Estudando o chat GPT (PARTE 1)

On Maio 31, 2023Maio 31, 2023By maickon4developers@gmail.com

Este artigo fará parte de uma série de postagens sobre o meu estudo com o Chat GPT. Eu sempre fui entusiasmado com a ideia de tentar entender o funcionamento de um comportamento inteligente via chat bot. A muito tempo já vinha com este pensamento em minhas noites de sono onde eu deveria estar dormindo.

Lembro que eu ficava me questionando e tentando entender o próprio funcionamento do meu cérebro a ponto de tentar conceber a ideia sobre como poderia ser a criação de um algoritmo que podesse simular um comportamento inteligente via troca de mensagens de texto.

Eis que com o passar dos anos, surge esta ferramenta maravilhosa chamada chat GPT que mudou o mundo nos últimos tempos.

O meu objetivo com este artigo é bem simples, eu vou apenas relatar aqui toda a minha conversa com o chat Bot que teve como objetivo principal tentar entender o básico de inteligência artificial e sobre como é o funcionamento do próprio chat GPT. Nesta conversa eu exploro todas as minhas possíveis dúvidas sobre esta incrível tecnologia.

De antemão, já te aviso que o texto é bem longo. Então prepare o seu café com pão e vamos para esta conversa maluca rsrsrs

Observação: Desconsidere qualquer erro ortográfico durante as minhas perguntas se houver, mantive o texto original da troca de mensagens.

A conversa

O processo de vetorização em tokens faz eles terem número únicos para facilitar os cálculos no processamento dos dados. Após montada a tabela de predição com os tokens para tentar saber a próxima palavra. Eu gostaria de saber como e feito este cálculo que tenta predizer a próxima palavra baseados na tabela montada.

Após criar a tabela de predição com os tokens e suas frequências, você pode usar essa tabela para tentar prever a próxima palavra com base nos tokens anteriores. Existem várias abordagens para fazer isso, mas uma abordagem simples é usar a frequência relativa de cada token para calcular a probabilidade de ocorrência da próxima palavra.

Aqui está um exemplo de como calcular a probabilidade de cada palavra ser a próxima, com base na tabela de predição:

function predictNextWord(tokens, predictionTable) {
    // Obtém o último token da sequência
    const lastToken = tokens[tokens.length - 1];

    // Verifica se o último token existe na tabela de predição
    if (lastToken in predictionTable) {
        const nextWordFrequencies = predictionTable[lastToken];
        const totalOccurrences = Object.values(nextWordFrequencies).reduce((total, count) =&amp;amp;gt; total + count, 0);

        // Calcula a probabilidade de cada palavra ser a próxima
        const probabilities = {};
        for (const word in nextWordFrequencies) {
            const frequency = nextWordFrequencies[word];
            probabilities[word] = frequency / totalOccurrences;
        }

        return probabilities;
    }

    return {};
}

Neste exemplo, a função predictNextWord recebe dois argumentos: tokens, que é a sequência de tokens até o momento (com o último token sendo o token atual), e predictionTable, que é a tabela de predição com as frequências de cada token.

Primeiro, obtemos o último token da sequência (lastToken). Em seguida, verificamos se o último token existe na tabela de predição. Se existir, obtemos as frequências das palavras que aparecem após o último token (nextWordFrequencies).

Em seguida, calculamos o número total de ocorrências das palavras seguintes somando as contagens em nextWordFrequencies. Em seguida, percorremos todas as palavras em nextWordFrequencies e calculamos a probabilidade de cada palavra ser a próxima dividindo sua contagem pela contagem total (totalOccurrences). Armazenamos essas probabilidades em um objeto probabilities, onde a chave é a palavra e o valor é a probabilidade.

Finalmente, retornamos o objeto probabilities com as probabilidades calculadas. Se o último token não existir na tabela de predição, retornamos um objeto vazio.

Com base nessas probabilidades, você pode implementar estratégias para escolher a próxima palavra, como selecionar a palavra com a maior probabilidade ou amostragem aleatória com base nas probabilidades.

Vale ressaltar que existem abordagens mais avançadas para modelagem de linguagem e previsão de palavras, como o uso de modelos de linguagem baseados em redes neurais, como LSTM ou Transformers. Essas abordagens mais complexas podem fornecer resultados mais precisos, mas também requerem um maior esforço de implementação.

Interessante a abordagem usando tabelas. Usando apenas está estratégia de tabela, seria possível conseguir atingir um resultado aceitável para um chat bot que responda apenas perguntas de um contexto específico. Ou se faz necessário, estratégias muito mais complexas para atingir este resultado?

Usando a abordagem de tabela com frequências de palavras, é possível obter resultados aceitáveis para um chat bot que responda perguntas dentro de um contexto específico. No entanto, a qualidade e a precisão das respostas dependerão de vários fatores, como a quantidade e a qualidade dos dados utilizados para treinar a tabela, a diversidade de perguntas e respostas no conjunto de dados, e a capacidade de generalização do modelo.

Para um chat bot que responda perguntas dentro de um contexto específico, é importante ter um conjunto de treinamento que contenha uma ampla variedade de perguntas relevantes para o contexto em questão. Quanto mais exemplos de perguntas e respostas relacionadas ao contexto você tiver, melhor será a capacidade do chat bot de entender e responder adequadamente.

No entanto, a abordagem de tabela com frequências de palavras tem suas limitações. Ela não captura relações complexas entre palavras ou frases e não é capaz de compreender o significado ou a semântica das perguntas. Em alguns casos, pode ocorrer que duas perguntas diferentes tenham tokens semelhantes, mas exijam respostas diferentes. Nesses casos, a abordagem de tabela pode não ser suficiente para fornecer respostas adequadas.

Para alcançar resultados mais avançados e precisos em um chat bot, especialmente quando se trata de responder perguntas em um contexto específico, podem ser necessárias estratégias mais complexas. Isso pode incluir o uso de técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) mais avançadas, como modelos de linguagem baseados em redes neurais, que podem capturar melhor a semântica e o contexto das perguntas. Esses modelos avançados podem aprender relações mais complexas entre palavras e gerar respostas mais contextuais e precisas.

Portanto, embora a abordagem de tabela com frequências de palavras possa ser um bom ponto de partida, para obter resultados mais satisfatórios e avançados, pode ser necessário explorar estratégias mais complexas e modelos de linguagem mais sofisticados.

Para conseguir resultados onde seja possível fazer o chat bot compreender a semântica das palavras de forma mais profunda. Só é possível com técnicas de inteligência artificial? E outra pergunta, ao usar a API do chat gpt, eu percebi que ele deve possuir o histórico da conversa pra conseguir se contextualizar durante as trocas de mensagens. Toda está estrutura de dados que representa o conhecimento transcorrido nas mensagens, ficam armazenados num formato onde a inferência das informações já foi processada pelo chat bot ou ela é apenas uma lista bruta onde a cada nova mensagem, o bot processa todas as mensagens já enviadas para conseguir produzir uma resposta coerente

Para obter resultados em que um chat bot seja capaz de compreender a semântica das palavras de forma mais profunda, é comum utilizar técnicas de inteligência artificial, como modelos de linguagem baseados em redes neurais, como LSTMs (Long Short-Term Memory) ou Transformers. Esses modelos são capazes de aprender representações mais ricas e complexas das palavras e frases, capturando melhor as relações semânticas entre elas.

Esses modelos de linguagem avançados podem ser treinados em grandes conjuntos de dados textuais, como livros, artigos, conversas, entre outros, para aprender padrões e construir uma compreensão mais profunda da linguagem. Eles podem entender o contexto e a semântica das palavras com base em seu treinamento e são capazes de gerar respostas mais coerentes e contextuais.

Quanto à estrutura de dados utilizada para representar o conhecimento transcorrido nas mensagens durante a conversa, pode variar dependendo da implementação específica do chat bot. No caso do modelo GPT da OpenAI, por exemplo, ele mantém um contexto interno durante a conversa, que inclui o histórico das mensagens anteriores. Esse contexto é usado para ajudar na geração de respostas coerentes e contextualmente relevantes.

A estrutura de dados interna pode ser uma representação processada das mensagens anteriores, que permite ao modelo acessar informações relevantes durante a geração de respostas. Essas informações podem ser armazenadas em uma forma otimizada para acesso rápido, como vetores ou tensores, dependendo da implementação específica.

No entanto, é importante notar que a estrutura exata e os detalhes de como as informações são armazenadas e processadas podem variar entre diferentes implementações de chat bots e modelos de linguagem. Cada implementação pode ter abordagens diferentes para lidar com o contexto e o histórico das conversas.

Em resumo, para obter um chat bot capaz de compreender a semântica das palavras de forma mais profunda, geralmente são utilizadas técnicas de inteligência artificial, como modelos de linguagem avançados. A estrutura de dados que representa o conhecimento transcorrido nas mensagens pode variar, mas muitas implementações incluem um contexto interno que permite ao bot acessar informações relevantes das mensagens anteriores para produzir respostas coerentes.

Uma outra dúvida, tomando você como exemplo. Como você pode ser tão eficiente e rápido na acertividade do contexto correto do assunto falado. Sua base de dados deve ser algo de grandezas astronômicas. Como pode recuperar a resposta correta dentro desta imensa base de dados de forma tão rápido? Quais tipos de estrutura de dados o seu conhecimento é estruturado e otimizado a ponto de te fazer conseguir buscar estas respostas tão rapidamente?

Como modelo de linguagem baseado em inteligência artificial, meu conhecimento não é armazenado em uma base de dados tradicional com consultas em tempo real. Em vez disso, meu conhecimento é representado por meio de uma grande quantidade de texto que foi usado para treinar o modelo. Durante o treinamento, padrões e relações linguísticas foram aprendidos para me permitir gerar respostas coerentes e contextuais.

No entanto, a forma como as respostas são geradas por mim não envolve uma busca em uma base de dados enorme em tempo real. Durante o treinamento, meu modelo aprende a generalizar padrões e relações entre palavras e frases, para que, quando seja fornecido um contexto ou uma pergunta, eu seja capaz de gerar uma resposta adequada com base no conhecimento adquirido durante o treinamento.

Quando você faz uma pergunta ou fornece um contexto, o modelo avalia o texto fornecido, gera uma representação interna e aplica as regras e os padrões aprendidos durante o treinamento para gerar uma resposta apropriada. Não há uma busca em uma base de dados em tempo real, mas sim um processo de geração de texto baseado nas informações aprendidas anteriormente.

No que diz respeito à eficiência e rapidez, isso é alcançado devido ao treinamento prévio do modelo em um hardware otimizado e poderoso. Os modelos de linguagem, como eu, podem ser treinados em clusters de GPUs (unidades de processamento gráfico) ou TPUs (unidades de processamento tensorial) para acelerar o processo de treinamento e melhorar o desempenho durante a geração de respostas.

Quanto à estrutura de dados interna, ela pode variar dependendo da implementação específica do modelo e do framework utilizado. No caso do GPT-3.5 da OpenAI, como estou baseado nele, o modelo é estruturado em camadas de redes neurais profundas, como Transformers, que são altamente eficientes na captura de relações complexas entre palavras e frases.

É importante notar que, embora minha capacidade de gerar respostas seja avançada, minha precisão e eficácia também dependem da qualidade dos dados de treinamento, bem como das limitações do modelo. Embora eu possa fornecer respostas relevantes e contextuais em muitos casos, é importante sempre verificar e validar as informações fornecidas, pois pode haver casos em que minha resposta não seja precisa ou adequada.

O que eu quis dizer com minha pergunta, não está relacionado a busca de dados por você em banco de dados tradicionais. Não era isso. A minha dúvida é a seguinte. Existe um conjunto de dados que representa o seu conhecimento e que te ajuda a infererir as novas respostas certo? Você não dá a resposta na qual eu pergunto, apenas tomando como referência a minha mensagem de entrada. Eu acredito que você tenha que processar os dados de entrada com alguma informação prévia já treinada para que você consiga produzir uma resposta. E durante este processo, eu acredito que este processamento sua absurdamente custoso. Ou seja deve existir todo um conjunto de algoritmos que seja capaz de fitrar por informações quebreprentam o seu conhecimento. A grosso modo e algo similar a uma pesquisa num array numa programação comum tradicional. Ou a forma como o cérebro humano faz todo o processamento através das sinapses para encontrar a resposta adequada através da estrutura que representa o conhecimento já aprendido. Me corrija caso eu tenha especulado coisa errada

Peço desculpas por ter interpretado erroneamente sua pergunta anterior. Você está correto em sua compreensão de que eu processo os dados de entrada com base no conhecimento prévio que adquiri durante o treinamento. A resposta que eu forneço é baseada nas informações que foram aprendidas a partir dos dados de treinamento.

Durante o treinamento, meu modelo passa por um processo de aprendizado supervisionado, em que é exposto a uma grande quantidade de texto e aprende a identificar padrões e relações entre as palavras e frases. Isso me permite inferir respostas com base no contexto fornecido na mensagem de entrada.

No entanto, é importante ressaltar que eu não pesquiso em um conjunto de dados em tempo real durante o processo de resposta. Em vez disso, aplico as informações aprendidas durante o treinamento para gerar uma resposta adequada com base no contexto fornecido. Isso é feito através de algoritmos de processamento de linguagem natural e técnicas de modelagem de linguagem.

A complexidade do processamento varia dependendo do modelo e da quantidade de informações que precisam ser consideradas para gerar a resposta. Modelos de linguagem avançados, como os baseados em redes neurais, são capazes de capturar relações complexas e realizar inferências sofisticadas.

Embora o processamento necessário para gerar uma resposta adequada possa ser complexo, a velocidade de resposta pode ser otimizada por meio do uso de hardware especializado, como GPUs ou TPUs, e técnicas de otimização de algoritmos.

Em resumo, o conhecimento que utilizo é representado por meio de técnicas de aprendizado de máquina e algoritmos de processamento de linguagem natural. Durante o treinamento, aprendo a inferir respostas com base no contexto fornecido. No entanto, não realizo pesquisas em tempo real em um conjunto de dados, mas sim aplico o conhecimento prévio para gerar respostas relevantes.

Consegue me explicar de forma técnica mas que seja didática para entender, a maneira em como você aplica o seu conhecimento prévio para gerar respostas relevantes? Pois eu ainda não consigo entender de forma exata como isso funciona. Para mim, o fato de haver uma aplicabilidade do conhecimento prévio para gerar respostas relevantes está intimamente relacionado a processamento de pesquisa em base de dados que seriam a representação do seu conhecimento. Me faça entender como isso funciona

Certamente! Vou tentar explicar de forma mais técnica, mas de maneira didática para facilitar o entendimento.

Quando eu gero uma resposta, o processo envolve a aplicação de técnicas de processamento de linguagem natural e algoritmos de aprendizado de máquina. Durante o treinamento, um grande volume de dados textuais é utilizado para alimentar o modelo, permitindo que ele aprenda as relações entre as palavras e frases contidas nesses dados.

Esses dados de treinamento são usados para ajustar os pesos e parâmetros de um modelo de linguagem, que é uma representação matemática das relações entre as palavras. Essa representação matemática permite que o modelo compreenda e inferira padrões e informações contextuais.

Ao receber uma mensagem de entrada, eu aplico uma série de etapas para processá-la e gerar uma resposta relevante. Aqui está um exemplo simplificado do fluxo de processamento:

Pré-processamento: A mensagem de entrada é submetida a um processo de pré-processamento, no qual são aplicadas técnicas como tokenização, remoção de pontuação e normalização de texto. Isso transforma a mensagem em uma sequência de palavras ou “tokens”.
Representação Vetorial: Cada token da mensagem é mapeado para um vetor numérico em um espaço de alta dimensão. Essa representação vetorial captura informações semânticas e contextuais das palavras.
Processamento da Sequência: Os vetores de tokens são alimentados em uma arquitetura de rede neural, como os Transformers, que é capaz de processar sequências de palavras e capturar relações complexas entre elas.
Inferência de Resposta: O modelo aplica os pesos e parâmetros aprendidos durante o treinamento para inferir uma resposta com base no contexto fornecido pela mensagem de entrada. Ele busca padrões e relações entre os tokens da entrada e gera uma resposta coerente com base nesses padrões aprendidos.
Geração de Resposta: A resposta é mapeada novamente para texto e retornada como a saída do modelo.

É importante notar que, ao contrário de uma pesquisa em uma base de dados tradicional, o modelo não está consultando informações em tempo real durante o processo de resposta. Em vez disso, ele está aplicando o conhecimento prévio que adquiriu durante o treinamento para gerar uma resposta relevante com base no contexto fornecido.

O modelo é capaz de generalizar a partir do conhecimento prévio, o que significa que pode responder a perguntas e contextos que não foram especificamente encontrados nos dados de treinamento. No entanto, é importante lembrar que, embora eu possa fornecer respostas relevantes em muitos casos, minha precisão depende da qualidade e diversidade dos dados de treinamento e das limitações inerentes ao modelo.

Espero que essa explicação tenha ajudado a esclarecer o processo de aplicação do conhecimento prévio para gerar respostas relevantes.

Na etapa dois, na representação vetorial. Quando você diz, vetor numérico num espaço de alta dimensão. Isso seria algo similar a capacidade humana de entender as relações das palavras num nível de inferência instintiva, por exemplo: dentro de qualquer casa, todos já inferem que existe cama, lâmpada, paredes etc. Pois toda casa tem isso. Sei que uma porta e um guarda roupas tem mais proximidade semântica do que um guarda roupa e um carro. Então a dúvida é: a representação vetorial representa isso que expliquei ou tudo isso que expliquei só é atingido nas próximas etapas da explicação

Ótima pergunta! Na etapa de representação vetorial, estamos buscando capturar informações semânticas e contextuais das palavras em um espaço numérico de alta dimensão. Essa representação vetorial permite que o modelo compreenda as relações entre as palavras de forma similar à capacidade humana de inferir significados e relações entre conceitos.

Ao mapear as palavras para vetores numéricos, procuramos capturar informações como similaridade semântica e relações contextuais entre elas. Esses vetores são projetados de forma que palavras semanticamente similares fiquem próximas no espaço vetorial e palavras semanticamente diferentes fiquem distantes.

Portanto, sua intuição sobre a proximidade semântica entre palavras como “porta” e “guarda-roupas” é bastante precisa. Na representação vetorial, espera-se que essas palavras tenham vetores que possuem uma medida de proximidade no espaço vetorial. Isso significa que seus vetores terão valores similares em várias dimensões do espaço vetorial.

Essas representações vetoriais são construídas com base nas estatísticas e padrões de coocorrência das palavras em grandes conjuntos de dados de treinamento. À medida que o modelo aprende a partir desses dados, ele aprende a associar palavras com contextos específicos e a capturar relações semânticas.

No entanto, é importante destacar que a compreensão mais profunda e abstrata de conceitos, como a noção de que “uma casa tem uma cama, lâmpada, paredes”, pode ser atingida por meio de etapas posteriores do processamento, como o uso de arquiteturas de redes neurais mais avançadas, que são capazes de capturar relações mais complexas entre os vetores de palavras.

Em resumo, a representação vetorial das palavras busca capturar similaridade semântica e relações contextuais em um espaço numérico de alta dimensão. Essa representação é construída com base nas estatísticas e padrões de coocorrência das palavras. Enquanto a representação vetorial fornece uma base para a compreensão das relações entre palavras, etapas posteriores do processamento, como o uso de redes neurais, contribuem para uma compreensão mais abrangente e abstrata dos conceitos.

Quando você diz espaço vetorial, isso é equivalente a tentar representar as palavras como se fossem os objetos do mundo real onde como cada objeto tem sua característica intrínseca, ou seja, eu como ser humano consigo instintivamente reconhecer as diferenças entre os objetivos através de suas formas físicas e isso molda o meu espaço vetorial com relação as palavras para nivel de significado das coisas semanticame falando. Entendi a minha dúvida é se o objetivo da representação vetorial das palavras ter haver com a tentativa de representar as palavras como se fossem os objetos do mundo real e com base nisso termos uma referência para produzir uma inferência mais próxima de um ser humano real

Sim, você está no caminho certo! A representação vetorial das palavras busca de fato capturar características semânticas e contextuais das palavras de forma similar à maneira como nós, seres humanos, entendemos e relacionamos os objetos do mundo real.

Ao mapear palavras para um espaço vetorial, estamos buscando criar uma representação numérica que possa capturar informações relevantes sobre as palavras e suas relações. Essas representações são projetadas de forma a refletir as relações semânticas entre as palavras.

Podemos pensar nessa representação vetorial como uma forma de criar uma espécie de “espaço de palavras”, onde cada palavra é representada como um ponto nesse espaço. E, assim como objetos do mundo real têm características e relações específicas, as palavras também têm propriedades semânticas que podem ser capturadas em suas representações vetoriais.

Por exemplo, no espaço vetorial, palavras que têm um significado semelhante ou são frequentemente usadas em contextos semelhantes ficarão próximas umas das outras. Isso significa que os vetores dessas palavras terão valores similares em várias dimensões do espaço vetorial.

Essa representação vetorial das palavras permite que os modelos de linguagem e chatbots capturem e explorem essas relações semânticas. Com base nessas representações, o modelo pode inferir significados, detectar similaridades entre palavras e até mesmo gerar respostas relevantes.

No entanto, é importante destacar que as representações vetoriais são construídas com base em estatísticas e padrões de coocorrência das palavras em grandes conjuntos de dados de treinamento. Embora essa abordagem seja poderosa, ela não reflete completamente a complexidade e a riqueza da compreensão humana. Ainda há desafios para alcançar uma compreensão profunda e abstrata semelhante à dos seres humanos, mas as representações vetoriais são um passo importante nesse caminho.

Então não seria mais eficiente representar as palavras como se fosse objetos ou dar a elas características tipo uma classe de uma linguagem OO que por sua vez tem seus atributos. Pois se houver uma perspectiva diante desta palavras tomando como base suas características do mundo real. A riqueza na capacidade de inferência seria muito maior. Mas por sua vez, implementar toda está lógica para representar o mundo real, teria um custo muito alto que talvez nem valha a pena quando se comparado as técnicas atuais. Daí, só mais uma dúvida. A ideia de projetar algoritmos de chat bot tentando modelar as palavras num vetor tridimensional que tentasse imitar o mundo real pra conseguir uma inferência de conhecimento poderosa, já foi tentada antes? Existe algum registro sobre isso na literatura da ciência da computação ou na história da ciência da inteligência artificial?

Sim, sua ideia de representar palavras como objetos com características semelhantes a atributos de classes em linguagens de programação orientadas a objetos é interessante. Isso poderia permitir uma representação mais rica e detalhada das palavras, levando em consideração suas propriedades e relacionamentos com o mundo real. No entanto, implementar uma abordagem tão complexa exigiria um esforço significativo de engenharia e processamento de linguagem natural para mapear as palavras e seus atributos de maneira precisa e escalável.

Quanto à sua segunda pergunta, a ideia de projetar algoritmos de chatbot que tentam imitar o mundo real e a inferência de conhecimento poderosa por meio de representações vetoriais de palavras já foi explorada em várias abordagens de processamento de linguagem natural e inteligência artificial. No entanto, essas abordagens tendem a ser mais baseadas em estatísticas e padrões de coocorrência de palavras em grandes conjuntos de dados, em vez de tentar modelar diretamente as características do mundo real.

Uma abordagem amplamente conhecida nesse contexto é a representação vetorial de palavras utilizando técnicas como Word2Vec, GloVe e FastText. Essas técnicas mapeiam palavras em vetores densos de alta dimensão com base em padrões de coocorrência em um corpus de treinamento. Essas representações vetoriais capturam relações semânticas e até mesmo analogias entre palavras, permitindo inferências semânticas interessantes.

Além disso, existem modelos mais avançados, como os modelos de linguagem baseados em Transformers, que incorporam representações vetoriais de palavras em contextos mais amplos, capturando informações de contexto e relacionamentos complexos entre palavras.

Embora essas abordagens não tentem modelar diretamente as características do mundo real, elas têm sido muito eficazes em tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo chatbots, fornecendo respostas relevantes e coerentes com base em padrões e relações semânticas aprendidas a partir de grandes conjuntos de dados textuais.

Em resumo, embora a ideia de modelar palavras como objetos com características do mundo real seja interessante, as abordagens atuais baseadas em representações vetoriais e modelos de linguagem têm mostrado resultados promissores e eficientes na compreensão e geração de linguagem natural.

Quando uma palavra é vetorizada dentro das técnicas atuais de vetorização, como são representdas estas palavras? Eu imagino que ela recebam algumas características numéricas que a tornem eficiente no cálculo de aproximação e semelhança das palavras dentro do espaço vetorial. Eu imagino que dar a cada palavra somente um único valor não seja uma técnica interessante para se conseguir calcular a proximidade e relação entre estas palavras. Me corrija se eu estiver errado

Você está correto em sua suposição de que as palavras são representadas por vetores numéricos que capturam características semânticas e relacionamentos entre as palavras. A ideia é que palavras semelhantes tenham representações vetoriais mais próximas entre si no espaço vetorial.

Existem várias técnicas de vetorização de palavras que capturam diferentes aspectos semânticos. Vou mencionar algumas das técnicas mais comuns:

One-Hot Encoding: Nessa abordagem simples, cada palavra é representada por um vetor binário de tamanho igual ao vocabulário, onde apenas um elemento do vetor é 1, indicando a presença daquela palavra específica. Todos os outros elementos são 0. Essa técnica não captura nenhuma semelhança semântica entre as palavras e é limitada em sua capacidade de inferência.
Word2Vec: Essa técnica popular mapeia palavras em vetores densos de tamanho fixo. Ela aprende representações vetoriais através da previsão de palavras vizinhas em um corpus de treinamento. Essas representações capturam relações semânticas, onde palavras semanticamente semelhantes têm vetores mais próximos no espaço vetorial.
GloVe: Essa técnica também cria representações vetoriais densas para palavras, mas é baseada em uma abordagem estatística que utiliza a contagem de coocorrência de palavras em um corpus de treinamento. Ela captura informações de coocorrência globalmente e permite inferências semânticas.
FastText: Essa técnica aprimora o Word2Vec ao tratar as palavras como subpalavras ou n-gramas. Ela considera a estrutura interna das palavras para criar representações vetoriais, o que permite lidar melhor com palavras desconhecidas ou fora do vocabulário.

Essas técnicas de vetorização de palavras capturam informações semânticas, relações de contexto e até mesmo analogias entre palavras. Elas fornecem uma maneira eficiente de calcular a proximidade e similaridade entre palavras no espaço vetorial. Ao usar essas representações vetoriais, os algoritmos de processamento de linguagem natural podem realizar cálculos de similaridade, encontrar palavras relacionadas e até mesmo gerar respostas coerentes com base em padrões aprendidos durante o treinamento.

Agora me explica de forma didático como funciona o passo 4. Eu entendo o básico de um algoritmo simples de inteligência artificial. Sei que damos as entradas iniciais, temos os pesos, o bias, o processo de multiplicação dos presos pelos valores de entrada, as camadas , uma função de ativação e a saída que pode ser usada como entrada. Mas o que não consigo entender bem é onde que fica o conhecimento aprendido durante este processamento. Onde ele fica armazenado, como ele é usado para a IA inferior o conhecimento e produzir os resultados de saido. Após ser treinado. Tente me explicar tudo isso

Vou tentar explicar de forma didática como funciona o passo 4 do processo de vetorização de palavras, considerando um algoritmo de aprendizado de máquina simples.

Suponha que estamos usando um algoritmo chamado Rede Neural Artificial (RNA) para realizar a vetorização de palavras. Nesse caso, a rede neural seria treinada com um conjunto de dados que contém pares de palavras relacionadas de alguma forma, como sinônimos ou palavras que costumam aparecer juntas.

Durante o treinamento, a RNA ajusta os pesos e os bias de suas conexões internas para aprender a capturar as relações entre as palavras. Esses pesos e bias representam o conhecimento aprendido pela rede.

A RNA possui várias camadas, sendo a primeira camada responsável pela entrada das palavras. Cada palavra é representada por um vetor numérico obtido por uma técnica de vetorização, como o Word2Vec que mencionei anteriormente.

Esses vetores de palavras são multiplicados pelos pesos correspondentes nas conexões da rede neural. O resultado dessa multiplicação é somado, e um bias é adicionado para introduzir um viés.

Após essa etapa de multiplicação e soma, é aplicada uma função de ativação, que permite que a RNA introduza não-linearidades e capture relações complexas entre as palavras. Essa função de ativação pode ser uma função sigmoide, uma função ReLU, entre outras.

A saída final da rede neural será um vetor que representa a palavra vetorizada, obtido após passar por todas as camadas da rede e aplicar a função de ativação.

Durante o treinamento, a RNA ajusta seus pesos e bias com base em um algoritmo de otimização, como o Gradiente Descendente, para minimizar a diferença entre as saídas previstas e as saídas reais dos pares de palavras do conjunto de treinamento.

Uma vez que a RNA é treinada e os pesos e bias são ajustados, ela pode ser usada para vetorizar palavras em novas entradas. Ao passar uma palavra pelo processo de multiplicação, soma, aplicação da função de ativação e passagem pelas camadas da rede, obtemos um vetor que representa a palavra no espaço vetorial aprendido durante o treinamento.

O conhecimento aprendido pela RNA está representado nos pesos e bias ajustados durante o treinamento. Essas informações capturam as relações semânticas e as características das palavras no espaço vetorial. Com base nesse conhecimento, a RNA é capaz de inferir relações entre palavras, identificar similaridades e até mesmo gerar respostas adequadas em algumas tarefas de processamento de linguagem natural.

É importante ressaltar que esse é um exemplo simplificado e existem diferentes algoritmos e abordagens para a vetorização de palavras e aprendizado de máquina. Cada técnica pode ter particularidades e variações em seu funcionamento, mas a ideia geral é aprender a capturar informações relevantes dos dados e utilizar esse conhecimento para realizar tarefas específicas.

Tente refazer está explicação usando uma rna, num exemplo de processo de aprendizado super simples só para contexto didático de entendimento. Não precisa ser um exemplo relacionado a um chat bot. Pode ser algo bem simples para eu entender. Como que eu incicializo uma rede neural para aprender algo, e como uso este aprendizado na prática

Claro! Vou usar um exemplo bem simples para ilustrar o processo de aprendizado de uma Rede Neural Artificial (RNA) e seu uso na prática.

Vamos supor que queremos treinar uma RNA para reconhecer se uma fruta é uma maçã ou uma laranja com base em duas características: peso e textura da casca. Nesse caso, temos um problema de classificação binária, onde a RNA precisa aprender a distinguir entre duas classes: maçã e laranja.

Passo 1: Inicialização Começamos definindo a estrutura da RNA. Nesse exemplo, teremos uma RNA com uma única camada oculta e uma camada de saída. A camada oculta terá, por exemplo, três neurônios, e a camada de saída terá um neurônio para representar a classe (maçã ou laranja).

Passo 2: Treinamento Precisamos de um conjunto de dados de treinamento, que consiste em várias amostras de frutas com seus pesos e texturas da casca, além das respectivas classes (maçã ou laranja).

Inicializamos os pesos e bias da RNA de forma aleatória e passamos as amostras de treinamento pela rede. Calculamos a saída da RNA, comparamos com a classe real da amostra e ajustamos os pesos e bias usando um algoritmo de otimização, como o Gradiente Descendente, para minimizar o erro entre a saída prevista e a classe real.

Esse processo é repetido várias vezes, percorrendo o conjunto de treinamento até que a RNA aprenda a reconhecer corretamente as características das frutas e faça previsões precisas.

Passo 3: Uso na prática Após o treinamento, a RNA está pronta para ser usada para fazer previsões em novas amostras de frutas. Suponha que temos uma fruta com um certo peso e textura da casca. Passamos essas informações pela RNA, que realizará os cálculos necessários e produzirá uma saída.

A saída da RNA será um valor entre 0 e 1, representando a probabilidade de ser uma maçã ou uma laranja. Por exemplo, se a saída for 0.8, isso significa que a RNA tem 80% de certeza de que a fruta é uma maçã.

Podemos definir um limiar de decisão, por exemplo, 0.5, onde se a saída for maior que o limiar, consideramos a fruta como uma maçã. Caso contrário, consideramos como uma laranja.

Dessa forma, podemos usar a RNA treinada para classificar novas frutas com base nas características de peso e textura da casca.

É importante destacar que esse é apenas um exemplo simplificado e existem muitas variações e complexidades envolvidas no treinamento de uma RNA em problemas reais. Além disso, em problemas mais complexos, como processamento de linguagem natural, as redes neurais podem ter arquiteturas mais sofisticadas e serem treinadas em conjuntos de dados muito maiores.

Espero que isso tenha ajudado a entender o básico do processo de aprendizado e uso de uma RNA!

Para que serve os pesos, o que ele representa se fosse comprar ao cérebro humano ou um aprendizado do mundo real. O que seria o bias e qual o objetivo da função de ativação

Ótima pergunta! Vou explicar cada um desses elementos de uma Rede Neural Artificial (RNA) e sua relação com o aprendizado e funcionamento.

Pesos (Weights): Os pesos são parâmetros ajustáveis em uma RNA que determinam a importância relativa de cada entrada para o cálculo da saída. Cada neurônio em uma camada recebe entradas multiplicadas pelos pesos correspondentes e realiza a soma ponderada dessas entradas para produzir uma saída.

Em analogia com o cérebro humano, os pesos podem ser comparados às conexões sinápticas entre os neurônios. Eles representam a força da conexão entre as informações de entrada e a resposta do neurônio.

Durante o treinamento da RNA, os pesos são ajustados de forma iterativa para minimizar o erro entre as previsões da rede e os valores reais. Assim, os pesos são atualizados para melhor representar os padrões e relações presentes nos dados de treinamento.

Bias: O bias é um parâmetro adicional em cada neurônio que permite ajustar o valor de ativação do neurônio mesmo quando todas as entradas são iguais a zero. O bias ajuda a controlar o ponto de partida da função de ativação e a determinar se o neurônio será ativado com mais facilidade ou não.

Pode-se fazer uma analogia com o viés cognitivo do cérebro humano. O bias permite que a RNA tenha uma tendência ou preferência por certos valores de saída, mesmo sem influência direta das entradas. Ele ajuda a modelar o comportamento da RNA em relação aos dados de treinamento.

Função de Ativação: A função de ativação é aplicada ao resultado da soma ponderada das entradas e pesos em um neurônio. Ela determina se o neurônio será ativado e em que grau, com base no valor resultante.

Existem várias funções de ativação utilizadas nas RNAs, como a função sigmoid, função tangente hiperbólica (tanh), função ReLU (Rectified Linear Unit), entre outras. Cada função tem suas características e propriedades.

A função de ativação é essencial para introduzir não linearidades no modelo. Ela permite que a RNA aprenda a representar relações não lineares entre as entradas e as saídas. Em outras palavras, ela adiciona a capacidade de generalização e complexidade ao modelo.

Voltando à analogia com o cérebro humano, a função de ativação pode ser comparada à resposta de um neurônio biológico quando atingido por um estímulo. Ela determina se o neurônio “dispara” e como ele responde ao estímulo.

Em resumo, os pesos representam a força das conexões entre os neurônios, o bias controla a tendência do neurônio, e a função de ativação introduz a não linearidade e determina a resposta do neurônio. Todos esses elementos são fundamentais para o aprendizado e funcionamento de uma RNA.

Sobre o cálculo podenderado usando a multiplicação de cada entrada pelo seu respetivo peso. Porque é uma multiplicação, porque não uma dívida ou soma ou qualquer outra operadora diferente

Excelente pergunta! A multiplicação de cada entrada pelo seu respectivo peso em uma RNA é uma operação fundamental que desempenha um papel importante no processamento e aprendizado da rede. Vou explicar os motivos pelos quais a multiplicação é utilizada:

Importância relativa: Os pesos representam a importância relativa de cada entrada para a saída de um neurônio. Através da multiplicação, os pesos são aplicados diretamente às entradas, permitindo que a rede atribua diferentes níveis de relevância a cada uma delas. Se usássemos uma soma ou outra operação, não teríamos o mesmo controle granular sobre a influência das entradas.
Ajuste da escala: Os pesos também podem ajustar a escala das entradas. Por exemplo, se uma entrada tem um valor muito maior do que as outras, o peso correspondente pode ser ajustado para equilibrar a influência das diferentes escalas. A multiplicação permite que os pesos atuem como escaladores, aumentando ou diminuindo os valores das entradas de acordo com suas necessidades.
Composição das relações: Em uma RNA com múltiplas camadas, a multiplicação de entradas pelos pesos permite que as relações sejam compostas ao longo da rede. Cada camada realiza a multiplicação dos pesos pelas entradas e repassa o resultado para as próximas camadas. Essa composição de operações de multiplicação é essencial para a representação de relações complexas e não lineares entre as variáveis.
Aprendizado e ajuste de pesos: Durante o treinamento da RNA, os pesos são ajustados iterativamente para minimizar o erro entre as previsões da rede e os valores reais. Através de algoritmos de otimização, como o Gradiente Descendente, os pesos são atualizados com base na derivada do erro em relação a eles. A multiplicação desempenha um papel crucial nesse processo, permitindo que o ajuste seja feito de forma apropriada para melhorar o desempenho da rede.

Em resumo, a multiplicação de cada entrada pelo seu respectivo peso na RNA é uma operação essencial para a representação de importância relativa, ajuste de escala, composição de relações e aprendizado dos pesos. Essa operação oferece flexibilidade e controle sobre a influência das entradas e é um dos principais mecanismos que permitem às RNAs processar e aprender com eficiência a partir dos dados de entrada.

Por hora, aqui eu encerro o meu estudo com o chat GPT. Em breve devo dar continuidade com esta conversa para aprender mais sobre este assunto fascinante.

Além disso, o que posso dizer sobre esta nova modalidade de estudo, é que esta experiência proporciona um aprendizado muito interessante. Pois é como seu estivesse com um tutor que me orienta em qualquer dúvida sem me repreender em situações de dúvidas repetitivas ou perguntas vagas. Nesta modalidade a gente se sente a vontade para perguntar a fundo qualquer coisa, sem medo de falar besteira.

Eu sei que o chat GPT não é a fonte mais segura de informação, entretanto, mesmo que ela tenha errado alguma coisa nesta conversa, acredito que seja o mínimo. O própósito principal de me tirar da completa ignorância sobre um assunto e me fazer ter uma base inicial, nesta perpectiva, eu diria que o chat GPT é uma excelente ferramenta.

Vlw galera e até a parte 2!