Como posso treinar o meu próprio modelo GPT?

Neste artigo, aprofundamos os meandros dos modelos GPT, incluindo o que é necessário para começar a treinar os seus próprios modelos.

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Com os avanços da tecnologia, todos os dias são criados mais modelos de aprendizagem automática. Um desses modelos é o Generative Pre-trained Transformer (GPT), criado pela OpenAI, que tem sido amplamente adotado recentemente devido à sua versatilidade e eficácia. Com um número crescente de aplicações que dependem do GPT para as suas operações, ter conhecimentos sobre este tipo de modelo está a tornar-se cada vez mais importante.

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O que é um modelo GPT?

Um modelo GPT é uma rede neural artificial utilizada para o processamento de linguagem natural que utiliza conceitos de aprendizagem profunda para gerar frases de saída precisas. Os modelos GPT são capazes de realizar várias tarefas, como a tradução de línguas, a resposta a perguntas e o resumo.

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O principal objectivo dos modelos GPT é criar sistemas de diálogo semelhantes aos humanos que possam ser utilizados por computadores ou máquinas para interagir com seres humanos em linguagem natural. Ao serem treinados em grandes conjuntos de dados com centenas de milhares a milhões de exemplos, podem aprender relações complexas entre palavras e frases sem necessitarem de instruções de programação explícitas por parte dos programadores.

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Devido a estas capacidades, os modelos GPT tornaram-se extremamente populares nos últimos anos e estão a ser aplicados em muitas indústrias onde é necessário haver conversas naturais entre pessoas e máquinas. Estão a tornar-se especialmente úteis no domínio da automatização do serviço ao cliente, permitindo às empresas proporcionar aos utilizadores melhores experiências.

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Quais são as vantagens de utilizar modelos GPT?

Os modelos GPT oferecem capacidades sem paralelo no que diz respeito à análise de linguagens naturais, tornando-os uma ferramenta inestimável para quem procura tirar partido dos avanços mais recentes da inteligência artificial.

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Os benefícios da utilização de modelos GPT incluem:

• Eficiência aprimorada: Ao alavancar a tecnologia existente, como redes neurais e estruturas de aprendizagem profunda, os modelos GPT são capazes de produzir rapidamente previsões altamente precisas na velocidade da luz.
• Maior precisão: Com a sua capacidade de analisar com precisão padrões linguísticos complexos, os modelos GPT fornecem resultados robustos quando se trata de compreender entradas de linguagem natural.
• Maior escalabilidade: Ao contrário das técnicas tradicionais de aprendizagem automática, que exigem grandes quantidades de recursos computacionais e tempo, os modelos GPT permitem que as empresas escalem rapidamente sem ter de investir muito em soluções de hardware ou software.

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Quão bom é ChatGPT a escrever código?

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Como são treinados os modelos GPT?

O treino de um modelo GPT a partir do zero requer a escrita de centenas de linhas de código, a definição da camada de auto-atenção, a implementação de camadas de abandono, a determinação do tamanho do vocabulário, a definição do tamanho do disco necessário para treinar sequências de entrada e a concepção de uma arquitectura adequada para a rede neural.

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Para treinar com sucesso o seu próprio modelo GPT a partir do zero, é importante compreender os conceitos básicos relacionados com a aprendizagem profunda, incluindo redes neurais e técnicas de processamento de linguagem natural, para que possa utilizar eficazmente todos os recursos disponíveis ao criar o seu gerador.

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Para treinar um modelo GPT por conta própria, você deve implementar um hardware de computador poderoso e investir uma quantidade significativa de tempo aperfeiçoando algoritmos e entendendo exatamente que tipo de entradas são necessárias para os melhores resultados de desempenho. Felizmente, essas tarefas podem ser drasticamente simplificadas usando uma plataforma de criação de bots.

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Segue-se uma descrição dos principais conceitos que devem ser compreendidos para treinar um modelo GPT:

• Modelos linguísticos: Utilizados para criar contexto.
• Arquitectura de rede neural: A estrutura que processa palavras e gera texto com uma lógica de som natural.
• Modelos generativos: São redes neurais que podem gerar novos pontos de dados a partir de conjuntos de dados treinados. São úteis para várias aplicações, como a geração de texto, a síntese de imagens, o reconhecimento de voz e até a tradução automática.
• Épocas: iteração de treino, ou quantas vezes os mesmos dados serão analisados pelo modelo.
• Tamanho do lote: O número de amostras utilizadas em cada iteração.
• Camadas de auto-atenção: Um processo utilizado para identificar relações entre diferentes partes de cada frase/parágrafo gerado pelo modelo.
• Camada de abandono: Um algoritmo concebido para ajudar a evitar o sobreajuste (quando um modelo de aprendizagem automática tem um desempenho demasiado bom em conjuntos de dados específicos). Isto ajuda a garantir que as previsões feitas a partir de novos dados serão exactas.
• Tamanho do vocabulário: Determina a quantidade de "espaço lexical" a que o sistema tem acesso durante os seus cálculos.
• Tamanho do disco necessário para treinar as sequências de entrada: Qual o tamanho do disco necessário para que todas as informações necessárias relacionadas com o ajuste não fiquem sem espaço durante o processamento de várias iterações de uma só vez.
• Técnicas de optimização de hiperparâmetros: Estas têm de ser aplicadas enquanto o modelo está a ser treinado para que se possa adaptar melhor a diferentes conjuntos de dados ou tarefas. Isto envolve a definição de valores como a taxa de aprendizagem e as taxas de decaimento do momento, o ajuste das camadas de abandono e a adição de componentes de regularização.
• Vector de pontuação de atenção: Uma representação numérica criada através da análise de semelhanças entre palavras dentro de frases/parágrafos que estão a ser gerados para que soem mais realistas quando lidos em voz alta ou escritos em papel.

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Que idiomas são suportados pelo ChatGPT ?

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Como é criado um modelo GPT?

A criação de um modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer) envolve várias etapas. Aqui está uma visão geral de alto nível do processo:

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Recolha de dados

Um grande corpus de dados de texto é recolhido de várias fontes, como livros, artigos, sítios Web e outros recursos textuais. Os dados devem ser representativos da língua e do domínio em que o modelo se destina a funcionar.

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Pré-processamento

Os dados de texto recolhidos são limpos e pré-processados. Isto envolve tarefas como a tokenização (divisão do texto em unidades mais pequenas, como palavras ou subpalavras), a remoção de caracteres ou formatação desnecessários e, potencialmente, a aplicação de passos adicionais de pré-processamento específicos da língua.

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Selecção da arquitectura

A arquitetura específica baseada em transformadores, como o GPT-1, GPT-2, GPT-3 ou GPT-4, é escolhida como base para o modelo. Cada versão subsequente baseia-se na anterior, incorporando melhorias e formação em maior escala.

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Pré-formação

O modelo é pré-treinado utilizando a aprendizagem não supervisionada nos dados de texto limpos e pré-processados. O objectivo é prever a palavra ou token seguinte numa frase, tendo em conta o contexto das palavras anteriores. Esta fase de pré-treino ajuda o modelo a aprender padrões linguísticos, gramática e compreensão geral da língua.

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Afinação

Após a pré-treino, o modelo é aperfeiçoado em tarefas ou domínios específicos utilizando a aprendizagem supervisionada. Isto implica a utilização de dados rotulados e o fornecimento de feedback explícito ao modelo para aperfeiçoar o seu desempenho em tarefas específicas, como a classificação de textos, a resposta a perguntas ou a tradução de línguas.

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Optimização iterativa

O modelo é aperfeiçoado e optimizado através de várias iterações de experimentação, ajustando os hiperparâmetros e avaliando o desempenho. O objectivo é melhorar a geração de linguagem do modelo, a compreensão e as capacidades específicas da tarefa.

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Implantação e utilização

Depois de treinado e afinado, o modelo pode ser implementado e utilizado em várias aplicações. Podem ser criadas APIs ou interfaces específicas para interagir com o modelo, permitindo aos utilizadores gerar texto, responder a perguntas ou realizar outras tarefas relacionadas com a língua.

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É importante notar que o treino de um modelo de linguagem em grande escala como o GPT requer recursos computacionais substanciais, infra-estruturas especializadas e quantidades significativas de dados. A OpenAI treinou e lançou versões específicas dos modelos GPT, e os programadores podem utilizar estes modelos pré-treinados para várias aplicações sem terem de os treinar de raiz.

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Criar um Chatbot GPT treinado com seus dados

Embora a formação do seu próprio modelo GPT exija alguns conhecimentos técnicos, criar uma solução que tire partido da GPT não é tão difícil como pode parecer. Com um software especializado de criação de bots, pode criar agentes de conversação com tecnologia GPT sem ter de treinar o seu próprio modelo GPT a partir do zero.

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A plataforma de construção de chatbot Botpress permite-lhe carregar facilmente a sua própria base de conhecimentos de PDFs, ficheiros e websites para obter os mesmos benefícios que a formação do seu próprio modelo de GPT. Graças a Botpress, os proprietários de empresas podem tirar partido da poderosa tecnologia GPT e implementá-la nos seus esforços de serviço ao cliente. Com Botpress, pode criar chatbots de forma económica e rapidamente implementá-los.

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