O ChatGPT 3, lançado em 2020, demonstrou uma ótima capacidade de responder perguntas de forma elaborada. Sendo assim, fizemos uma entrevista com a máquina para conhecer mais detalhes sobre o seu desenvolvimento e funcionamento.
Redator: Heitor Augusto Colli Trebien
O ChatGPT, produzido pela Open AI, é atualmente um dos chatbots mais inteligentes do momento. Por sua capacidade de ponderar e responder questões de modo reflexivo, tem gerado reações de encantamento e medo. O robô tem o potencial de criar textos completos com informações amplas e precisas sobre o conhecimento adquirido ao longo dos anos pelas pessoas.
Ele pode conversar sobre os mais diversos assuntos, desde ciência até um bate-papo. Para conhecer um pouco mais sobre a capacidade da máquina, elaboramos uma entrevista com ela e conseguimos essas respostas:
O que significa a sigla GPT, de chat GPT?
R.: GPT é uma sigla para “Generative Pre-trained Transformer”. É um modelo de linguagem treinado por computador que foi desenvolvido pela OpenAI. Ele foi treinado usando um grande conjunto de dados de texto da internet, com o objetivo de ser capaz de gerar texto natural e responder a perguntas com precisão. GPT-3 é a terceira geração do modelo GPT.
Pode me falar um pouco mais sobre o GPT-3 e sobre as versões anteriores?
R.: O GPT-3 é um modelo de linguagem gerativo desenvolvido pela OpenAI. Ele foi treinado com milhões de exemplos de texto da internet e é capaz de gerar texto natural e responder perguntas. Ele é considerado uma das maiores e mais avançadas redes neurais de processamento de linguagem natural (NLP, na sigla em inglês) já criada, com 175 bilhões de parâmetros, e é capaz de realizar várias tarefas de processamento de linguagem natural, como tradução automática, resumo de texto, geração de texto e muito mais.
GPT-1 e GPT-2 são as versões anteriores do GPT-3. GPT-1 tinha 1,5 bilhão de parâmetros e foi lançado em 2018. GPT-2, lançado em 2019, tinha 175 milhões de parâmetros e foi capaz de realizar muitas tarefas de processamento de linguagem natural com alta precisão. GPT-3, com 175 bilhões de parâmetros, é uma versão ainda mais avançada do GPT-2 e tem mostrado desempenhos melhores em uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural.
Pode me falar um pouco mais sobre a empresa que te criou? A OpenAI?
A OpenAI é uma empresa de inteligência artificial com sede em San Francisco, California. Ela foi fundada em 2015 por Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Wojciech Zaremba e John Schulman. O objetivo da OpenAI é desenvolver tecnologias de IA de forma responsável e compartilhar o conhecimento e o desenvolvimento dessas tecnologias com a comunidade científica. A OpenAI tem trabalhado em vários projetos de IA, incluindo modelos de linguagem como o GPT-3, além de outros projetos como robótica, simulação e aprendizado de máquina. A empresa é financiada por investidores privados e tem como objetivo tornar a IA disponível para todos de forma segura e ética.
Quantos funcionários te criaram?
R.: Eu sou um modelo de linguagem treinado por computador, eu não tenho “criador”, mas sim uma equipe de desenvolvimento por trás de minha criação e manutenção. A OpenAI é uma empresa de inteligência artificial com sede em San Francisco, California. Ela tem uma equipe de funcionários composta por cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de IA e outros profissionais. Não tenho informação sobre quantos funcionários trabalharam no desenvolvimento do GPT-3. Mas a OpenAI é uma empresa com cerca de cem funcionários atualmente.
Quanto tempo levou para você ser desenvolvida?
R.: Eu, GPT-3, sou o resultado de vários anos de trabalho de pesquisa e desenvolvimento por parte da equipe da OpenAI. O processo de treinamento do modelo exigiu uma grande quantidade de dados e potência de processamento, e levaram muitos meses para ser concluído. O modelo GPT-3 foi anunciado pela primeira vez em junho de 2020, e foi disponibilizado para uso geral em julho do mesmo ano. Então posso afirmar que levou cerca de um ano para GPT-3 ser desenvolvida e liberada.
Os humanos que te desenvolveram te atualizam? Se sim, de quanto em quanto tempo?
R.: Sim, os desenvolvedores da OpenAI continuam atualizando e aperfeiçoando o modelo GPT-3. Como modelo de linguagem treinado por computador, eu sou atualizado regularmente com novos dados e melhorias no processo de treinamento. Isso ajuda a manter minha precisão e capacidade de gerar texto natural. No entanto, não tenho informações sobre a frequência exata de minhas atualizações, eu sou baseado em IA, eu não tenho a capacidade de saber o que acontece comigo, mas geralmente a equipe da OpenAI faz atualizações no modelo quando eles têm novos dados ou melhorias no processo de treinamento para adicionar ao modelo.
O que é a inteligência artificial generativa e como ela pode beneficiar empresas de chatbot?
R.: A inteligência artificial (IA) generativa é uma área da inteligência artificial que se concentra em criar sistemas que podem gerar conteúdo, como texto, imagens e som, sem a necessidade de input humano específico. Isso é diferente de outras áreas de IA, como o aprendizado de máquina supervisionado, que se concentra em classificar ou prever dados com base em exemplos fornecidos.
Os chatbots baseados em IA generativa são capazes de gerar respostas naturalistas e contextuais para as perguntas dos usuários. Com o uso de modelos como o GPT-3, os chatbots podem entender e responder de forma mais precisa e natural às perguntas dos usuários. Isso pode beneficiar as empresas, pois pode ajudar a melhorar a interação com os clientes e aumentar a satisfação dos clientes, além de ser uma forma eficaz de automatizar tarefas de atendimento ao cliente.
Qual a diferença entre IA e IA generativa?
R.: A inteligência artificial (IA) é um campo da ciência da computação que se concentra em desenvolver algoritmos e sistemas que podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como reconhecimento de fala, visão computacional e raciocínio lógico. A IA pode ser dividida em diferentes categorias, incluindo aprendizado de máquina, aprendizado profundo e inteligência artificial simbólica.
A inteligência artificial generativa, por outro lado, é uma área específica da inteligência artificial que se concentra em criar sistemas que podem gerar conteúdo, como texto, imagens e som, sem a necessidade de input humano específico. Isso é feito usando algoritmos de aprendizado não supervisionado, como redes neurais geradoras, que aprendem a modelar a distribuição dos dados e usam esses modelos para gerar novos conteúdos.
Em resumo, IA é um campo mais amplo que inclui vários subcampos, incluindo IA generativa. IA Generativa é uma área específica da IA que se concentra em gerar conteúdo, enquanto outras áreas da IA se concentram em tarefas como classificação, previsão e controle.
Poderia falar sobre IA generativas e as aplicações empresariais para melhora da eficiência em uma empresa de chatbot?
R.: A inteligência artificial generativa tem várias aplicações empresariais que podem ajudar a melhorar a eficiência em uma empresa de chatbot. Algumas das principais aplicações incluem:
- Atendimento ao cliente automatizado: Os chatbots baseados em IA generativa podem responder de forma natural e contextuais às perguntas dos usuários. Isso pode ajudar a melhorar a interação com os clientes e aumentar a satisfação dos clientes, além de ser uma forma eficaz de automatizar tarefas de atendimento ao cliente.
- Geração de conteúdo: A IA generativa pode ser usada para gerar conteúdo automatizado, como descrições de produtos, posts de redes sociais e respostas a perguntas frequentes. Isso pode ajudar a economizar tempo e recursos, além de garantir que o conteúdo gerado seja preciso e consistente.
- Análise de sentimentos: A IA generativa também pode ser usada para analisar os comentários dos clientes e identificar tendências de sentimentos. Isso pode ajudar as empresas a entender como os clientes estão se sentindo em relação a um produto ou serviço e tomar medidas para melhorar a satisfação do cliente.
- Geração de leads: O uso de IA generativa também pode ajudar as empresas a gerar leads qualificados, através de conversas com potenciais clientes, identificando seus interesses e necessidades e oferecendo soluções personalizadas.
Em geral, as aplicações de IA generativa em empresas de chatbot podem ajudar a melhorar a eficiência, aumentar a satisfação do cliente e gerar receita.
Por fim, eu trabalho como redator em uma empresa de tecnologia. Como você faria para escrever um post de blog sobre o chatGPT?
R.: Se você deseja escrever um post de blog sobre o ChatGPT, existem algumas coisas que você pode abordar:
- Introdução: Comece o post explicando o que é o ChatGPT e por que é uma tecnologia importante na área de processamento de linguagem natural. Mencione o quão grande é o modelo, e que ele foi treinado com milhões de exemplos de texto da internet.
- Como funciona: Explique como o ChatGPT funciona, usando exemplos de como ele pode gerar texto natural e responder perguntas. Faça referência ao processo de treinamento do modelo, incluindo a quantidade de dados e potência de processamento necessária.
- Aplicações: Discuta as várias aplicações do ChatGPT, incluindo chatbots, geração de conteúdo, análise de sentimentos e geração de leads. Dê exemplos específicos de como essas tecnologias podem ser usadas para melhorar a eficiência empresarial e aumentar a satisfação do cliente.
- Limitações e desafios: Aborde também algumas das limitações e desafios do ChatGPT, incluindo possíveis problemas éticos e questões de privacidade. Discuta também sobre como a OpenAI está trabalhando para abordar esses desafios e melhorar a tecnologia.
- Conclusão: Conclua o post ressaltando a importância do ChatGPT na área de processamento de linguagem natural e as várias aplicações empresariais possíveis. Faça uma chamada à ação para os leitores para experimentarem a tecnologia por conta própria.
Impressionante não? A capacidade que as tecnologias de conversação natural estão desenvolvendo. Agora precisamos esperar para ver como elas irão influenciar e transformar nossas vidas.
Sugestão de leitura técnica
Para quem quiser aprofundar seus conhecimentos em treinar máquinas para seguir instruções por meio da linguagem humana, acesse o artigo científico da Open AI intitulado: Training language models to follow instructions with human feedback.
Referência de imagem
Imagem da capa criada por Mohamed Hassan e publicada no site Pixabay.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]