Introdução

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Modelos básicos, como o GPT-3, são modelos de processamento de linguagem natural de última geração projetados para entender, gerar e interagir com a linguagem humana. Para entender o significado dos modelos de fundação, é essencial explorar suas origens, que decorrem dos avanços nos campos da inteligência artificial e do processamento de linguagem natural.

Compreender a inteligência artificial

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

  1. O objetivo da inteligência artificial (IA) é que computadores ou máquinas executem tarefas com inteligência semelhante à 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 da aprendizagem profunda usa redes neurais artificiais para aprender e representar padrões complexos e hierarquias a partir de dados, que são especialmente úteis para dados como imagens e texto.

Em outras palavras, técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo podem ser usadas para realizar IA. Existem diferentes tipos de tarefas que podem ser executadas por computadores ou máquinas.

Compreender o processamento de linguagem natural

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

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

  1. Conversão de fala para texto e de texto para fala. Por exemplo, gere legendas para vídeos.
  2. Tradução automática. Por exemplo, traduza texto do inglês para o japonês.
  3. Classificação do texto. Por exemplo, rotule um e-mail como spam ou não spam.
  4. Extração de entidades. Por exemplo, extraia palavras-chave ou nomes de um documento.
  5. Resposta à pergunta. Por exemplo, forneça respostas a perguntas como "Qual é a capital da França?"
  6. Resumo do texto. Por exemplo, gere um breve resumo de um parágrafo a partir de um documento de várias páginas.

Historicamente, a PNL tem sido desafiadora, 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, PNL levaram aos modelos que usamos hoje. Você explorará e usará vários modelos de linguagem no catálogo de modelos, disponível no estúdio do Azure Machine Learning.