Como o ChatGPT realmente funciona?

A intriga em torno de como o ChatGPT funciona decorre de sua proficiência em compreender e produzir linguagem semelhante à humana. Neste artigo, vamos nos aprofundar no funcionamento interno desse programa de inteligência artificial, pois a InvestGlass agora inclui o chatgpt para processos bancários e de vendas.

Modelo de idioma grande

Em sua essência, o ChatGPT foi desenvolvido com base em um grande modelo de linguagem. Isso significa essencialmente que é uma forma de inteligência artificial projetada para entender e gerar a linguagem humana. Pense nele como uma rede neural que foi treinada em grandes quantidades de dados de texto, com o objetivo de imitar a maneira como o cérebro humano processa a linguagem.

Dados de treinamento

Uma grande parte do que torna o ChatGPT eficiente são os dados de treinamento aos quais ele é exposto. Quanto mais diversificados e abrangentes forem esses dados, melhor o ChatGPT se tornará no reconhecimento de padrões e na geração de respostas adequadas. É aqui que o conceito de aprendizado supervisionado entra em ação. O modelo é exposto a vastos conjuntos de dados, com consultas de usuários e as melhores respostas possíveis, para aprender padrões e refinar seus modelos de linguagem. A abordagem de modelagem de linguagem mascarada é uma variação da previsão do próximo token. Nesse método, determinadas palavras dentro da frase de entrada são substituídas por um token exclusivo, geralmente denotado como [MASK].

Cérebro humano e rede neural

Para entender como o ChatGPT funciona, é útil fazer um paralelo entre o cérebro humano e uma rede neural. Assim como nosso cérebro reconhece padrões e aprende com as experiências, as redes neurais se ajustam e se aperfeiçoam por meio de um processo de aprendizagem. A aprendizagem profunda, um subcampo da aprendizagem automática, usa redes neurais para realizar tarefas complexas, como tradução de idiomas, análise de sentimentos e reconhecimento de fala.

Oprocesso de treinamento do ChatGPT pode ser comparado a ensinar um idioma a uma criança. Por meio do aprendizado por reforço, uma técnica de aprendizado de máquina, o modelo recebe feedback humano para seus resultados. Esse feedback, geralmente na forma de um modelo de recompensa, ajuda o sistema a entender o contexto e a melhorar com o tempo.

Modelo de linguagem e processamento de linguagem natural

O conceito de processamento de linguagem natural (NLP) é fundamental para a magia do ChatGPT. A PNL permite que o ChatGPT compreenda o contexto, reconheça o sentimento e produza respostas semelhantes às humanas. A estrutura subjacente dos modelos de linguagem no ChatGPT é baseada nos princípios da PNL.

Uma das principais tarefas da NLP é a previsão do próximo token ou a previsão da próxima palavra em uma sequência. Quando o senhor faz uma pergunta ao ChatGPT, o modelo utiliza essencialmente o ajuste fino a que foi submetido para prever a próxima palavra mais provável, e a palavra seguinte, e assim por diante, até que uma resposta de texto significativa seja construída.

Processo de ajuste fino e aprendizado

Embora o ChatGPT comece com uma base sólida em seu treinamento inicial, o que o faz realmente se destacar é a capacidade de ajuste fino. Esse refinamento é obtido por meio do aprendizado supervisionado, em que o modelo é treinado em um conjunto de dados rotulados para entender a entrada humana e produzir resultados apropriados.

O ajuste fino do ChatGPT é um processo contínuo e, à medida que é exposto a novas palavras, frases e nuances, ele se torna mais hábil na geração de textos, na resposta a perguntas e, essencialmente, em tudo relacionado à linguagem humana.

Soberania de dados e ChatGPT

Entender como o ChatGPT funciona não é apenas uma questão de apreciar sua impressionante modelagem de linguagem, mas também de reconhecer as implicações relacionadas à soberania dos dados. O ChatGPT, como outros grandes modelos de linguagem, depende de grandes quantidades de dados de entrada, coletados de diversas fontes por meio de processos de coleta de dados. No treinamento do ChatGPT, a chamada "abordagem supervisionada" envolve alimentá-lo com tarefas de modelagem de linguagem mascaradas, com dados numéricos e baseados em texto. Isso aprimora a capacidade do modelo de reconhecer padrões de fala humana, melhorar a compreensão de leitura e gerar respostas que se alinham de perto com a distribuição de probabilidade da linguagem humana do mundo real.

No entanto, todo esse processo de treinamento levanta questões. Especificamente, como o ChatGPT lida com os dados de entrada em termos de soberania? Como o ChatGPT é ajustado para tarefas específicas, é vital identificar as áreas em que os dados do usuário podem estar em risco. O treinamento do modelo, especialmente o chamado ajuste fino, está respeitando os limites da soberania dos dados? A capacidade do modelo de entender o contexto e fornecer vários resultados com base em entradas baseadas em palavras é notável, mas todo o processo deve manter um equilíbrio com os direitos dos usuários sobre seus próprios dados.

A introdução de um novo modelo de recompensa para o ChatGPT teve como objetivo refinar ainda mais suas respostas, mas há uma necessidade urgente de garantir que isso não ocorra às custas da soberania dos dados. À medida que os esforços para aperfeiçoar o ChatGPT continuam, torna-se fundamental garantir que a privacidade e a soberania dos dados permaneçam no centro desses esforços, assegurando que os princípios de bom senso relativos aos dados dos usuários sejam mantidos.

Conclusão

No campo da inteligência artificial, o ChatGPT representa um avanço significativo na modelagem de linguagem. Sua capacidade de entender e responder a perguntas, combinada com o ajuste fino contínuo, faz dele uma ferramenta inestimável no campo em constante evolução da ciência da computação. Na próxima vez que o senhor interagir com o ChatGPT ou com assistentes virtuais semelhantes, terá uma visão mais clara dos processos de mergulho profundo que permitem essas interações semelhantes às humanas. A InvestGlass agora inclui chat para processos de tarefas específicas: rebalanceamento de portfólio e otimização de vendas. Como os investidores já incluem um mecanismo baseado em regras para intermediários financeiros (MIFID, FIDLEG SLFIN), não é necessário treinar o chatgpt com antecedência.