1. Conceito de Modelos

No campo da inteligência artificial, "modelo" geralmente se refere a um modelo computacional, que é uma representação abstrata de eventos ou dados do mundo real. Em aprendizado de máquina e aprendizado profundo, os modelos identificam padrões nos dados e usam esses padrões para prever o comportamento ou tendências de novos dados. A importância do modelo é crucial, pois afeta diretamente o desempenho e a precisão dos sistemas inteligentes.

Modelo = Dados + Estrutura + Algoritmo de Aprendizagem

Esta fórmula revela que o modelo é composto por três componentes principais: dados (de onde ele aprende), estrutura (sua composição interna) e algoritmo de aprendizagem (como ele aprende a partir dos dados). Combinar efetivamente esses três elementos pode desenvolver modelos capazes de realizar tarefas complexas, como reconhecimento de imagem e tradução de idiomas.

Na ciência da computação, uma função é um bloco de código que encapsula uma série de operações. Ela aceita parâmetros de entrada, os processa e produz saída. Da mesma forma, podemos pensar nos modelos da OpenAI como um tipo especial de "função". Esses modelos, como o GPT-4, podem ser vistos como funções com entradas (prompts) e saídas (respostas). Os desenvolvedores fornecem a entrada, e o modelo, treinado em uma quantidade massiva de dados, processa as informações de entrada usando algoritmos complexos e retorna saídas altamente relevantes.

2. Modelo de Geração de Texto (GPT)

2.1 Introdução ao Modelo GPT

O modelo GPT é um modelo representativo de geração de texto desenvolvido pela OpenAI, sendo os mais famosos o GPT-4 e o GPT-3.5. Esses modelos, treinados em grandes quantidades de dados, podem compreender linguagem natural e até mesmo documentos formais. Ao utilizar um modelo como esse, fornecemos a ele um "prompt" e ele gera texto com base nesse prompt. Por exemplo, ao fazer uma pergunta ao GPT-4, ele tentará fornecer uma resposta precisa e útil.

2.2 Aplicações do Modelo GPT

O modelo GPT pode ser aplicado a uma ampla gama de tarefas, incluindo, mas não se limitando a:

  • Geração de Conteúdo: Criação automática de artigos de notícias, postagens em blogs e qualquer tipo de conteúdo original.
  • Resumos: Produção de resumos concisos de artigos, relatórios ou textos longos.
  • Conversas: Simulação de chat, fornecimento de suporte ao cliente ou participação em consultas virtuais.

3. Assistentes

Os assistentes geralmente se referem a entidades que podem realizar tarefas em nome dos usuários. Na API da OpenAI, esses assistentes são alimentados por grandes modelos de linguagem como o GPT-4. As tarefas executadas pelos assistentes dependem das instruções incorporadas na janela de contexto do modelo. Além disso, os assistentes frequentemente podem acessar ferramentas que lhes permitem realizar tarefas mais complexas, como executar código ou recuperar informações de arquivos.

Por exemplo, você pode projetar um assistente para responder automaticamente a perguntas frequentes no atendimento ao cliente, ou para resumir pontos-chave de um relatório extenso para você. Utilizar assistentes pode aumentar consideravelmente a eficiência no trabalho, permitindo que os humanos se concentrem em tarefas mais criativas e estratégicas.

import openai

openai.api_key = 'Sua chave de API'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-004",  # usando uma versão do modelo GPT-4 aqui
  prompt="Este é um exemplo simples para ilustrar como usar um assistente. Você pode me ajudar a resumir o ponto principal do parágrafo a seguir? 'No mercado de hoje, o investimento diversificado é uma parte importante do planejamento financeiro, e a alocação de ativos em diferentes mercados pode equilibrar efetivamente o risco e o retorno.'",
  max_tokens=150
)

print(response.choices[0].text.strip())

Neste exemplo, chamamos uma versão da API da OpenAI e projetamos um prompt simples para que o assistente resuma o conteúdo principal de um parágrafo de texto para nós. Na prática, essa funcionalidade pode ser estendida para várias tarefas de processamento de texto, como escrita, edição, tradução e muito mais.

4. Incorporações

As incorporações referem-se à transformação de dados (como um pedaço de texto) em uma representação vetorial, com o objetivo de preservar os aspectos semânticos e característicos dos dados. Através das incorporações, blocos de dados com conteúdos semelhantes estarão mais próximos uns dos outros no espaço vetorial. A OpenAI fornece um modelo de incorporação de texto que pode receber uma string de texto como entrada e gerar um vetor de incorporação como saída. As incorporações são muito úteis para tarefas como busca, agrupamento, sistemas de recomendação, detecção de anomalias e classificação.

Por exemplo, podemos usar incorporações para aprimorar um sistema de recomendação. O sistema pode encontrar os itens mais semelhantes ao comparar a distância entre os vetores de incorporação das descrições inseridas pelo usuário e as descrições dos itens.

As incorporações são comumente aplicadas nos seguintes cenários:

  • Recuperação de Informação (Busca): Comparar as incorporações de diferentes documentos para encontrar os documentos mais relevantes para uma consulta.
  • Agrupamento de Texto: Agrupar documentos ou fragmentos de texto com base no conteúdo ou na similaridade semântica.
  • Sistemas de Recomendação: Analisar o comportamento e as preferências do usuário para encontrar itens ou conteúdos potencialmente interessantes através da comparação de incorporações.
  • Detecção de Anomalias: Identificar pontos de dados incomuns no espaço vetorial, que poderiam indicar erros ou descobertas importantes.
  • Classificação: Após a incorporação de documentos em vetores, modelos de classificação de aprendizado de máquina, como SVM ou redes neurais, podem ser usados para tarefas de classificação.

A tecnologia de incorporação é um conceito crucial nos campos de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, especialmente ao lidar com grandes volumes de dados textuais, já que reduz efetivamente a dimensionalidade e extrai informações úteis características.

5. Tokens

Os tokens desempenham um papel crucial nos modelos de processamento de linguagem natural. Em resumo, os tokens são as unidades básicas para o modelo processar e compreender informações textuais. Nos modelos da OpenAI, os tokens normalmente representam sequências de caracteres comuns. Por exemplo, a palavra "computador" pode ser decomposta em dois tokens: "comp" e "uter". Esse processo é chamado de tokenização.

Nas aplicações da OpenAI, a cobrança pelo modelo também é baseada em tokens. O custo de cada solicitação é calculado com base no número de tokens processados - ou seja, no número total de tokens na entrada e no texto gerado. Isso significa que quanto mais longa for a solicitação, mais tokens serão consumidos e, consequentemente, maior será o custo.

6. Afinação do Modelo

6.1 Visão Geral da Afinação

A afinação é uma estratégia comum no campo de aprendizado profundo. Em aplicações baseadas em modelos GPT, a afinação significa treinar ainda mais o modelo original, mas usando conjuntos de dados específicos para melhor adaptar o modelo a determinadas tarefas ou necessidades de domínio.

6.2 Por Que a Afinação é Necessária?

Embora o modelo GPT fornecido pela OpenAI seja versátil e capaz de lidar com várias tarefas de texto, seu desempenho pode não ser satisfatório em cenários específicos. Por exemplo, uma empresa pode querer automatizar respostas a e-mails de clientes, mas o modelo padrão pode não compreender totalmente os termos profissionais do setor ou prever consultas específicas de clientes.

Nesses casos, por meio da afinação, a empresa pode treinar o modelo usando os dados coletados de e-mails. Como resultado, o modelo pode aprender a representar melhor o estilo da empresa ao responder e-mails, demonstrando maior precisão e eficiência ao lidar com problemas semelhantes. Esta é a importância da afinação - personalizar o modelo para fornecer resultados mais precisos e de maior qualidade.