A inteligência por trás do ChatGPT funciona de maneira semelhante ao funcionamento do cérebro humano, mas em uma escala de máquinas. Vamos simplificar isso:
- Treinamento em Dados: Primeiro, imagine que ChatGPT é como uma criança aprendendo a falar. Ele “aprende” ao ser exposto a uma grande quantidade de textos. Esses textos vêm de livros, artigos, sites da internet e outros conteúdos escritos. Quanto mais ele lê, mais ele entende sobre a linguagem, contextos e significados.
- Rede Neural: O ChatGPT usa um tipo de tecnologia chamada rede neural, que é inspirada na forma como o cérebro humano funciona. Pense nisso como um sistema de neurônios digitais que trabalham juntos para processar informações e aprender padrões.
- Processamento de Linguagem Natural (PLN): Uma parte crucial do ChatGPT é o PLN. Isso permite que ele entenda e gere texto de uma maneira que soa natural para os humanos. Basicamente, ele consegue analisar a estrutura das frases e escolher as palavras que fazem mais sentido em um determinado contexto.
- Aprendizado de Máquina: Durante o treinamento, o ChatGPT passa por um processo chamado aprendizado de máquina, onde ele ajusta seus “neurônios” para melhorar suas respostas. Ele faz isso tentando prever a próxima palavra em uma frase e comparando com a resposta correta, ajustando suas conexões internas para melhorar suas previsões ao longo do tempo.
- Inferência: Quando você faz uma pergunta ao ChatGPT, ele usa todo o conhecimento adquirido durante o treinamento para gerar uma resposta. Ele não está apenas repetindo informações; ele está criando respostas novas baseadas nos padrões que aprendeu.
- Feedback e Ajustes: A cada interação, os desenvolvedores podem ajustar e melhorar o modelo com base no feedback dos usuários, tornando o ChatGPT cada vez mais preciso e útil.
Para entender melhor, pense no ChatGPT como um assistente superinteligente que leu bilhões de páginas de texto e aprendeu a responder perguntas e conversar de maneira inteligente com base em todo esse conhecimento. E ele continua aprendendo e melhorando com o tempo!
Como esse processo funciona na prática?
Vamos usar um exemplo simples para ilustrar como o processo funciona.
Etapa 1: Treinamento em Dados
Imaginemos que estamos treinando o ChatGPT. Pegamos milhões de textos da internet, livros, artigos, etc., e alimentamos esses dados no modelo.
Etapa 2: Rede Neural
ChatGPT possui uma rede neural complexa com muitas camadas. Cada camada ajuda a processar e interpretar os dados de maneira mais sofisticada. Pense nisso como várias camadas de filtros que refinam a informação.
Etapa 3: Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Durante o treinamento, o modelo aprende a entender a estrutura das frases. Por exemplo, aprende que em português a frase “Eu vou ao mercado” é correta, enquanto “Vou mercado ao eu” não faz sentido.
Etapa 4: Aprendizado de Máquina
O modelo tenta prever a próxima palavra em uma frase durante o treinamento. Se o texto é “Eu vou ao”, o modelo tenta adivinhar “mercado”. Se errar, ele ajusta seus “neurônios” internos para melhorar a precisão na próxima tentativa. Isso é feito bilhões de vezes até que o modelo se torne muito bom em prever palavras e gerar frases.
Etapa 5: Inferência
Quando você faz uma pergunta ao ChatGPT, por exemplo, “Como funciona a inteligência artificial?”, ele usa tudo o que aprendeu para gerar uma resposta.
Exemplo Prático
Vamos supor que você pergunta: “O que é aprendizado de máquina?”
- Entrada da Pergunta: “O que é aprendizado de máquina?”
- Processamento Inicial: O modelo quebra a frase em palavras e analisa o contexto. Ele reconhece que “aprendizado de máquina” é um termo específico.
- Busca de Padrões: O modelo acessa seu vasto banco de dados interno e busca padrões relacionados ao termo “aprendizado de máquina”.
- Geração da Resposta: Com base nesses padrões, o modelo gera uma resposta coerente. Ele pode lembrar que “aprendizado de máquina” envolve algoritmos que permitem que as máquinas aprendam com dados.
- Saída da Resposta: ChatGPT responde: “Aprendizado de máquina é uma área da inteligência artificial que permite que os sistemas aprendam e melhorem automaticamente com a experiência sem serem explicitamente programados.”
Ajustes e Feedback
Se a resposta não estiver correta ou não for satisfatória, desenvolvedores e usuários podem fornecer feedback. Este feedback pode ser usado para ajustar o modelo e melhorar futuras respostas.
Comparação com o Mundo Real
Imagine treinar um cozinheiro:
- Treinamento: O cozinheiro lê muitos livros de receitas (dados), aprende técnicas (processamento) e pratica repetidamente (aprendizado de máquina).
- Inferência: Quando você pede para ele preparar um prato específico, ele usa todo o conhecimento e prática para fazer uma refeição deliciosa.
ChatGPT funciona de forma semelhante, mas em vez de cozinhar, ele cria respostas inteligentes baseadas em enormes volumes de texto que já leu e processou.
Como eu crio um exemplo de código que simule o treinamento do GPT?
Para criar um “micro” ChatGPT utilizei o Jupyter Notebook usando Python, você pode seguir estas etapas básicas. Aqui você não criará um novo concorrente da openAI, mas vai conseguir experimentar como funciona o treinamento de máquina de forma simples no seu computador.
Vamos criar um exemplo simples que:
1. Usa uma frase para “treinar” um modelo simples de previsão de próxima palavra.
2. Gera uma continuação da frase baseada nos padrões aprendidos.
Passo 1: Preparar os Dados
Vamos usar a frase “O rato roeu a roupa do rei de Roma”.
Passo 2: Criar o Modelo de Treinamento Simples
Usaremos uma estrutura de dicionário para mapear a relação entre palavras consecutivas.
Passo 3: Gerar Texto com Base no Modelo
Usaremos o modelo para prever a próxima palavra e gerar uma sequência de texto.
Implementação no Jupyter
Passo 1: Representar a Frase
frase = “O rato roeu a roupa do rei de Roma”
palavras = frase.split()
print(“Palavras:”, palavras)
Passo 2: Criar um Modelo de Previsão Simples
Vamos criar um dicionário que mapeia cada palavra para a palavra que a segue.
from collections import defaultdict
# Criar um dicionário para armazenar as sequências de palavras
modelo = defaultdict(list)
# Preencher o modelo com pares de palavras
for i in range(len(palavras) – 1):
modelo[palavras[i]].append(palavras[i + 1])
print(“Modelo de Previsão:”, dict(modelo))
Passo 3: Gerar Texto
Vamos usar o modelo para gerar uma sequência de texto.
import random
def gerar_texto(modelo, palavra_inicial, comprimento=10):
if palavra_inicial not in modelo:
return “Palavra inicial não encontrada no modelo.”
resultado = [palavra_inicial]
palavra_atual = palavra_inicial
for _ in range(comprimento – 1):
if palavra_atual in modelo:
palavra_atual = random.choice(modelo[palavra_atual])
resultado.append(palavra_atual)
else:
break
return ‘ ‘.join(resultado)
# Gerar texto
texto_gerado = gerar_texto(modelo, ‘O’)
print(“Texto Gerado:”, texto_gerado)
Código Completo
Aqui está o código completo para execução, você pode mudar na peúltima linha do código o campo que está escrito ‘O’ por qualquer palavra da frase “O rato roeu a roupa do rei de Roma”.
import pandas as pd
from collections import defaultdict
import random
# Frase de treinamento
frase = “O rato roeu a roupa do rei de Roma”
palavras = frase.split()
print(“Palavras:”, palavras)
# Criar um dicionário para armazenar as sequências de palavras
modelo = defaultdict(list)
# Preencher o modelo com pares de palavras
for i in range(len(palavras) – 1):
modelo[palavras[i]].append(palavras[i + 1])
print(“Modelo de Previsão:”, dict(modelo))
# Função para gerar texto
def gerar_texto(modelo, palavra_inicial, comprimento=10):
if palavra_inicial not in modelo:
return “Palavra inicial não encontrada no modelo.”
resultado = [palavra_inicial]
palavra_atual = palavra_inicial
for _ in range(comprimento – 1):
if palavra_atual in modelo:
palavra_atual = random.choice(modelo[palavra_atual])
resultado.append(palavra_atual)
else:
break
return ‘ ‘.join(resultado)
# Gerar texto
texto_gerado = gerar_texto(modelo, ‘O’)
print(“Texto Gerado:”, texto_gerado)
Este exemplo simula um modelo muito simplificado de previsão de próxima palavra, que é o conceito básico usado em modelos de linguagem como o GPT. Em vez de usar `if`-statements para responder perguntas, o modelo aprende a partir de pares de palavras na frase de treinamento e usa essas informações para gerar texto. Embora este seja um exemplo rudimentar, ele ilustra os princípios básicos de como modelos de linguagem aprendem e geram texto.
Como a IA Aprende Novas Frases?
Para entender como uma IA, como o ChatGPT, aprende novas frases, precisamos entender alguns conceitos básicos de aprendizado de máquina, especificamente redes neurais e aprendizado profundo. Vamos simplificar esse processo para que fique mais claro.
- Coleta de Dados: Primeiro, a IA é treinada em um grande conjunto de dados de texto. Esses dados podem ser livros, artigos, sites da internet, etc. Quanto mais diverso e extenso for o conjunto de dados, melhor a IA pode aprender.
- Tokenização: Os textos são transformados em “tokens”. Tokens podem ser palavras, subpalavras ou caracteres individuais, dependendo do modelo. Esse processo ajuda a IA a entender e manipular o texto de forma mais eficiente.
- Construção do Modelo: Um modelo de rede neural, como a Transformer (a base do GPT), é construído. Esse modelo tem várias camadas que aprendem diferentes níveis de abstração do texto.
- Treinamento do Modelo: O modelo é treinado usando técnicas de aprendizado supervisionado. Durante o treinamento, o modelo tenta prever a próxima palavra ou token em uma sequência. Quando o modelo erra, ele ajusta seus parâmetros para melhorar suas previsões futuras.
- Aprendizado de Padrões: Durante o treinamento, o modelo aprende padrões na linguagem. Ele aprende sintaxe (como palavras são estruturadas em frases), semântica (significado das palavras e frases), e até contextos mais amplos (como conceitos são relacionados).
- Geração de Texto: Uma vez treinado, o modelo pode gerar texto. Quando você dá um prompt ao modelo, ele usa os padrões que aprendeu para prever e gerar a sequência mais provável de palavras que segue.
Exemplo Simples em Python
Vamos criar um exemplo simplificado para ilustrar como uma IA pode aprender a partir de um conjunto de frases e prever a próxima palavra. Usaremos uma abordagem muito simplificada, mas que demonstra o conceito.
Passo 1: Preparar os Dados
# Frases de treinamento
frases = [
“O rato roeu a roupa do rei de Roma”,
“A rainha de copas gosta de chá”,
“O leão é o rei da selva”,
“A maçã caiu da árvore”,
“O sol brilha no céu”
]
# Tokenizar as frases
tokens = [frase.split() for frase in frases]
print(“Tokens:”, tokens)
Passo 2: Criar o Modelo de Previsão Simples
Vamos criar um dicionário que mapeia cada palavra para as palavras que podem segui-la.
from collections import defaultdict
import random
# Criar um dicionário para armazenar as sequências de palavras
modelo = defaultdict(list)
# Preencher o modelo com pares de palavras
for frase in tokens:
for i in range(len(frase) – 1):
modelo[frase[i]].append(frase[i + 1])
print(“Modelo de Previsão:”, dict(modelo))
Passo 3: Gerar Texto com Base no Modelo
Vamos usar o modelo para prever a próxima palavra e gerar uma sequência de texto.
def gerar_texto(modelo, palavra_inicial, comprimento=10):
if palavra_inicial not in modelo:
return “Palavra inicial não encontrada no modelo.”
resultado = [palavra_inicial]
palavra_atual = palavra_inicial
for _ in range(comprimento – 1):
if palavra_atual in modelo:
palavra_atual = random.choice(modelo[palavra_atual])
resultado.append(palavra_atual)
else:
break
return ‘ ‘.join(resultado)
# Gerar texto
texto_gerado = gerar_texto(modelo, ‘O’)
print(“Texto Gerado:”, texto_gerado)
Este exemplo básico mostra como a IA pode aprender padrões simples de uma série de frases e usar esses padrões para prever a próxima palavra em uma sequência. Embora seja uma versão muito simplificada do que acontece em modelos de linguagem avançados como o GPT, ilustra os conceitos fundamentais de coleta de dados, tokenização, construção de modelos, treinamento e geração de texto.
Em um ambiente real, modelos como o GPT são treinados em milhões ou bilhões de frases, usam estruturas de rede neural complexas e ajustam bilhões de parâmetros para alcançar alta precisão e capacidade de gerar texto coerente e relevante.
Link do arquivo Jupyter: https://drive.google.com/file/d/1iMV8Y0s86BECH9M7mA57Rlf6a5ZssJMU/view?usp=sharing
Rubão Alves 