Quando se trata de software de aprendizado de máquina, muitas vezes pensamos em plataformas que podem nos ajudar a analisar dados ou fazer previsões.
Do planejamento de recursos corporativos que garante um melhor gerenciamento de inventário ao software de CRM que aumenta o relacionamento com o cliente e as vendas, o software de aprendizado de máquina tem uma variedade de aplicações no mundo dos negócios.
No entanto, ultimamente, uma inteligência artificial chamada GPT-3 vem recebendo muita atenção por seu potencial de mudar a forma como interagimos com várias máquinas.
GPT-3 é uma rede neural criada pelo OpenAI, um laboratório de pesquisa de inteligência artificial.
O objetivo do GPT-3 é tornar mais fácil para os desenvolvedores criar aplicativos mais inteligentes, permitindo que eles aproveitem o poder do aprendizado de máquina.
Isso deu origem a vários casos de uso para GPT-3, variando de geração automática de código a software de escrita de IA que entende o contexto e pode oferecer sugestões de acordo.
Neste artigo, vou dar uma olhada mais de perto no GPT-3 AI e como ele pode ajudá-lo, o proprietário da empresa, a obter mais do software de aprendizado de máquina agora e no futuro.
Atualização: Confira a diferença entre o GPT-3 e o GPT-4 nesse artigo.
O que é o GPT-3 AI?
A OpenAI criou o Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), uma plataforma de IA que permite aos desenvolvedores treinar e implantar modelos de IA.
Ele oferece uma ampla gama de benefícios, incluindo a capacidade de melhorar a precisão e o desempenho do modelo, além de reduzir o tempo e os custos de treinamento.
Com recursos de processamento de linguagem natural (PNL), o GPT-3 pode ler e entender vários padrões.
Com o ChatGPT sendo um dos mais avançados programas de processamento de linguagem natural mostrando o poder do GPT-3, muitos estão otimistas sobre o potencial dessa tecnologia.
Existem, de fato, várias maneiras de ganhar dinheiro com o ChatGPT e a tecnologia GPT-3.
Além de entender o texto, o GPT-3 pode gerar um novo texto que seja gramaticalmente correto e relevante para o contexto. Isso o torna uma plataforma ideal para tradução automática, resposta a perguntas e criação de chatbots de IA.
O GPT-3 ainda está em seus estágios iniciais, mas já mostrou grande promessa e crescimento nos últimos anos.
Com vários modelos de linguagem de ciência de dados capazes de trabalhar em diferentes tarefas, o GPT-3 é a plataforma ideal para o desenvolvimento de IA.
Sendo um modelo de linguagem poderoso, o GPT-3 tem o potencial de impactar ainda mais o campo do processamento de linguagem natural.
O que faz o GPT-3 ser especial?
O GPT-3 não é o primeiro sistema capaz de produzir texto, mas o que o torna único é o quanto ele aprendeu e quão pouco treinamento ele requer agora.
Tradicionalmente, um modelo de previsão de linguagem tinha que ser dito sobre o que escrever em grande detalhe antes que pudesse gerar qualquer coisa remotamente humana.
Em contraste, o GPT-3 recebeu uma grande quantidade de dados de treinamento (texto) e foi deixado para aprender sozinho.
Devido ao pré-treinamento que o modelo recebeu, ele aprendeu as regras de gramática e sintaxe, o significado das palavras e como elas são usadas em milhões de contextos variados.
Outro aspecto que torna esse modelo de aprendizado de máquina único é o uso de um modelo de aprendizado mascarado.
Aqui, os alunos como parte do modelo nunca recebem o texto inteiro, mas apenas uma pequena parte. O modelo então tem que prever o que vem a seguir na sequência, o que significa que cada palavra que ele produz depende das anteriores.
Isso resulta em um texto mais parecido com o humano, pois captura as dependências entre as palavras frequentemente vistas em linguagem natural. Isso também elimina a necessidade de dados rotulados caros, pois o modelo pode prever qual deve ser a próxima palavra, com base no contexto.
Finalmente, como terceira versão do modelo, o GPT-3 melhorou significativamente em relação aos seus antecessores.
Usos para o GPT-3
Então, o que tudo isso significa para aqueles que querem usar esse modelo de rede neural em seus negócios?
Considerando as capacidades de aprendizagem profunda, existem vários casos de uso potenciais para maximizar a capacidade do GPT-3.
Algumas dessas aplicações incluem o seguinte.
Chatbots
Usando várias APIs que se integram ao GPT-3, você pode treinar chatbots de negócios para que eles gerem respostas semelhantes às humanas.
Isso é possível pelo fato de que o GPT-3 pode entender o contexto de uma conversa, bem como gerar texto gramaticalmente correto.
Isso pode ser usado para criar chatbots de atendimento ao cliente que podem lidar com consultas complexas ou até mesmo gerar leads de vendas, envolvendo-se em conversas com clientes em potencial.
Imitar pessoas (mortas ou vivas)
Uma máquina treinada em todas as obras de Shakespeare poderia, em teoria, gerar novos trabalhos no mesmo estilo.
Muitas ferramentas que usam GPT-3 permitem que um ‘tom de voz’ seja especificado, resultando no modelo de aprendizado de máquina imitando o estilo do autor selecionado.
Isso pode ser usado para gerar uma cópia de marketing que pareça ter sido escrita pelo fundador de uma empresa ou criar novas obras de ficção em um estilo específico.
Recomendações financeiras
GPT-3 pode ser usado para fornecer aconselhamento financeiro.
Por exemplo, se voce perguntasse ao GPT-3 sobre o melhor momento para comprar uma determinada acao, ele seria capaz de gerar uma resposta que considera condicoes de mercado especificas como ocorreram no passado.
Isso pode ajudar a criar um chatbot de consultor financeiro ou até mesmo gerar conselhos de investimento automatizados.
Dito isto, deve ser feito um aviso de que o GPT-3 (ou qualquer outra IA, para esse assunto) não é perfeito, e há sempre o potencial de erros, especialmente em relação ao aconselhamento financeiro.
Criar piadas
Usar sistemas de IA para criar piadas não é novidade.
No entanto, a capacidade do GPT-3 de entender o contexto de uma conversa torna possível criar piadas que são engraçadas e fazem sentido.
Isso pode ser usado para criar piadas para uma ocasião específica ou até mesmo gerar conteúdo para um site de comédia.
Criar expressões regulares
Com grandes modelos de linguagem envolvidos no processo de IA, o GPT-3 pode ser usado para gerar expressões regulares.
Expressões regulares são usadas para combinar padrões em texto e são frequentemente usadas em programação.
Embora muitas ferramentas possam ajudar a criar expressões regulares, a capacidade do GPT-3 de entender o contexto de uma linguagem pode torná-la mais precisa.
Isso pode ser usado para criar expressões regulares mais confiáveis ou para combinar padrões mais complexos.
Posts para mídias sociais
O GPT-3 é ótimo para gerar postagens em mídias sociais.
Suas habilidades de geração de linguagem podem criar postagens interessantes e envolventes sem muita entrada do usuário.
Isso pode economizar tempo, especialmente se você administra uma empresa ou gerencia uma conta de mídia social altamente ativa.
O GPT-3 também pode ajudá-lo a desenvolver novas ideias de conteúdo, o que é sempre um ativo valioso no mundo das mídias sociais.
Programar em linguagens diferentes
Como a codificação segue regras e sintaxe específicas, o GPT-3 pode ser usado para escrever código em várias linguagens de programação.
Escrever código de computador pode ser um processo demorado, mas com GPT-3, pode ser feito muito mais rápido.
Escrever ficção
Embora não seja capaz de gerar artigos de notícias com base em fatos, o GPT-3 pode ser usado para escrever ficção.
Uma vez que pode entender o contexto e gerar texto relevante, pode ser usado para escrever contos ou até mesmo criar romances inteiros a partir do zero.
Criar conteúdo para blog
O modelo de linguagem mais potente do GPT-3 pode produzir conteúdo de blog de formato longo.
Revolucionando a inteligência artificial e usando muito pouco poder de computação, os sistemas de IA são atualmente usados para produzir postagens de blog semelhantes às humanas em vários idiomas.
Se você é uma startup que procura criar conteúdo para o seu blog ou uma grande empresa que deseja gerar mais leads, o GPT-3 pode ajudá-lo a alcançar seus objetivos.
Riscos do GPT-3
Como acontece com qualquer sistema baseado em inteligência artificial, existem riscos associados ao GPT-3. Vamos explorar alguns deles.
Spam de conteúdo
Criar páginas da Web para enganar os mecanismos de pesquisa e fazê-los pensar que são relevantes para um tópico específico é conhecido como spam de conteúdo.
Embora isso tenha sido feito anteriormente copiando e colando texto de outras fontes, isso agora pode ser feito usando texto gerado automaticamente.
O GPT-3 pode gerar texto muito semelhante ao texto escrito humano, que pode ser usado para spam de conteúdo.
Embora os mecanismos de pesquisa tenham se tornado muito mais sofisticados e possam detectar esse tipo de texto, ainda é um risco que deve ser considerado se alguém pretende criar conteúdo em massa.
Engenharia social
Com o conjunto de dados em que foi treinado, o GPT-3 poderia ser usado para engenharia social maliciosa.
É quando alguém usa as informações que coletou sobre uma pessoa para induzi-la a fazer algo, como revelar informações confidenciais ou clicar em um link malicioso.
Com o ajuste fino da saída possível com pequenas alterações na entrada, aqueles com intenção maliciosa podem causar danos significativos.
Notícias falsas também podem ser geradas para ajudar nessa tarefa específica.
Substituição de postos de trabalho
Várias funcionalidades de trabalho GPT-3 podem automatizar completamente os trabalhos humanos, desde o atendimento ao cliente até a entrada de dados.
Embora isso possa levar a uma maior eficiência e economia de custos, também pode resultar em perda de empregos.
O GPT-3 ainda está em seus estágios iniciais, mas à medida que continua a se desenvolver, mais empregos provavelmente serão substituídos pela automação.
Com algoritmos que podem entender e gerar texto, os trabalhos que exigem essa habilidade estarão em maior risco.
Fingir ser outra pessoa
GPT-3 pode ser usado para gerar texto que supostamente vem de uma fonte específica.
Isso significa que uma pessoa com intenção maliciosa pode criar avaliações falsas, comentários ou mesmo artigos inteiros.
Isso também pode ser usado para se passar por alguém online, o que pode ter sérias repercussões.
Limitações do GPT-3
Além dos riscos acima, também há limitações a serem consideradas ao usar o GPT-3.
Inteligência artificial não está em constante aprendizado
Como o pré-treinamento foi feito antes do lançamento do GPT-3, o processo de aprendizado para esse modelo de IA não é constante.
Para resolver isso, a OpenAI lançou uma atualização significativa em 2022, melhorando a IA.
No entanto, os dados produzidos por essa plataforma nunca são tão bons quanto os dados oportunos sobre os quais os humanos podem escrever.
Falta de explicação de alguns resultados
O principal problema com o GPT-3 é a falta de capacidade de explicar e interpretar por que certas entradas resultam em saídas específicas.
Isso ocorre porque é um modelo de caixa preta, o que significa que não há como ver como a IA chega às suas conclusões.
Isso pode ser um problema ao tentar depurar e melhorar a IA, pois é impossível entender todo o processo completamente.
Problemas quando a entrada de texto é curta
O GPT-3 tem vários problemas quando se trata do tamanho dos dados de entrada.
Dar tanto contexto quanto necessário é sempre útil ao tentar obter uma saída definida, mas isso é impossível com o GPT-3.
A limitação no tamanho dos dados afeta o treinamento do modelo, bem como os resultados que são produzidos.
Demora no resultado
Outro problema com o GPT-3 é que ele é prolongado em relação ao tempo de inferência.
Pode levar algum tempo para a IA gerar resultados, o que pode ser um problema ao usá-la em aplicativos em tempo real, onde um atraso pode causar problemas.
Tendências do aprendizado de máquina
O GPT-3 também tem vários vieses embutidos no sistema.
Esses vieses podem impactar os resultados produzidos e até levar a desfechos discriminatórios.
Por exemplo, se os dados usados para treinar a IA não forem igualmente equilibrados, os resultados produzidos serão tendenciosos.
Histórico do GPT-3
O GPT-3 da OpenAI foi criado através de doações feitas por fundadores, incluindo Elon Musk.
Com a missão de criar inteligência geral artificial (agi) segura, o projeto começou em 2015 e levou vários anos de treinamento para lançar a primeira versão do GPT e depois a segunda versão, conhecida como GPT-2.
Diz-se que o GPT-3 tem 175 bilhões de parâmetros, que contém mais dados do que qualquer outra rede neutra disponível.
Como o modelo de linguagem mais proeminente disponível e até dez vezes maior que o modelo Turing NLG da Microsoft (o segundo maior modelo), essa plataforma é o sistema de IA mais poderoso disponível.
Com sede em São Francisco e liderada por Sam Altman como CEO da OpenAI e mais de 120 funcionários (a partir de 2020), a empresa está trabalhando continuamente no desenvolvimento dessa tecnologia ainda mais.
O futuro do GPT-3
Com os desenvolvedores usando essa tecnologia capaz de usar Python (juntamente com várias outras linguagens de programação) para interagir com a API GPT-3, será interessante ver como essa tecnologia avança no futuro.
À medida que vários projetos que se concentram em continuar a melhorar essa tecnologia estão em andamento, o GPT-3 provavelmente se tornará mais amplamente adotado.
Com isso em mente, um dos projetos mais empolgantes que tem mostrado grande potencial é o DALL·E 2.
DALL·E 2 é um sistema de IA de última geração que pode produzir imagens e arte realistas a partir de uma descrição em linguagem natural.
Ao dar uma breve descrição do que você deseja que o sistema gere, como “uma zebra com um fundo roxo”, o DALL·E 2 criará uma imagem que parece real.
A grande notícia é que isso levará apenas alguns segundos para gerar.
Embora essa tecnologia ainda esteja em seus estágios iniciais, ela mostra muita promessa para o futuro do GPT-3.
Conclusão
O hype em torno do GPT-3 é compreensível.
Esta plataforma é o modelo de linguagem mais poderoso que já foi criado, e tem o potencial de revolucionar a forma como interagimos com os computadores.
No entanto, é importante lembrar que o GPT ainda está em seus estágios relativamente iniciais como modelo. Não é perfeito e levará tempo para atingir todo o seu potencial.
Enquanto isso, podemos usar o GPT-3 para experimentar novas ideias e aplicações.
E quem sabe?
Talvez um dia, o GPT-3 se torne a pedra angular de uma nova era da computação.
