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O que é GPT-3 e por que ele é importante?

Rafael Duarte por Rafael Duarte
setembro 23, 2019
em Data Science, Machine Learning
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Você já escutou falar sobre GPT-3 mas não entendeu direito o motivo de todos estarem falando dele?

Há muito tempo nós ouvimos dizer que as máquinas irão nos substituir. À princípio pensamos sempre em tarefas repetitivas, de baixa complexidade que podem ser facilmente automatizadas.

As tarefas foram ganhando complexidade e hoje em dia existe uma imensa gama de tarefas complexas que são feitas com facilidade utilizando Inteligência Artificial.

De qualquer forma, existem algumas coisas que jamais serão substituíveis, pois o diferencial é a essência, aquele toque humano.

Ou será que nem isso, nem mesma as tarefas que hoje consideramos insubstituíveis, estarão salvas?

Aqui mesmo no Sigmoidal já mostramos como utilizar Redes Neurais para reproduzir o estilo de pintores famosos. Como você pode ver, quando se trata de imagens, com técnicas de Machine Learning nós já conseguimos reproduzir e até criar novoso estilos artísticos. Mas e quando o assunto é escrita?

É aí que entra o GPT-3. O Generative Pre-Training em sua terceira versão, ou seja, GPT-3, está causando alvoroço no meio tecnológico recentemente por causa de sua capacidade incrível de lidar com nossa linguagem natural.

O que é GPT-3?

Em termos simples, o GPT-3 é um framework com mais de 175 bilhões de parâmetros que usa Deep Learning para realizar diversas tarefas relacionadas à Natural Language Processing, ou Processamento de Linguagem Natural, em português.

Ele é capaz de gerar textos baseados no estilo de escritores famosos, escrever a partir de um requerimento ou pequeno exemplo, e até responder questionamentos filosóficos.

Mas apesar do acesso limitado até agora, algumas das equipes que testaram o framework já obtiveram resultados incríveis. O Engenheiro de Machine Learing Aditya Joshi criou aplicações como um gerador de receitas, gerador de anúncios para o Google, e uma função de Excel extremamente poderosa.

Além disso, já foram feitos testes onde ele foi capaz de criar códigos em diversas linguagens de programação. Isso abre um leque incrível de possiblidades, que podem incluir, por exemplo, um criador de websites.

Imagine abrir um programa onde você escreve: “GPT-3, eu quero um site com as carcterísticas X, Y e Z.”, e ele escreve todo o código para a criação do website.

Desafios e Limitações

Mas é claro que nem tudo são flores, e o framework não é perfeito. Sam Altman, CEO da OpenAI, empresa criadora do GPT-3, acredita que a hype em cima do GPT-3 é “exagerada”.

Existem algumas coisas importantes a serem levadas em consideração. O GPT-3 não tem verdadeira inteligência, e fundamentalmente não entende o mundo sobre o qual ele fala.

Além disso, a fonte de informação que ele usa para se basear é nosso acervo como seres humanos. Isso significa que alguns vieses e preconceitos que existem em nossa sociedade acabam aparecendo em algumas coisas criadas pelo framework.

Por isso, a intervenção humana no resultado final do GPT-3 ainda é importante. Com certeza, o futuro desse framework é brilhante e pode revolucionar a forma que entendemos e utilizamos muitas das tecnologias que fazem parte do nosso dia a dia.

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  • Aqui nós 🇺🇸, a placa é sua. Quando você troca o carro,  por exemplo, você mesmo tira a sua placa do carro vendido e instala a parafusa no carro novo.

Por exemplo, hoje eu vi aqui no “Detran” dos Estados Unidos, paguei a trasnferência do title do veículo, e já comprei minha primeira placa. 

Tudo muito fácil e rápido. Foi menos de 1 hora para resolver toda a burocracia! #usa🇺🇸 #usa
  • Como um carro autônomo "enxerga" o mundo ao redor?

Não há olhos nem intuição, apenas sensores e matemática. Cada imagem capturada passa por um processo rigoroso: amostragem espacial, quantização de intensidade e codificação digital. 

Esse é o desafio, representar um objeto 3D do mundo real, em pixels que façam sentido para a Inteligência Artificial.

🚗📷 A visão computacional é a área mais inovadora do mundo!

Comente aqui se você concorda.

#carrosautonomos #inteligenciaartificial #IA #visãocomputacional
  • 👁️🤖Visão Computacional: a área mais inovadora do mundo! Clique no link da bio e se inscreva na PÓS EM VISÃO COMPUTACIONAL E DEEP LEARNING! #machinelearning #datascience #visãocomputacional
  • E aí, Sergião @spacetoday Você tem DADO em casa? 😂😂

A pergunta pode ter ficado sem resposta no dia. Mas afinal, o que são “dados”?

No mundo de Data Science, dados são apenas registros brutos. Números, textos, cliques, sensores, imagens. Sozinhos, eles não dizem nada 

Mas quando aplicamos técnicas de Data Science, esses dados ganham significado. Viram informação.

E quando a informação é bem interpretada, ela se transforma em conhecimento. Conhecimento gera vantagem estratégica 🎲

Hoje, Data Science não é mais opcional. É essencial para qualquer empresa que quer competir de verdade.

#datascience #cientistadedados #machinelearning
  • 🎙️ Corte da minha conversa com o Thiago Nigro, no PrimoCast #224

Falamos sobre por que os dados são considerados o novo petróleo - para mim, dados são o novo bacon!

Expliquei como empresas que dominam a ciência de dados ganham vantagem real no mercado. Não por armazenarem mais dados, mas por saberem o que fazer com eles.

Também conversamos sobre as oportunidades para quem quer entrar na área de tecnologia. Data Science é uma das áreas mais democráticas que existem. Não importa sua idade, formação ou cidade. O que importa é a vontade de aprender.

Se você quiser ver o episódio completo, é só buscar por Primocast 224.

“O que diferencia uma organização de outra não é a capacidade de armazenamento de dados; é a capacidade de seu pessoal extrair conhecimento desses dados.”

#machinelearning #datascience #visãocomputacional #python
  • 📸 Palestra que realizei no palco principal da Campus Party #15, o maior evento de tecnologia da América Latina!

O tema que escolhi foi "Computação Espacial", onde destaquei as inovações no uso de visão computacional para reconstrução 3D e navegação autônoma.

Apresentei técnicas como Structure-from-Motion (SFM), uma técnica capaz de reconstruir cidades inteiras (como Roma) usando apenas fotos publicadas em redes sociais, e ORB-SLAM, usada por drones e robôs para mapeamento em tempo real.

#visãocomputacional #machinelearning #datascience #python
  • ⚠️❗ Não deem ideia para o Haddad! 

A França usou Inteligência Artificial para detectar mais de 20 mil piscinas não declaradas a partir de imagens aéreas.

Com modelos de Deep Learning, o governo identificou quem estava devendo imposto... e arrecadou mais de €10 milhões com isso.

Quer saber como foi feito? Veja no post completo no blog do Sigmoidal: https://sigmoidal.ai/como-a-franca-usou-inteligencia-artificial-para-detectar-20-mil-piscinas/

#datascience #deeplearning #computerVision #IA
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  • Como eu usava VISÃO COMPUTACIONAL no Centro de Operações Espaciais, planejando missões de satélites em situações de desastres naturais.

A visão computacional é uma fronteira fascinante da tecnologia que transforma a forma como entendemos e respondemos a desastres e situações críticas. 

Neste vídeo, eu compartilho um pouco da minha experiência como Engenheiro de Missão de Satélite e especialista em Visão Computacional. 

#VisãoComputacional #DataScience #MachineLearning #Python
  • 🤔 Essa é a MELHOR linguagem de programação, afinal?

Coloque sua opinião nos comentários!

#python #datascience #machinelearning
  • 💘 A história de como conquistei minha esposa... com Python!

Lá em 2011, mandei a real:

“Eu programo em Python.”
O resto é história.
  • Para rotacionar uma matriz 2D em 90°, primeiro inverto a ordem das linhas (reverse). Depois, faço a transposição in-place. Isso troca matrix[i][j] com matrix[j][i], sem criar outra matriz. A complexidade segue sendo O(n²), mas o uso de memória se mantém O(1).

Esse padrão aparece com frequência em entrevistas. Entender bem reverse + transpose te prepara para várias variações em matrizes.

#machinelearning #visaocomputacional #leetcode
  • Na última aula de estrutura de dados, rodei um simulador de labirintos para ensinar como resolver problemas em grids e matrizes.

Mostrei na prática a diferença entre DFS e BFS. Enquanto a DFS usa stacks, a BFS utiliza a estrutura de fila (queue). Cada abordagem tem seu padrão de propagação e uso ideal.

#machinelearning #visaocomputacional #algoritmos
  • 🔴 Live #2 – Matrizes e Grids: Fundamentos e Algoritmos Essenciais

Na segunda aula da série de lives sobre Estruturas de Dados e Algoritmos, o foco será em Matrizes e Grids, estruturas fundamentais em problemas de caminho, busca e representação de dados espaciais.

📌 O que você vai ver:

Fundamentos de matrizes e grids em programação
Algoritmos de busca: DFS e BFS aplicados a grids
Resolução ao vivo de problemas do LeetCode

📅 Terça-feira, 01/07, às 22h no YouTube 
🎥 (link nos Stories)

#algoritmos #estruturasdedados #leetcode #datascience #machinelearning
  • 💡 Quer passar em entrevistas técnicas?
Veja essa estratégia para você estudar estruturas de dados em uma sequência lógica e intuitiva.
⠀
👨‍🏫 NEETCODE.io
⠀
🚀 Marque alguém que também está se preparando!

#EntrevistaTecnica #LeetCode #MachineLearning #Data Science
  • Live #1 – Arrays & Strings: Teoria e Prática para Entrevistas Técnicas

Segunda-feira eu irei começar uma série de lives sobre Estruturas de Dados e Algoritmos. 

No primeiro encontro, falarei sobre um dos tipos de problemas mais cobrados em entrevistas: Arrays e Strings.

Nesta aula, você vai entender a teoria por trás dessas estruturas, aprender os principais padrões de resolução de problemas e aplicar esse conhecimento em exercícios selecionados do LeetCode.

📅 Segunda-feira, 23/06, às 21h no YouTube

🎥 (link nos Stories)

#machinelearning #datascience #cienciadedados #visãocomputacional
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