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A incrível evolução do GPT-1 para o GPT-4: Quais são os avanços por trás de cada geração de modelos?
Na gloriosa história da inteligência artificial (IA), a família de modelos Generative Pre-trained Transformer (GPT) demonstrou, sem dúvida, um progresso surpreendente. Desde que a OpenAI lançou o primeiro GPT-1 em 2018, a série GPT passou por uma evolução significativa para formar sistemas de IA generativa mais poderosos e diversos. Este artigo analisará profundamente os principais avanços de cada geração de modelos e como eles estão moldando o futuro da tecnologia da informação e da IA hoje.
Desenvolvimento inicial
O conceito de pré-treinamento generativo (GP) não é novo no campo do aprendizado de máquina e foi usado no aprendizado semissupervisionado nos primeiros dias. Este processo é inicialmente pré-treinado usando um conjunto de dados não rotulado e depois treinado usando um conjunto de dados rotulado para classificação. Pesquisadores usaram uma variedade de métodos, desde modelos ocultos de Markov (HMMs) até autocodificadores, para tentar produzir e compactar dados e abrir caminho para aplicações futuras.
Em 2017, o Google publicou um estudo sobre "Atenção é tudo sobre si mesmo", que lançou as bases para modelos subsequentes de linguagem gerativa. Posteriormente, a OpenAI lançou o GPT-1 em 2018, que marcou o surgimento de modelos pré-treinados generativos baseados na arquitetura do transformador e começou a fornecer recursos de geração de texto diversos e vívidos.
Desenvolvimento Subsequente
O GPT-3, lançado pela OpenAI em 2020, deu um passo além, expandindo a escala dos parâmetros do modelo para 1,75 trilhão, demonstrando capacidades significativas de compreensão e geração de linguagem. Nesta fase, a OpenAI propôs o conceito de "InstructGPT", uma série de modelos projetados especificamente para seguir instruções, aumentando a precisão da comunicação com os usuários.
Desde então, o desenvolvimento da família GPT continuou avançando, com promoções como a GPT-4 sendo inteiramente baseadas no fortalecimento de modelos anteriores.
A ascensão do modelo básico
O modelo base, como o nome sugere, é um modelo de IA treinado em dados em larga escala. A diversidade de tais modelos permite que eles sejam aplicados a diversas tarefas posteriores. Por exemplo, a série GPT da OpenAI, a mais recente GPT-4, é amplamente reconhecida pelo mercado por sua potência e flexibilidade. Com o lançamento do GPT-4, o modelo não só se destaca no processamento de linguagem, mas também suporta recursos multimodais e é capaz de processar texto e imagens simultaneamente.
Diversificação de modelos específicos de missão
Por meio de ajustes e remodelações cuidadosos, o modelo básico de GPT pode desenvolver modelos específicos de tarefas para campos específicos, como EinsteinGPT, BloombergGPT, etc. Esses modelos não se limitam à geração de texto, mas também ajudam o setor a melhorar a eficiência do trabalho.
Com o surgimento de modelos especializados, a IA está sendo cada vez mais usada em diversos setores, desde finanças até medicina.
Versatilidade e foco
O desenvolvimento da multimodalidade permite que o modelo GPT amplie ainda mais seu escopo de aplicação. Por exemplo, o "Visual ChatGPT" da Microsoft combina a compreensão de texto e imagens para oferecer aos usuários uma experiência interativa mais rica.
Problemas de marca e desafios legais
À medida que o termo "GPT" se torna popular, a OpenAI também enfrenta desafios para manter sua marca. Recentemente, a OpenAI começou a enfatizar que o nome deve ser considerado sua marca registrada exclusiva e a supervisionar o uso do termo por terceiros, o que mostra que, no campo da IA, a fronteira entre marca e tecnologia está se tornando cada vez mais tênue.
Embora a padronização e a proteção de marcas registradas vão além da tecnologia em si, a influência da marca por trás dela não pode ser ignorada. No futuro, com o avanço contínuo da tecnologia de IA, que novo significado esse termo terá?
Como o futuro modelo GPT afetará nossas vidas e trabalho?
