Contextualização e Introdução

Introdução ao ChatGPT

ChatGPT é um modelo de linguagem avançado que usa machine learning para gerar respostas sensíveis ao contexto acerca de uma variedade de tópicos. Ao alimentar o modelo com regras e padrões de linguagem, ele é capaz de produzir respostas a perguntas, escrever ensaios, resumir textos, e muito mais. A tecnologia é baseada no conceito de Transformers, que são redes neurais projetadas para processar dados sequenciais, como a linguagem, com atenção a todas as partes da sequência, não apenas a porção que está sendo processada no momento.

Funcionamento básico do ChatGPT

Os Transformers, como o GPT (Generative Pretrained Transformer), usam uma técnica conhecida como mecanismo de atenção para determinar quais partes da entrada são mais relevantes para a parte da sequência que está sendo processada. Eles são capazes de capturar dependências de longo alcance dentro dos textos, o que é fundamental para uma compreensão precisa e uma geração de texto coerente. Os alunos devem aprender como esta técnica de atenção é implementada e a importância dela para o funcionamento geral do GPT.

Importância do Machine Learning

Learning, em particular o Aprendizado Supervisionado, é o pilar que sustenta a preparação do ChatGPT. Envolve treinar o modelo com grandes volumes de texto para que ele aprenda a estrutura e as nuances da linguagem humana. Ao ajustar os parâmetros do modelo durante o treinamento, o GPT aprende como produzir saídas (textos) que são indistinguíveis dos textos humanos. Dominar o entendimento dos conceitos como overfitting, underfitting, gradient descent, e regularization é essencial para compreender a dinâmica do treinamento do ChatGPT.

Contextualização e Aplicações Reais

O chatGPT pode ser implementado em uma variedade de aplicações. No mundo dos negócios, ele pode ser usado em assistentes virtuais de atendimento ao cliente, fornecendo respostas automáticas, mas sensíveis ao contexto, melhorando a eficiência e a satisfação do cliente. No campo acadêmico, o chatGPT pode auxiliar na geração automática de textos, como resumos de artigos científicos, assistindo pesquisadores e estudantes.

Além disso, o chatGPT também tem implicações éticas significativas. Devido à sua capacidade de gerar texto persuasivo, há preocupações com o uso indevido dessa tecnologia. Considerações sobre os efeitos potencialmente prejudiciais da geração de fake news ou discursos de ódio exigem que os alunos que trabalham com essa tecnologia tenham uma compreensão profunda da ética e das implicações sociais de sua aplicação.

Materiais Extras

1. [Artigo: "Introduction to GPT-2", towardsdatascience] Fornece uma introdução compreensível ao GPT-2, um exemplo de transformers.
2. [Video: "Transformers for Natural Language Processing", Youtube] Uma explicação em vídeo de transformers e sua aplicação em PLN.
3. [Página: "Understand the Transformer model"] Explica em detalhes o modelo Transformer, incluindo o conceito de mecanismo de atenção.
4. [Curso: "Deep Learning for NLP", Udemy] Fornece um curso completo sobre deep learning para linguística computacional.

Atividade Prática

Utilizando o chatGPT para analisar e criar uma Mininovela

Objetivo do projeto:

Neste projeto, os grupos de 3 a 5 alunos serão desafiados a explorar o potencial do chatGPT na análise de textos e na criação de narrativas coerentes. O grupo irá alimentar o chatGPT com diversas sinopses de novelas e depois instruir o modelo a criar uma nova sinopse para uma suposta "Mininovela". O objetivo é entender como o GPT-3 processa e aprende a partir de textos fornecidos e, por fim, gera uma nova criação baseada no que aprendeu.

Materiais necessários:

• Acesso ao chatGPT (disponível gratuitamente para uso experimental na maioria dos casos)
• Um conjunto de sinopses de novelas
• Computador com acesso à internet
• Ambientes de codificação online como Google Colab ou Jupyter Notebook (opcional)

Descrição detalhada do projeto:

O projeto é dividido em duas partes: Análise de texto e Geração de texto. Na primeira parte, os alunos deverão analisar as sinopses alimentadas ao chatGPT para identificar padrões de linguagem, temas recorrentes e expressões comuns. Depois, eles deverão usar o que aprenderam para instruir o GPT-3 a criar uma "Mininovela".

Na segunda parte do projeto, o grupo deve orientar o chatGPT a criar a sinopse para a "Mininovela", proporcionando ao modelo diretrizes específicas sobre o tema do enredo, personagens principais, ambientação, e desenrolar do enredo. O grupo poderá se valer da técnica de Fine-tuning para ajudar o modelo a aperfeiçoar sua geração de texto.

Passo a Passo

1. Formem grupos de 3 a 5 alunos e escolham uma seleção de sinopses de novelas para utilizar como dados de treinamento. Sugerimos sinopses de pelo menos 20 novelas diferentes para ter uma diversidade suficiente.

2. Analisem as sinopses e identifiquem padrões de linguagem, temas recorrentes e expressões comuns utilizadas. Documentem suas descobertas, pois estas servirão para direcionar o chatGPT na criação de sua própria sinopse.

3. Acessem a plataforma do chatGPT e alimentem o modelo com as sinopses. Observem como o modelo processa essas entradas e que tipos de saídas são geradas. Discutam e registrem suas observações.

4. Utilizem as descobertas da análise das sinopses para orientar o chatGPT a criar uma sinopse para uma nova "Mininovela". Lembrem-se de informar ao modelo características importantes como: tema do enredo, personagens principais, ambientação e desenrolar do enredo.

5. Após a geração da sinopse da "Mininovela", debatam sobre o resultado. O texto gerado é coerente? Faz sentido dentro do universo e das regras das novelas que usaram como referência? Registrem suas observações

Ao concluir o projeto, cada grupo deverá entregar um relatório com os seguintes tópicos: Introdução, Desenvolvimento, Conclusões e Bibliografia.

Na Introdução, contextualizem o tema, sua relevância e a aplicação no mundo real, e qual a proposta do projeto.

No Desenvolvimento, expliquem a teoria por trás do trabalho com o chatGPT, detalhem a análise das sinopses e como utilizaram essa análise para treinar o modelo, e apresentem a sinopse gerada e os detalhes de como chegaram a essa produção.

Nas Conclusões, retomem os pontos principais, apresentem os aprendizados obtidos, e as conclusões retiradas sobre o projeto, principalmente no que se refere ao uso da inteligência artificial no campo da linguagem natural.

Na Bibliografia, indiquem as referências usadas para desenvolver o trabalho, desde as sinopses utilizadas ao artigos consultados para o entendimento do chatGPT.

Este projeto ajudará os alunos a compreender não só a teoria por trás do chatGPT, mas também como aplicá-la na prática, além de desenvolver habilidades como gerenciamento de tempo, comunicação, resolução de problemas, trabalho em equipe e inovação.