender o contexto bidireccionalmente. Destaca-se em tarefas como a análise de sentimentos, o reconhecimento de entidades nomeadas (NER) e a classificação de textos. O GPT, sendo centrado no descodificador, é optimizado para gerar texto.
• vs. Modelos de visão computacional: Os modelos GPT processam e geram texto (e por vezes imagens, como o GPT-4). Eles diferem fundamentalmente dos modelos de Visão Computacional (CV), como o Ultralytics YOLO. Os modelos YOLO analisam dados visuais para executar tarefas como a deteção de objectos, classificação de imagens ou segmentação de instâncias, identificando o que são objectos e onde estão localizados utilizando caixas delimitadoras. Enquanto o GPT-4 pode descrever uma imagem, um modelo como o YOLO11 é excelente na localização e classificação precisas dentro das imagens a alta velocidade, adequado para inferência em tempo real. Os sistemas complexos podem combinar ambos, potencialmente geridos através de plataformas como o Ultralytics HUB.

Os modelos GPT são considerados modelos de base devido às suas amplas capacidades e adaptabilidade, um conceito estudado por instituições como o CRFM de Stanford. A evolução do GPT-3 para o GPT-4 e mais além também introduziu a aprendizagem multimodal, permitindo que os modelos processem e interpretem imagens, áudio e texto simultaneamente. À medida que estes modelos se tornam mais poderosos, a interação eficaz depende cada vez mais de uma engenharia de prontidão competente, enquanto os programadores têm de enfrentar desafios como as alucinações e promover a ética e a responsabilidade da IA.