O ChatGPT é uma rede neural?

No mundo da inteligência artificial, o termo “rede neural” é frequentemente mencionado como um componente-chave do aprendizado de máquina. Em seu núcleo, uma rede neural é um grupo interconectado de nós que permite que os computadores aprendam pelo exemplo e reconheçam padrões nos dados. O ChatGPT, o modelo de linguagem AI baseado em transformador desenvolvido pela OpenAI, não é exceção.

Na verdade, o ChatGPT é um modelo de linguagem que usa uma rede neural para entender e responder às entradas do usuário de maneira conversacional. Agora que entendemos que o ChatGPT é um tipo de rede neural, vamos nos aprofundar no conceito de redes neurais e em como o ChatGPT aproveita essa tecnologia para gerar suas respostas semelhantes às humanas.

O que é uma Rede Neural?

Um algoritmo de aprendizado de máquina que se inspira no cérebro humano e no sistema nervoso é conhecido como rede neural. Ele usa uma rede de funções interconectadas para aprender e traduzir entradas de dados em saídas desejadas, imitando os neurônios biológicos do cérebro humano. As redes neurais encontraram aplicações em diversos algoritmos de aprendizado de máquina e podem enfrentar com eficácia os complexos desafios do mundo real. Eles estão sendo aplicados em muitos setores, como reconhecimento de fala e imagem, finanças e diagnóstico médico.

O ChatGPT é um programa de IA conversacional que usa aprendizado de máquina e inteligência artificial para compreender e fornecer respostas às entradas do usuário. É um descendente da rede neural e opera usando uma arquitetura baseada em transformador.

Como o ChatGPT funciona com redes neurais

O ChatGPT usa uma rede neural de feed-forward e uma camada de normalização para produzir respostas semelhantes às humanas. A rede neural feed-forward aplica uma transformação não linear à sequência de entrada, o que permite que o modelo aprenda padrões complexos nos dados. Enquanto isso, a camada de normalização ajuda a estabilizar o processo de treinamento, garantindo que os valores de entrada para cada camada sejam de uma escala semelhante.

O ChatGPT passa por um processo de pré-treinamento para garantir que funcione conforme o esperado antes de ser disponibilizado para uso público. Quando um usuário insere texto, o ChatGPT o processa em vários estágios, incluindo tokenização, incorporação, codificação, geração de distribuição de probabilidade e geração de saída.

Redes neurais e aprendizado de máquina no ChatGPT

Redes neurais e aprendizado de máquina são tecnologias intimamente interligadas. As redes neurais têm mudado o jogo na IA moderna e no aprendizado de máquina, principalmente devido ao cenário de dados criado por plataformas de big data e computação de alto desempenho. Essas plataformas permitiram o uso de conjuntos de dados massivos para Train redes neurais complexas, que podem aprender estratégias e operações complexas.

A tecnologia ChatGPT é construída sobre os princípios de redes neurais e aprendizado de máquina. Para reconhecer e responder ao idioma, a rede neural do ChatGPT é treinada em grandes quantidades de dados de texto usando técnicas de aprendizado de máquina. O ajuste fino é um aspecto vital desse processo, que ajuda a rede neural a reconhecer e responder a tipos específicos de entradas com precisão.

Que tipo de rede é o ChatGPT?

ChatGPT é um modelo de linguagem baseado na arquitetura de rede neural.

Qual é o tamanho da rede neural do ChatGPT?

GPT 3 tinha mais de 175 bilhões de parâmetros.