Mesmo usando diariamente, você pode ter dúvidas sobre como o ChatGPT funciona.
Vamos explorar os bastidores do chatbot de IA mais popular do mundo.
Visão geral: Como o ChatGPT funciona
Se você só tem 20 segundos, veja como o ChatGPT funciona:
- Você faz uma solicitação. ‘Por favor, escreva um e-mail.’
- O ChatGPT divide a entrada em tokens para processar.
- Ele usa PLN para analisar a entrada e entender o contexto.
- Prevê a próxima palavra com base em padrões aprendidos nos dados de treinamento.
- Foca nas partes mais relevantes da sua entrada (usando o mecanismo de atenção).
- O ChatGPT gera a resposta completa, palavra por palavra, e envia de volta para você.
Esses são os passos básicos de como o ChatGPT recebe e responde às perguntas.
O que significa GPT?
O GPT em ChatGPT significa ‘transformador generativo pré-treinado’. Cada um desses 3 elementos é fundamental para entender como o ChatGPT funciona.
1. Generativo
O ChatGPT é um modelo de IA generativa – ele pode criar textos, códigos, imagens e sons. Outros exemplos de IA generativa são ferramentas de criação de imagens como o DALL-E ou geradores de áudio.
2. Pré-treinado
O aspecto ‘pré-treinado’ do ChatGPT é o que faz parecer que ele sabe tudo da internet. O modelo GPT foi treinado com grandes volumes de dados em um processo chamado ‘aprendizado não supervisionado’.
Antes do ChatGPT, modelos de IA eram criados com aprendizado supervisionado – recebiam entradas e saídas claramente rotuladas e aprendiam a relacionar uma à outra. Esse processo era bem mais lento, pois os conjuntos de dados precisavam ser preparados por pessoas.
Quando os primeiros modelos GPT foram expostos aos grandes conjuntos de dados em que foram treinados, eles absorveram padrões de linguagem e significado contextual de uma grande variedade de fontes.
Por isso o ChatGPT é um chatbot de conhecimento geral – ele já foi treinado em um enorme conjunto de dados antes de ser lançado ao público.
Usuários que desejam treinar ainda mais o mecanismo GPT – para especializá-lo em tarefas específicas, como redigir relatórios para sua organização – podem usar técnicas para personalizar LLMs.
3. Transformador
Transformers são um tipo de arquitetura de rede neural apresentada em um artigo de 2017 chamado "Attention is All You Need" de Vaswani et al. Antes dos transformers, modelos como redes neurais recorrentes (RNNs) e redes LSTM eram comuns para processar sequências de texto.
RNNs e LSTMs liam o texto de forma sequencial, como um humano faria. Mas a arquitetura transformer consegue processar e avaliar cada palavra de uma frase ao mesmo tempo, permitindo atribuir maior relevância a algumas palavras, mesmo que estejam no meio ou no fim da frase. Isso é chamado de mecanismo de autoatenção.
Veja a frase: “O rato não coube na gaiola porque ela era grande demais.”
Um transformer pode considerar a palavra ‘rato’ mais importante que ‘gaiola’ e identificar corretamente que ‘ela’ na frase se refere à gaiola.
Já um modelo como RNN pode interpretar que ‘ela’ é a gaiola, já que foi o substantivo processado mais recentemente.
O aspecto ‘transformer’ permite que o ChatGPT compreenda melhor o contexto e produza respostas mais inteligentes do que seus antecessores.
Processamento de Linguagem Natural
Parte do que faz o ChatGPT parecer mágico é o uso de processamento de linguagem natural. Ele consegue conversar conosco porque processa e entende a linguagem humana natural.
O que é processamento de linguagem natural?
Processamento de linguagem natural (PLN) é um ramo da inteligência artificial que foca na interação entre computadores e humanos por meio da linguagem natural.
Ele permite que máquinas compreendam, interpretem e gerem linguagem humana de forma significativa e útil.
PLN vs NLU vs NLG
PLN é um campo amplo que engloba várias subáreas, incluindo compreensão de linguagem natural (NLU) e geração de linguagem natural (NLG).
PLN é o domínio principal, enquanto NLU e NLG são áreas especializadas dentro dele. Isso porque o processamento de linguagem natural envolve tanto a compreensão quanto a geração durante uma conversa.
Como funciona o PLN?
NLU decompõe a linguagem humana para interpretar seu significado e intenção. Veja como funciona, passo a passo:
- O texto é pré-processado para remover elementos desnecessários (como pontuação e palavras de parada).
- O sistema identifica componentes-chave como entidades, palavras-chave e frases do texto.
- Analisa a estrutura das frases para entender as relações entre palavras e conceitos.
- O modelo NLU associa os elementos reconhecidos a intenções ou objetivos específicos.
- O motor NLU aprimora sua compreensão com base no contexto e no histórico de interação do usuário.
O sistema fornece uma saída estruturada que pode acionar ações ou respostas apropriadas.
Processo de Treinamento do ChatGPT
O ChatGPT é treinado em duas etapas: pré-treinamento e ajuste fino.
Pré-treinamento
Primeiro, o modelo de IA é exposto a uma grande quantidade de dados de texto – de livros, sites e outros arquivos.
Durante o pré-treinamento, o modelo aprende a prever a próxima palavra em uma frase, o que o ajuda a entender padrões de linguagem. Ele constrói uma compreensão estatística da linguagem, permitindo gerar textos coerentes.
Ajuste fino
Após o pré-treinamento, o modelo é ajustado em conjuntos de dados mais específicos. No caso do ChatGPT, isso inclui conjuntos de dados voltados para conversas.
Uma parte fundamental dessa etapa envolve o Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF), em que treinadores humanos classificam as respostas do modelo. Esse ciclo de feedback ajuda o ChatGPT a melhorar sua capacidade de gerar respostas apropriadas, úteis e contextualmente corretas.
Termos-chave do ChatGPT
Tokens
As unidades de texto (palavras ou partes de palavras) que o modelo processa. As entradas e saídas do ChatGPT são tokenizadas para computação eficiente.
Aprendizado zero-shot
A capacidade do modelo de realizar tarefas para as quais não foi especificamente treinado, baseando-se em seu conhecimento geral.
O aprendizado one-shot envolve dar um exemplo ao modelo, enquanto o n-shot envolve fornecer vários exemplos para que ele aprenda.
Mecanismo de atenção
Um componente do modelo transformador que permite focar em diferentes partes do texto de entrada ao gerar respostas.
Alucinação
Um modelo de IA ‘alucina’ quando gera informações incorretas ou sem sentido. Alucinações podem ser reduzidas com estratégias como geração aumentada por recuperação (RAG).
Raciocínio em cadeia de pensamento
Um método que ajuda o modelo a pensar passo a passo, melhorando sua capacidade de lidar com solicitações ou tarefas complexas.
Alguns modelos do ChatGPT já vêm com essa estratégia – como os mais recentes modelos OpenAI o1. Mas você pode pedir para qualquer versão fazer raciocínio em cadeia de pensamento: basta solicitar que explique seu raciocínio passo a passo.
Pré-treinamento
A fase inicial em que o modelo é treinado em um grande conjunto de dados para aprender padrões de linguagem antes de ser ajustado para tarefas específicas.
Ajuste fino
O processo de refinar o modelo em um conjunto de dados ou tarefa mais restrita para melhorar seu desempenho em casos de uso específicos.
Janela de contexto
O limite da quantidade de texto de entrada que o modelo pode considerar ao gerar uma resposta.
Uma janela de contexto pequena significa que você não pode enviar um relatório longo e pedir um resumo – o modelo terá ‘esquecido’ o início do documento.
Como personalizar o ChatGPT
Existem algumas maneiras de personalizar LLMs poderosos, como o mecanismo GPT que alimenta o ChatGPT. Personalizar seu próprio agente LLM não é tão difícil quanto parece.
GPTs personalizados
A OpenAI permite que seus usuários personalizem GPTs como quiserem. Você pode instruir um GPT personalizado a ajudá-lo a aprender as regras de um jogo de tabuleiro, criar pôsteres de bandas de rock metal ou ensinar conceitos de IA.
Agentes de IA personalizados
Com o avanço da tecnologia de IA, é fácil (e gratuito) criar seus próprios agentes de IA baseados em LLM.
De construtores low-code com arrastar e soltar a ecossistemas avançados de programação, existem ótimas plataformas de criação de IA para qualquer caso de uso e nível de habilidade.
Construir seu próprio agente com LLM significa que você pode criar um assistente de IA sob medida que agenda suas reuniões e gera relatórios semanais de métricas. Ou pode criar um agente de suporte ao cliente para implantar no WhatsApp. As possibilidades são inúmeras.
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O ChatGPT é um chatbot generalista, mas você pode usar o poderoso motor GPT da OpenAI para criar seu próprio chatbot de IA personalizado.
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Perguntas frequentes
1. Como o ChatGPT se compara a outros chatbots de IA como o Google Bard ou o Claude?
O ChatGPT se destaca em raciocínio estruturado e programação, o Bard (do Google) é integrado à busca e dados em tempo real do Google, e o Claude (da Anthropic) é projetado para segurança e contextos de memória mais longos.
2. O ChatGPT consegue compreender e gerar texto em vários idiomas com a mesma qualidade?
O ChatGPT entende e gera texto em muitos idiomas, mas sua maior fluência e precisão é em inglês. Embora tenha bom desempenho em idiomas amplamente falados como espanhol, francês ou alemão, o desempenho pode diminuir em idiomas estruturalmente mais complexos.
3. O ChatGPT "pensa" ou "entende" como um humano?
O ChatGPT não pensa nem entende como um humano. Ele não possui consciência ou compreensão real. O ChatGPT gera respostas prevendo estatisticamente a próxima palavra com base em padrões aprendidos no treinamento, sem entendimento genuíno.
4. O ChatGPT é tendencioso? Como o viés é medido ou tratado em LLMs?
Sim, o ChatGPT pode apresentar vieses provenientes dos dados em que foi treinado, incluindo vieses sociais ou culturais. A OpenAI tenta mitigar isso aplicando técnicas como aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF), red-teaming e monitoramento contínuo, embora eliminar totalmente o viés seja um desafio.
5. Com que frequência o ChatGPT é atualizado com novas informações?
O ChatGPT não é atualizado em tempo real; seu conhecimento é estático e baseado nos dados de treinamento até uma determinada data. As atualizações só ocorrem quando a OpenAI lança uma nova versão ou retreina o modelo, então ele pode não refletir eventos recentes, a menos que a navegação na web esteja habilitada em certas versões.
