Introdução

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Os modelos de base, como GPT-3, são modelos de processamento de linguagem natural de última geração projetados para entender, gerar e interagir com a linguagem humana. Para entender a importância dos modelos de base, é essencial explorar suas origens, que decorrem de avanços nos campos de inteligência artificial e processamento de linguagem natural.

Entender a inteligência artificial

Diagram visualizing the relationship between artificial intelligence, machine learning, and deep learning.

  1. A finalidade da inteligência artificial (IA) é que computadores ou máquinas executem tarefas com inteligência humana.
  2. Uma abordagem popular hoje em dia para abordar a inteligência artificial é através do aprendizado de máquina, um subcampo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados.
  3. O subcampo do aprendizado profundo usa redes neurais artificiais para aprender e representar padrões complexos e hierarquias de dados, que são especialmente úteis para dados como imagens e texto.

Em outras palavras, o aprendizado de máquina e as técnicas de aprendizado profundo podem ser usados para realizar IA. Há diferentes tipos de tarefas que você pode fazer com que computadores ou computadores executem.

Noções básicas sobre o processamento de idioma natural

O processamento de linguagem natural (NLP) é um tipo de IA que se concentra na compreensão, interpretação e geração de linguagem humana. Alguns casos de uso comuns do NLP incluem:

Diagram visualizing six common use cases for natural language processing tasks.

  1. Conversão de fala em texto e conversão de texto em fala. Por exemplo, gerar legendas para vídeos.
  2. Tradução automática. Por exemplo, traduzir texto do inglês para o japonês.
  3. Classificação de textos. Por exemplo, rotular um email como spam ou não spam.
  4. Extração de entidade. Por exemplo, extrair palavras-chave ou nomes de um documento.
  5. Respostas às perguntas. Por exemplo, forneça respostas a perguntas como "Qual é a capital da França?"
  6. Resumo de texto. Por exemplo, gerar um resumo curto de um parágrafo de um documento de várias páginas.

Historicamente, o NLP tem sido desafiador, pois nossa linguagem é complexa e os computadores têm dificuldade em entender o texto. Neste módulo, você aprenderá como os desenvolvimentos em IA e especificamente no NLP levaram aos modelos que usamos hoje. Você explorará e usará vários modelos de linguagem no catálogo de modelos, disponíveis no Estúdio do Azure Machine Learning.