Desenvolvido pela OpenAI, o GPT é capaz de gerar texto natural coerente e relevante em resposta a uma entrada de texto fornecida.
O modelo do GPT é treinado em grandes conjuntos de dados de texto usando a técnica de pré-treinamento. Durante o pré-treinamento, o modelo é alimentado com uma grande quantidade de texto e aprende a reconhecer padrões e relações entre as palavras e frases. Ao fazer isso, o modelo é capaz de capturar as dependências de longo alcance entre as palavras e gerar frases naturalmente coerentes.
Depois que o modelo é pré-treinado, ele pode ser ajustado para uma tarefa específica por meio do processo de ajuste fino. Durante o ajuste fino, o modelo é treinado em um conjunto menor de dados para se adaptar às nuances da tarefa específica. Essa técnica permite que o modelo seja usado para responder a perguntas específicas, gerar texto em um estilo específico ou ser usado em outras aplicações personalizadas.
Uma das principais vantagens do GPT é que ele é capaz de gerar texto natural que parece ter sido escrito por um ser humano. Isso o torna uma excelente ferramenta para chatbots e assistentes virtuais, onde a interação humana é uma parte importante da experiência do usuário.
É possível treinar o modelo em um conjunto de dados específico usando técnicas de aprendizado supervisionado e ajuste fino, para que ele possa entender melhor as nuances do domínio e fornecer respostas mais precisas.
Em resumo, o GPT é um modelo de linguagem de inteligência artificial que usa a técnica de pré-treinamento e a arquitetura Transformer para gerar texto natural coerente e relevante em resposta a uma entrada de texto fornecida. Ele pode ser ajustado para tarefas específicas por meio de ajuste fino e é usado em uma ampla gama de aplicações, como chatbots, assistentes virtuais e geração de texto.
Fonte:
O GPT usa tokens e vetores para representar palavras e frases em seu modelo.
Tokens são unidades básicas de texto usadas pelo GPT para processar e entender o texto. Um token pode ser uma palavra, pontuação, número ou qualquer outra unidade de texto. O GPT divide o texto em tokens para que possa entender a estrutura do texto e capturar as dependências de longo alcance entre as palavras.
O GPT usa vetores para representar cada token em seu modelo. Um vetor é uma representação numérica de um token que captura informações sobre sua semântica e contexto. Os vetores são criados usando uma técnica conhecida como incorporação de palavras, que mapeia cada token para um vetor de dimensão fixa.
Os vetores de token do GPT são treinados usando a técnica de pré-treinamento. Durante o pré-treinamento, o modelo é alimentado com grandes conjuntos de dados de texto e aprende a capturar as relações semânticas entre os tokens. Esses vetores são então usados para gerar o texto natural em resposta a uma entrada de texto fornecida.
O GPT também usa vetores de contexto para levar em consideração o contexto do texto. Um vetor de contexto é criado a partir de uma sequência de tokens que precedem o token atual. Esses vetores de contexto permitem que o GPT capture as dependências de longo alcance entre as palavras e produza texto mais coerente e relevante.
Em resumo, os tokens e vetores são elementos essenciais do modelo do GPT. Os tokens são unidades básicas de texto usadas pelo GPT para entender a estrutura do texto, enquanto os vetores são usados para representar cada token e capturar informações sobre sua semântica e contexto. Esses elementos são treinados durante o pré-treinamento do modelo e permitem que o GPT gere texto natural coerente e relevante em resposta a uma entrada de texto fornecida.