O GPT 3 ou transformador generativo pré-formado inclui processos de aprendizagem profunda, e pode gerar texto de tipo humano como saída deste modelo linguístico. O GPT 3 tornou-se uma PNL muito popular ou processamento de linguagem natural que ajuda a produzir histórias, códigos e poemas que não texto.
O GPT 3 é uma tecnologia nova e avançada que saiu recentemente em Maio de 2020 pela Open AI. O GPT 3 tem características melhoradas e melhores que o GPT 2. Inclui 175 biliões de parâmetros que pode treinar. Quando comparamos o GPT 3 com outros modelos linguísticos, este modelo é o maior de todos. Abaixo, iremos compreender como funciona o GPT 3 e porque é importante. Este é um modelo linguístico maciço que fornece previsões de vocabulário se inserir algum texto de entrada.

Como funciona a GPT 3?

A razão pela qual GPT 3 é generativo porque a rede neural deste modelo de aprendizagem da máquina não responde positivamente ou negativamente. Em vez disso, gera sequências longas e adequadas de texto como uma saída que explica a solução em detalhe. Este modelo inclui dados de formação inicial que os fabricantes inseriram como input. No entanto, este modelo também pode realizar tarefas específicas de domínio sem ter conhecimentos de domínio. Por exemplo, é possível traduzir as soluções para línguas estrangeiras.
GPT 3, como modelo linguístico, preverá as possibilidades de uma palavra após a compreensão do texto já disponível. O algoritmo calculará a possibilidade da palavra seguinte. Este fenómeno é a probabilidade condicional das palavras.
Por exemplo, se estiver a escrever uma frase que comece como, “Estou a fazer um batido de banana, e a coisa mais importante de que preciso é __________”, pode escrever qualquer palavra possível em branco, mas a palavra mais adequada e sensata seria banana. A palavra banana terá uma possibilidade maior neste contexto do que qualquer outra palavra. O modelo irá sugerir que o termo banana tem mais hipóteses de estar nesta posição.

Redes Neuronais de GPT 3

Ao desenvolver a rede neural deste modelo durante as fases de formação, o revelador insere extensas frases e textos de amostra. O neural converterá as palavras em diferentes representações numéricas chamadas vector para representação. Isto ajuda o modelo a comprimir os dados. Ao solicitar os dados válidos, o programa desembalará os dados. A compressão e descompressão dos dados desenvolverá a capacidade exacta do programa para o cálculo da possibilidade da palavra.
Depois de o modelo completar o processo de formação, pode calcular a palavra possível no contexto a partir de uma extensa colecção de palavras no seu conjunto de dados. Isto ajudará o algoritmo a prever a palavra exacta que tem maiores probabilidades de ocorrência. Suponha que cronometre as palavras; receberá prontamente sugestões sobre as palavras. Esta acção preditiva é uma inferência na aprendizagem de máquinas.

Consistência do Modelo

O algoritmo do modelo irá criar um efeito de espelho. O modelo também irá sugerir o ritmo e a textura da forma das tarefas que está a criar. Por exemplo, poderá encontrar respostas às perguntas. Suponha que se estiver a escrever uma história, e quiser soar como Shakespeare, pode gerar um título imaginário e produzir uma história que se assemelha à sintaxe e ritmo de Shakespeare. Esta consistência é notável a partir de um modelo que funciona por si só.
O GPT produz consistentemente possíveis combinações de palavras e formas para várias tarefas que nunca produziu antes, o que faz deste modelo uma tecnologia de linguagem de “poucos tiros”. Mesmo que o modelo não tenha sido submetido a uma formação extensiva e inclua informação limitada, é possível realizar várias tarefas e combinar as possibilidades das palavras. Além disso, também executa novas tarefas para além das suas capacidades. Agora imagine como o programa irá funcionar quando incluirmos mais dados de formação. A capacidade e o desempenho do modelo têm uma pontuação elevada em testes baseados na língua. Isto mostra o quão notavelmente o modelo está a adoptar uma abordagem semelhante à humana em instalações com línguas diferentes.

Importância do GPT 3

Os criadores do GPT 3 introduziram este modelo linguístico com a ajuda de dados de formação em várias línguas. O GPT 3 é também um modelo bem sucedido que não só executa tarefas linguísticas, mas também fornece soluções para problemas de raciocínio como a aritmética.
Por exemplo, é possível encontrar um resultado 100% exacto com problemas de subtracção e adição de dois dígitos. Os modelos com menos complexidade só podem fornecer uma precisão de 60%, uma vez que contêm menos parâmetros. Contudo, o GPT 3 pode resolver problemas aritméticos complexos. Isto torna este modelo mais complexo do que o concorrente. Também ajuda com os problemas para além das suas capacidades de treino, uma vez que inclui um algoritmo de aprendizagem da máquina.
Isto significa que podemos aumentar a produtividade deste modelo de linguagem aumentando o tamanho do modelo e a entrada do conjunto de dados. Neste momento, o desempenho agregado do modelo é de cerca de 175B parâmetros para a realização de várias tarefas. Comparando o parâmetro aumentado no GPT 2 com o GPT 3, podemos assumir que o desempenho do modelo do GPT 4 seria ainda maior.

Conclusão

GPT 3 é um modelo baseado na linguagem capaz de gerar textos com a ajuda de algoritmos que executam várias tarefas através da recolha de dados de conjuntos de dados de formação. O GPT 3 pode realizar numerosas actividades que incluem estruturas linguísticas, tais como redacção de ensaios, perguntas e respostas, traduções, resumo de textos longos, e codificação informática.
O GPT 3 inclui um algoritmo de aprendizagem de máquina que contém uma rede neural. Estas redes neuronais recolhem os dados de formação como entrada e geram a possível combinação de palavras como saída no contexto, tornando isto um modelo de previsão de linguagem. Este modelo é um tipo de aprendizagem de máquina sem supervisão, porque não conclui se a resposta está certa ou errada. O processo de ponderação da rede neural deste modelo faz desta uma das melhores e enormes tecnologias que alguém criou como modelo linguístico. Actualmente, o modelo está num formato de versão beta e uma API plug and play. Isto significa que uma vez que o modelo é lançado ao público, pode lidar com vários grandes desafios para o nosso uso organizacional.