Por Trás das Cenas: Como o ChatGPT Aprende a Falar como um Humano

Como um modelo de linguagem, o ChatGPT é um programa de computador que foi treinado para entender e gerar linguagem humana. Mas como ele funciona? Como o ChatGPT é treinado para entender e responder nossas perguntas e comentários? Neste artigo, vamos explorar os fundamentos de como o ChatGPT é treinado.

Em primeiro lugar, vamos começar com algumas informações de fundo. O ChatGPT é baseado em um tipo de inteligência artificial chamado aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é um método de ensinar computadores a aprender com dados, sem ser explicitamente programado. Em outras palavras, alimentamos dados em um algoritmo de aprendizado de máquina, e o algoritmo aprende a partir desses dados para fazer previsões ou tomar ações.

O tipo de aprendizado de máquina que o ChatGPT usa é chamado de rede neural. Uma rede neural é um tipo de algoritmo que é vagamente modelado na estrutura do cérebro humano. Uma rede neural consiste em camadas de nós interconectados, ou neurônios, que processam e transmitem informações.

Então, como treinamos uma rede neural como o ChatGPT? O processo envolve três etapas principais: preparação de dados, treinamento de modelo e avaliação de modelo.

1. Preparação de dados

O primeiro passo no treinamento de uma rede neural é preparar os dados que serão usados para treinar o modelo. No caso do ChatGPT, os dados consistem em grandes quantidades de texto de uma variedade de fontes, como livros, artigos e sites. Esse texto é então pré-processado para remover qualquer informação desnecessária, como tags HTML ou pontuação.

O próximo passo é tokenizar o texto, o que significa dividi-lo em unidades menores de significado, como palavras ou frases. Isso permite que a rede neural entenda a estrutura do texto e faça conexões entre diferentes palavras e conceitos.

Finalmente, o texto tokenizado é alimentado na rede neural em lotes, que são grupos de pares de entrada/saída. Cada entrada é uma sequência de tokens, e a saída correspondente é o próximo token na sequência. Por exemplo, se a entrada for “Olá, como você está?” a saída pode ser “Estou indo bem, obrigado por perguntar”.

2. Treinamento do modelo

Depois que os dados foram preparados, o próximo passo é treinar o modelo da rede neural. Isso envolve ajustar os pesos e vieses dos neurônios na rede para que possa fazer previsões precisas com base nos dados de entrada.

Durante o treinamento, a rede neural é apresentada com uma série de pares de entrada/saída. Ela faz uma previsão com base na entrada e, em seguida, a saída real é comparada com a saída prevista. A diferença entre as duas é chamada de perda ou erro, e o objetivo do treinamento é minimizar esse erro ao longo de muitas iterações.

Isso é feito usando um algoritmo de otimização, como o descida de gradiente estocástica, que ajusta os pesos e viés dos neurônios para reduzir o erro. O processo é repetido muitas vezes, com diferentes lotes de dados, até que o modelo aprenda a fazer previsões precisas.

3. Avaliação do modelo

O último passo no treinamento de uma rede neural é avaliar seu desempenho em um conjunto separado de dados, chamado conjunto de validação. Este é um subconjunto dos dados originais que não foi usado no treinamento.

O objetivo da validação é medir quão bem o modelo generaliza para novos dados. Se o modelo tiver um bom desempenho no conjunto de validação, é provável que tenha um bom desempenho em novos dados no futuro. Se o desempenho for ruim, podem ser necessários ajustes no modelo ou no processo de treinamento.

Em resumo, o treinamento de uma rede neural como o ChatGPT envolve a preparação de grandes quantidades de dados de texto, a tokenização do texto e a alimentação do modelo com lotes de dados. O modelo é então treinado usando um algoritmo de otimização para minimizar o erro entre as saídas previstas e as saídas reais. Por fim, o modelo é avaliado em um conjunto separado de dados para medir seu desempenho. Com cada iteração desse processo, o modelo se torna melhor em entender e gerar a linguagem humana.

Você pode aprender mais nos dois vídeos abaixo: