Chat GPT

O QUE É O CHATGPT?


O ChatGPT é um modelo de linguagem avançado criado pela OpenAI. Baseado na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer). Ele é projetado para compreender e gerar texto de maneira semelhante a como os humanos se comunicam. O GPT-4, por exemplo, é uma das versões mais avançadas dessa série e foi treinado em uma vasta quantidade de dados textuais, o que lhe permite responder a perguntas, fornecer explicações, criar conteúdos, e muito mais, de forma coerente e contextual.


COMO ELE FUNCIONA?


O ChatGPT funciona através de uma arquitetura chamada Transformer, que é uma rede neural projetada para processar e gerar texto.


TREINAMENTO:
O modelo é treinado através de grandes volumes de texto da internet,aprendendo padrões de linguagem, gramática, fatos e até algum senso comum. Ele não tem conhecimento específico de eventos após seu treinamento.


ENTRADA:
Quando você faz uma pergunta ou fornece uma frase, o modelo recebe esse texto como entrada.


PROCESSAMENTO:
O modelo divide o texto em pequenas unidades de texto e usa camadas de neurônios artificias para processar essas unidades. Ele leva em conta o contexto, ou seja, a relação entre palavras e frases anteriores.

GERAÇÃO DE RESPOSTA:
Baseado no contexto e nos padrões aprendidos durante o treinamento, o modelo gera uma sequência de palavras como resposta. Ele seleciona palavras que são mais prováveis de seguir a entrada fornecida, tentando manter a coerência e relevância.

SAÍDA:
A resposta gerada é então apresentada a você como texto. O modelo ajusta suas respostas com base no contexto fornecido para melhorar a relevância.


ONDE ESTÁ A MATEMÁTICA?


A matemática do ChatGPT envolve uma combinação de álgebra linear, probabilidade, estatística, e cálculo diferencial, aplicada em uma arquitetura de redes neurais conhecida como Transformer.


O ChatGPT usa conceitos de álgebra linear, cálculo diferencial, probabilidade e estatística para funcionar. Ele é baseado na arquitetura Transformer, que usa vetores para representar palavras, aplica transformações lineares e funções de ativação, e calcula probabilidades para prever a próxima palavra. O mecanismo de self-attention ajuda o modelo a focar nas partes mais relevantes do texto, enquanto técnicas como backpropagation e otimização ajustam o modelo durante o treinamento.

Referências:

Artigos de Referências