Como é que o ChatGPT funciona realmente?

A intriga em torno do funcionamento do ChatGPT deriva da sua proficiência em compreender e produzir linguagem semelhante à humana. Neste artigo, vamos mergulhar profundamente no funcionamento interno deste programa de inteligência artificial, uma vez que a InvestGlass inclui agora o chatgpt para processos bancários e de vendas.

Modelo de língua grande

No seu núcleo, o ChatGPT é construído com base num grande modelo de linguagem. Isto significa essencialmente que é uma forma de inteligência artificial concebida para compreender e gerar linguagem humana. Pense nele como uma rede neural que foi treinada em grandes quantidades de dados de texto, com o objetivo de imitar a forma como o cérebro humano processa a linguagem.

Dados de treino

Uma grande parte do que torna o ChatGPT eficiente são os dados de treino a que está exposto. Quanto mais diversificados e abrangentes forem estes dados, melhor será o ChatGPT a reconhecer padrões e a gerar respostas adequadas. É aqui que o conceito de aprendizagem supervisionada entra em ação. O modelo é exposto a vastos conjuntos de dados, com as consultas dos utilizadores e as melhores respostas possíveis, para aprender padrões e aperfeiçoar os seus modelos de linguagem. A abordagem de modelação linguística mascarada é uma variação da previsão do token seguinte. Neste método, certas palavras da frase de entrada são substituídas por um símbolo único, frequentemente designado por [MASK].

Cérebro humano e rede neural

Para perceber como funciona o ChatGPT, é útil estabelecer um paralelo entre o cérebro humano e uma rede neuronal. Tal como o nosso cérebro reconhece padrões e aprende com as experiências, as redes neuronais ajustam-se e afinam-se através de um processo de aprendizagem. A aprendizagem profunda, um subcampo da aprendizagem automática, utiliza redes neuronais para realizar tarefas complexas, como a tradução de línguas, a análise de sentimentos e o reconhecimento de voz.

Oprocesso de formação do ChatGPT pode ser comparado a ensinar uma língua a uma criança. Através da aprendizagem por reforço, uma técnica de aprendizagem automática, o modelo recebe feedback humano para os seus resultados. Este feedback, muitas vezes sob a forma de um modelo de recompensa, ajuda o sistema a compreender o contexto e a melhorar ao longo do tempo.

Modelo de linguagem e processamento de linguagem natural

No centro da magia do ChatGPT está o conceito de processamento de linguagem natural (NLP). A PNL permite ao ChatGPT compreender o contexto, reconhecer sentimentos e produzir respostas semelhantes às humanas. A estrutura subjacente dos modelos de linguagem no ChatGPT baseia-se nos princípios da PNL.

Uma tarefa chave em NLP é a previsão da palavra seguinte ou a previsão da palavra seguinte numa sequência. Quando faz uma pergunta ao ChatGPT, o modelo utiliza essencialmente o ajuste fino a que foi submetido para prever a palavra seguinte mais provável, e a palavra a seguir a essa, e assim por diante, até ser construída uma resposta de texto com significado.

Processo de aperfeiçoamento e aprendizagem

Embora o ChatGPT comece com uma base sólida na sua formação inicial, o que o faz realmente destacar-se é a capacidade de afinação. Este aperfeiçoamento é conseguido através da aprendizagem supervisionada, em que o modelo é treinado num conjunto de dados rotulados para compreender a entrada humana e produzir resultados adequados.

O aperfeiçoamento do ChatGPT é um processo contínuo e, à medida que é exposto a novas palavras, frases e nuances, torna-se mais hábil na criação de texto, na resposta a perguntas e, essencialmente, em tudo o que está relacionado com a linguagem humana.

Soberania dos dados e ChatGPT

Compreender o funcionamento do ChatGPT não é apenas uma questão de apreciar a sua impressionante modelação linguística, mas também de reconhecer as implicações relacionadas com a soberania dos dados. O ChatGPT, tal como outros grandes modelos linguísticos, baseia-se em grandes quantidades de dados de entrada, recolhidos de diversas fontes através de processos de recolha de dados. Para treinar o ChatGPT, a chamada "abordagem supervisionada" implica alimentá-lo com tarefas de modelação linguística mascaradas, tanto com dados textuais como numéricos. Isto aumenta a capacidade do modelo para reconhecer padrões de discurso humano, melhorar a compreensão da leitura e gerar respostas que se aproximam da distribuição de probabilidades da linguagem humana do mundo real.

No entanto, todo este processo de formação levanta questões. Especificamente, como é que o ChatGPT lida com os dados de entrada em termos de soberania? Uma vez que o ChatGPT é ajustado para tarefas específicas, é vital identificar as áreas em que os dados do utilizador podem estar em risco. A formação do modelo, especialmente o chamado aperfeiçoamento, está a respeitar os limites da soberania dos dados? A capacidade do modelo para compreender 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 utilizadores aos seus próprios dados.

A introdução de um novo modelo de recompensa para o ChatGPT tem como objetivo aperfeiçoar ainda mais as suas respostas, mas há uma necessidade premente de garantir que isso não seja feito à custa 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 destes esforços, assegurando que os princípios de senso comum relativos aos dados dos utilizadores sejam mantidos.

Conclusão

No domínio da inteligência artificial, o ChatGPT representa um avanço significativo na modelação da linguagem. A sua capacidade de compreender e responder a perguntas, combinada com o seu contínuo aperfeiçoamento, torna-o uma ferramenta inestimável no campo em constante evolução da ciência informática. Da próxima vez que interagir com o ChatGPT ou com assistentes virtuais semelhantes, terá uma visão mais clara dos processos de mergulho profundo que permitem estas interacções semelhantes às humanas. A InvestGlass inclui agora chat para processos de tarefas específicas: reequilíbrio de carteiras 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 antecipadamente.