Como o ChatGPT funciona?
Published: 2023-02-05 07:11:08


## O ChatGPT
ChatGPT é um modelo de linguagem de grande escala desenvolvido pela OpenAI. Ele foi treinado com milhões de exemplos de conversação e é capaz de responder a perguntas e completar frases com informações relevantes. O ChatGPT tem a capacidade de aprender e se atualizar com as mudanças na linguagem e no conhecimento graças ao seu modelo de aprendizado chamado Generative Pre-Trained Transformer.


##Natural Language Processing
As tarefas de NLP (Processamento de Linguagem Natural) são aplicações de inteligência artificial que visam a compreensão e a manipulação do idioma humano. Algumas tarefas comuns de NLP incluem tradução automática, resumo de texto, classificação de sentimentos, análise de entidades, detecção de informações, extração de conhecimento, e reconhecimento de fala. Essas tarefas exigem a compreensão profunda da estrutura, significado e contexto da linguagem natural, o que torna a NLP uma área de pesquisa ativa e desafiante dentro da inteligência artificial.


##Transformers(NLP)

<img width="60%" style="width:60%" src="https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gkbgt7z2deszm5qpvv5t.gif">
Transformers são uma arquitetura de rede neural profunda desenvolvida para tarefas de processamento de linguagem natural (NLP). Eles são baseados em uma arquitetura de atenção que permite ao modelo concentrar-se em diferentes partes do input ao mesmo tempo. Isso é importante para tarefas de NLP, onde a ordem das palavras é importante, mas o modelo precisa considerar contextos mais amplos para fazer previsões precisas.

<img width="100%" style="width:100%" src="https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/m3d4b3ocp24dc9mynefp.jpg">

Os transformers foram introduzidos pela primeira vez por Vaswani et al. em 2017 e rapidamente se tornaram uma das arquiteturas de rede neural mais populares e bem-sucedidas para tarefas de NLP. Eles foram usados para alcançar resultados state-of-the-art em uma ampla gama de tarefas de NLP, incluindo tradução de linguagem, geração de texto, resposta a perguntas, análise de sentimento e mais.

**Curiosidade:** Eles estão ajudando os pesquisadores a entender as cadeias de genes no DNA e os aminoácidos nas proteínas de maneiras que podem acelerar o desenvolvimento de medicamentos.


##Generative Pre-Trained Transformer
Generative Pre-Trained Transformer (GPT) é um modelo de aprendizado de linguagem natural baseado em transformadores. Ele é pré-treinado em dados de texto e pode ser refinado para tarefas específicas de processamento de linguagem, tornando-se uma ferramenta versátil e eficiente. O GPT é amplamente utilizado em aplicações como assistente virtual, tradução automática e geração de texto.

###Versionamentos

**GPT:**
- Lançado em 2018.
- Modelo de linguagem baseado em transformadores pré-treinado.
- Possui 1,5 bilhões de parâmetros.

**GPT-2:**
- Lançado em 2019.
- Modelo de linguagem baseado em transformadores pré-treinado.
- Possui 1,5 bilhões de parâmetros.
- Novos recursos de linguagem e desempenho significativamente melhorado em relação ao GPT original.

**GPT-3:**
- Lançado em 2020.
- Modelo de linguagem baseado em transformadores pré-treinado.
- Possui 175 bilhões de parâmetros, tornando-o o modelo de linguagem mais grande e avançado disponível até o momento.
- Capaz de realizar uma ampla variedade de tarefas de processamento de linguagem sem treinamento adicional.
- Possui recursos de linguagem avançados, como compreensão de contexto e geração de texto coerente.


##Bibliotecas
Existem várias bibliotecas e ferramentas disponíveis para utilizar o modelo GPT, incluindo:

**[PyTorch](https://pytorch.org/)**: Uma biblioteca de aprendizado profundo popular e de código aberto, que fornece suporte para treinar e usar o modelo GPT.

**[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/?hl=pt-br)**: Uma biblioteca de aprendizado profundo amplamente utilizada, que fornece suporte para treinar e usar o modelo GPT.

**[OpenAI API](https://openai.com/api/):** Uma API de alto nível da OpenAI que permite acessar modelos GPT pré-treinados e utilizá-los em aplicações.

**[Transformers](https://huggingface.co/docs/transformers/index):** Uma biblioteca em Python que fornece acesso a modelos GPT pré-treinados da Hugging Face, incluindo o GPT-2 e o GPT-3.

**[AllenNLP](https://allenai.org/allennlp)**: Uma biblioteca de processamento de linguagem natural escrita em Python que fornece suporte para treinar e usar o modelo GPT.

Estas bibliotecas podem ser usadas com diferentes níveis de complexidade, desde a utilização de modelos pré-treinados até o treinamento de modelos GPT personalizados. O escolhido dependerá das necessidades específicas da aplicação.

##Etapas de Treinamento
O fluxo de treinamento de um modelo GPT geralmente inclui as seguintes etapas:

**Preparação de Dados:** Os dados de texto são processados e limpos para remover informações irrelevantes ou ruído. Além disso, os dados são divididos em conjuntos de treinamento, validação e teste.

**Embedding:** Os dados de texto são convertidos em vetores de embedding, que são representações numéricas dos tokens de texto.

**Treinamento:** O modelo GPT é treinado com os dados de treinamento, usando uma função de perda para avaliar o desempenho do modelo e um otimizador para atualizar os pesos do modelo.

**Validação:** O modelo é avaliado com os dados de validação para verificar se está generalizando bem para dados desconhecidos.

**Ajuste de hiperparâmetros:** Se necessário, os hiperparâmetros do modelo, como a taxa de aprendizado, o tamanho do batch e o número de épocas de treinamento, podem ser ajustados para melhorar o desempenho do modelo.

**Teste:** O modelo é avaliado com os dados de teste para medir a precisão e a eficácia do modelo treinado.

**Uso:** Finalmente, o modelo treinado é usado para realizar tarefas, como geração de texto, tradução automática, análise de sentimentos, entre outras.

Estas etapas são repetidas várias vezes até que o modelo alcance o desempenho desejado. 


##Treinamento de Modelo GPT-3 com Python
O Python permite aos usuários treinar seus próprios modelos de linguagem baseados na arquitetura do GPT-3 . Isso pode ser feito com o uso de bibliotecas de aprendizado de máquina, como o da Open I ou PyTorch, permitindo aos usuários personalizar e aperfeiçoar seus modelos de acordo com suas necessidades específicas.

Utilizando a biblioteca da OpenAI podemos realizar o treinamento da seguinte maneira:

```python

import openai

# Inicialização da API OpenAI
openai.api_key = "CHAVE_API_OPENAI"

# Treinamento de um modelo GPT-3 com os dados de treinamento
model = openai.Train(
    engine="gpt-3",
    dataset=openai.Dataset.from_text("**textosdetreinamento.txt**"),
    model_engine=openai.ModelEngine.gpt3,
    batch_size=32,
    epochs=100
)

# Uso do modelo treinado para gerar texto
generated_text = model.generate(prompt="Comece a escrever um texto aqui: ")
print(generated_text)
```


Esse código em Python é uma implementação simples de um modelo GPT-3 usando a API OpenAI. A primeira linha importa a biblioteca OpenAI. A segunda linha inicializa a API OpenAI com a chave fornecida pelo usuário. Em seguida, o modelo é treinado com a função "openai.Train". Os parâmetros incluem a engine "gpt-3", os dados de treinamento do arquivo "textosdetreinamento.txt", o **tamanho do lote** de 32 e 100 **épocas de treinamento**. Por fim, o modelo é usado para gerar texto usando a função "model.generate", onde o usuário fornece uma solicitação (prompt) para o modelo. O texto gerado é então exibido na tela.

O **tamanho do lote** é a quantidade de amostras de dados usadas por vez para atualizar os pesos do modelo durante o treinamento. Em outras palavras, é o número de exemplos que o modelo vê antes de atualizar os seus pesos. Um tamanho de lote grande pode resultar em uma convergência mais rápida, mas também pode exigir mais memória. Já o tamanho de lote pequeno pode resultar em uma convergência mais lenta, mas é menos intensivo em termos de memória.

As **épocas de treinamento** são o número de vezes que o modelo é exposto a todo o conjunto de dados de treinamento. Cada época representa uma iteração completa de treinamento, onde o modelo vê todas as amostras de dados uma vez. O objetivo é que, após cada época, o modelo fique cada vez mais preciso na previsão dos dados. O número de épocas de treinamento é um parâmetro que afeta diretamente a precisão e o tempo de treinamento do modelo. Se o número de épocas for muito pequeno, o modelo pode não ter tempo suficiente para aprender bem, mas se for muito grande, ele pode sobre ajustar aos dados de treinamento.

##Arquivo de Treinamento.

**Arquivo:** textosdetreinamento.txt

```txt
O sol brilhava intensamente no céu de verão. As pessoas se reuniam nas praias para curtir o calor e aproveitar o mar. Muitos surfavam nas ondas, enquanto outros se refrescavam na água. A praia estava cheia de risadas e música.

De repente, uma tempestade surgiu e a situação mudou drasticamente. As pessoas correram para se abrigar e a praia ficou vazia. Chovia forte e o vento soprava com força. A tempestade durou por algumas horas e depois passou. Quando a chuva parou, a praia ficou cheia de poça d'água.

No dia seguinte, a praia estava limpa e seca novamente. O sol brilhava e as pessoas retornavam para curtir o mar. Era como se a tempestade nunca tivesse acontecido.
```

##Conclusão

![its blow my mind ](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/isgg1c5s9f6qym78yz1q.gif)

O GPT é baseado em uma arquitetura de linguagem profunda, o que significa que ele é capaz de compreender o significado por trás das palavras e frases, e usa essa compreensão para gerar respostas precisas. Isso o diferencia de outros sistemas de linguagem, que só são capazes de seguir regras pré-definidas para responder a perguntas.

Ele foi treinado com milhões de documentos e páginas da web, o que lhe permite compreender uma ampla gama de tópicos e linguagens. Isso também o torna capaz de responder a perguntas em muitos idiomas diferentes.

Além de responder a perguntas, o GPT também é capaz de gerar textos e fazer traduções. Isso o torna uma ferramenta valiosa para muitas empresas e organizações, que podem usá-lo para automatizar tarefas de escrita e tradução, o que pode economizar tempo e recursos.

Em resumo, o modelo de treinamento GPT é uma tecnologia revolucionária que está mudando a forma como os computadores interagem com a linguagem humana. Sua capacidade de aprendizado e compreensão da linguagem é sem precedentes e está abrindo novas possibilidades para a tecnologia da informação.

#Bônus 

###Utilizando Transformers da Huggingface(Python)
```python
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# Carregue o tokenizador
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# Encode o contexto inicial
input_ids = tokenizer.encode("Write a poem about peace", return_tensors='pt')

# Carregue o modelo
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# Defina a quantidade de texto a ser gerado
num_generated = 200

# Gere o texto
outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=num_generated)

# Decode o texto gerado
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_text)

```