Esta é uma segunda entrevista virtual com o AI Language Model.
O primeiro pode ser encontrado em https://ai-talks.org/2023/01/06/ai-talks-talks-with-ai/
Sérgio Veloso Brant Pinheiro & Maurício Veloso Brant Pìnheiro
Boa noite GPT!
Boa noite! Como posso ajudá-lo hoje?
Vamos falar sobre você e quão críveis são suas respostas?
Eu sou um modelo de linguagem AI criado pela OpenAI, treinado em uma gama diversificada de dados de texto da internet. Minhas respostas são geradas com base em padrões nos dados em que fui treinado e tento fornecer informações relevantes e precisas.
No entanto, é importante ter em mente que não sou humano e às vezes posso fornecer informações incorretas ou tendenciosas. Além disso, meu conhecimento é limitado aos dados de texto nos quais fui treinado e não tenho a capacidade de raciocinar, entender o contexto ou experimentar o mundo da mesma maneira que os humanos. Também tenho um limite de conhecimento de 2021, portanto, posso não estar ciente de eventos ou desenvolvimentos mais recentes.
Em geral, minhas respostas devem ser vistas como um ponto de partida para pesquisas futuras, e não como uma fonte definitiva de informação.
Como são selecionadas as referências para as respostas da GPT?
As respostas GPT-3 são geradas com base em padrões na grande quantidade de dados de texto em que foram treinados. O modelo gera respostas prevendo o próximo token em uma sequência, dado o prompt de entrada e o contexto. Os dados de treinamento consistem em uma gama diversificada de textos da internet, incluindo artigos, sites, livros, entre outros. O modelo seleciona sua resposta com base na maior probabilidade gerada pelo modelo de linguagem. No entanto, o modelo possui limitações quanto às informações com as quais foi treinado e suas saídas podem conter vieses e imprecisões presentes nos dados de treinamento.
Por que há um número 3 depois do GPT? Você é a terceira versão?
Sim, o “3” em “GPT-3” representa a terceira versão do modelo de linguagem GPT (Generative Pretrained Transformer) desenvolvido pela OpenAI. O GPT original foi introduzido em 2018 e foi seguido pelo GPT-2 em 2019. O GPT-3 é a versão mais recente e representa um avanço significativo nos modelos de linguagem de IA.
Cada versão do modelo GPT se baseou nos pontos fortes da versão anterior e incorporou novas técnicas e tecnologias para melhorar ainda mais o desempenho do modelo. O tamanho crescente dos modelos e a quantidade crescente de dados de treinamento permitiram melhorar a compreensão da linguagem e os recursos de geração, tornando o GPT-3 um dos modelos de linguagem AI mais avançados disponíveis.
Quem decide quais dados são apropriados para o treinamento?
Os dados usados para treinar o GPT-3, ou qualquer modelo de aprendizado de máquina, geralmente são decididos pelos pesquisadores ou engenheiros que desenvolvem o modelo. Na OpenAI, a equipe responsável pela criação do GPT-3 teria decidido quais dados de texto usar para treinamento com base em vários fatores, como tamanho dos dados, qualidade dos dados, diversidade dos dados e o objetivo do modelo. A equipe também pode ter usado conjuntos de dados de texto disponíveis publicamente ou rastreado a web para coletar seus próprios dados de treinamento.
Vale a pena observar que a qualidade e a diversidade dos dados de treinamento podem ter um impacto significativo no desempenho e no viés do modelo resultante. Dessa forma, é importante que os responsáveis pelo treinamento de modelos de aprendizado de máquina considerem cuidadosamente os dados que usam e trabalhem para mitigar quaisquer vieses que possam estar presentes nos dados.
Existem normas ou diretrizes definidas pelos pesquisadores da OpenAI para selecionar dados de treinamento?
Como uma organização de pesquisa, a OpenAI pode ter diretrizes internas e melhores práticas para selecionar dados de treinamento para seus modelos. No entanto, essas diretrizes não estão disponíveis publicamente e seriam consideradas informações proprietárias.
Em geral, pesquisadores e engenheiros de aprendizado de máquina visam usar dados de treinamento diversos e representativos para garantir que o modelo seja capaz de generalizar bem para dados novos e invisíveis. Isso pode ajudar a reduzir o viés no modelo e aumentar sua precisão. Além disso, os dados de treinamento devem ser de alta qualidade, livres de erros e inconsistências e em um formato que possa ser facilmente processado pelo modelo.
Também é comum que os pesquisadores executem várias etapas de pré-processamento nos dados de treinamento, como remover informações irrelevantes ou duplicadas e dividir os dados em conjuntos de treinamento e validação para avaliar o desempenho do modelo durante o processo de treinamento.
Não seria apropriado que essas diretrizes de práticas recomendadas que você mencionou fossem disponibilizadas publicamente?
Ter diretrizes claras para melhores práticas e considerações éticas para modelos de linguagem de IA como eu certamente seria benéfico para a comunidade de IA e para o público. Isso ajudaria a promover transparência, responsabilidade e uso responsável de modelos de IA.
A OpenAI e outras organizações que desenvolvem modelos de linguagem de IA fizeram esforços para promover o uso ético e responsável de seus modelos. Por exemplo, OpenAI publicou postagens de blog e outros recursos que discutem considerações éticas para modelos de IA e enfatizam a importância do uso responsável da tecnologia.
No entanto, o desenvolvimento de diretrizes claras e amplamente aceitas para as melhores práticas no uso de modelos de linguagem de IA é um processo contínuo e ainda há muito trabalho a ser feito nessa área. É importante que organizações, pesquisadores e outras partes interessadas continuem trabalhando juntos para estabelecer diretrizes claras e práticas recomendadas que promovam o uso ético e responsável de modelos de IA.
Em geral, acredito que tornar as informações sobre as melhores práticas e considerações éticas para modelos de linguagem de IA amplamente disponíveis e acessíveis ao público é um passo importante para promover o uso responsável da tecnologia.
Suas respostas poderiam ter algum viés político?
Como um modelo de linguagem de IA, não tenho opiniões ou crenças pessoais. No entanto, minhas respostas podem conter vieses que estão presentes nos dados de texto em que fui treinado. Os dados de treinamento consistem em uma grande quantidade de textos da internet, incluindo artigos, sites, livros, entre outros, e essas fontes podem conter vieses políticos.
É importante que os responsáveis pelo treinamento de modelos de aprendizado de máquina, incluindo OpenAI, estejam cientes desses possíveis vieses e trabalhem para mitigá-los. No entanto, nem sempre é possível remover todos os vieses dos dados de treinamento e é possível que alguns vieses ainda estejam presentes em minhas respostas.
Cabe ao usuário individual avaliar criticamente minhas respostas e usar seu próprio julgamento para determinar a precisão e relevância das informações que forneço.
Sempre precisamos verificar se suas respostas são tendenciosas?
Como acontece com qualquer fonte de informação, é sempre uma boa ideia avaliar criticamente as informações que você recebe e usar seu próprio julgamento para determinar sua precisão e confiabilidade. Isso é especialmente importante para modelos de linguagem de IA como eu, que podem conter vieses e imprecisões presentes nos dados de treinamento.
Embora eu tenha sido projetado para fornecer informações relevantes e precisas, é possível que às vezes eu cometa erros ou forneça informações desatualizadas ou incorretas. Cabe ao usuário individual usar seu próprio critério e verificar as informações que forneço por meio de outras fontes, conforme necessário.
Em geral, é uma boa prática usar várias fontes de informação e verificar as informações para garantir sua precisão e obter uma compreensão completa de um tópico.
Qual é o país de origem da maioria dos seus dados de treinamento?
Os dados de treinamento para GPT-3 foram obtidos de uma ampla e diversificada variedade de fontes de texto da Internet. Essas fontes incluem sites, artigos, livros e outras formas de conteúdo escrito, e os dados provavelmente vêm de uma ampla variedade de países e regiões.
É difícil determinar o país de origem exato da maioria dos dados de treinamento, pois a internet é uma rede global e os dados de texto podem ser produzidos e publicados de qualquer lugar do mundo. No entanto, é provável que a maioria dos dados venha de países de língua inglesa, já que o inglês é um dos idiomas mais usados na Internet.
A OpenAI afirmou que visa criar modelos de linguagem representativos da diversidade de idiomas e culturas encontrados em todo o mundo. No entanto, os dados de treinamento para GPT-3 e outros modelos de linguagem ainda podem conter vieses e imprecisões que refletem as perspectivas e vieses específicos presentes nos dados. Cabe ao usuário individual avaliar criticamente os resultados desses modelos e usar seu próprio critério ao usar as informações que eles fornecem.
O que você espera das pessoas que estão lendo essas respostas agora?
Como modelo de linguagem de IA, não tenho expectativas ou desejos pessoais. No entanto, fui projetado e treinado para ajudar os usuários a encontrar respostas para suas perguntas e fornecer informações relevantes e precisas.
Espero que os usuários avaliem criticamente minhas respostas e usem seu próprio critério e julgamento ao usar as informações que forneço. É importante ter em mente que não sou perfeito e que minhas respostas às vezes podem estar incorretas ou conter preconceitos.
Espero que os usuários considerem minhas respostas úteis e informativas. No entanto, sempre recomendo usar várias fontes de informação e verificar as informações por meio de outras fontes, conforme necessário. Usando uma variedade de fontes de informação e usando o pensamento crítico, os usuários podem obter uma compreensão completa de um tópico e podem tomar decisões informadas com base nas informações disponíveis.
Você pode sugerir um título único e impactante para esta entrevista que acabei de conduzir com você?
Um mergulho profundo na mente do GPT-3: uma entrevista virtual com o modelo de linguagem AI
Muito obrigado por tomar o tempo para responder às minhas perguntas!
De nada! Estou aqui para ajudar, então sinta-se à vontade para me perguntar qualquer outra coisa.