GPT-J: Um Guia Completo com Exemplos
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- Nikki Lopez
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A Inteligência Artificial (IA) tem visto avanços rápidos nos últimos anos. Um desses desenvolvimentos notáveis é o GPT-J, um modelo de linguagem poderoso que está revolucionando o campo de Processamento de Linguagem Natural (NLP). Este guia tem como objetivo fornecer uma compreensão aprofundada do GPT-J, explorar suas diversas capacidades e ilustrar como você pode aproveitar seu potencial com exemplos de código concretos.
Uma imersão no GPT-J
O GPT-J, introduzido pela Eleuther AI, é um modelo de 6 bilhões de parâmetros que se tornou um game-changer no mundo da IA. Embora seu número de parâmetros seja menor que o de seu predecessor, o GPT-3 da OpenAI (175 bilhões de parâmetros), ele supera o GPT-3 em tarefas de geração de código. Esse feito é possível devido ao amplo treinamento em diversos textos da internet, permitindo que ele preveja sequências de texto subsequentes. Essa capacidade única permite que ele lide com várias tarefas, incluindo tradução de idiomas, conclusão de código, conversação (chatting), escrita de postagens de blog e mais.
Usos práticos do GPT-J
Geração de Código
O GPT-J é excepcional na geração de código funcional e de alta qualidade. Dado uma breve entrada sobre a função do programa, ele pode construir o código apropriado. Por exemplo, você pode solicitar ao GPT-J que crie uma rede neural convolucional (CNN) de 4 camadas para o conjunto de dados MNIST usando TensorFlow, assim:
entrada = """
import tensorflow
# Rede neural convolucional de 4 camadas com uma saída softmax
# Teste no conjunto de dados MNIST
"""O GPT-J, então, gerará o restante do código, produzindo um programa detalhado para realizar a tarefa.
Desenvolvimento de Chatbots
O GPT-J pode alimentar chatbots, simulando conversas humanas de forma eficaz. Ao inserir o diálogo de maneira semelhante a um roteiro, o GPT-J pode construir respostas que mantenham o contexto da conversa.
Considere o seguinte exemplo:
entrada = """
Usuário: Olá, como está o tempo hoje?
Bot:
"""Com base na entrada, o GPT-J gerará uma resposta adequada para continuar a conversa.
Escrita de Histórias
O GPT-J também pode ajudar em tarefas de escrita criativa. Se você começar uma história, o GPT-J pode continuá-la de forma semelhante, tornando-o uma ferramenta útil para escritores. Veja um exemplo:
input = """
Era uma vez em uma cidade distante, distante...
"""GPT-J irá então gerar a parte subsequente da história, mantendo o fluxo narrativo.
Tradução de idiomas e recuperação de informações
O treinamento do GPT-J em textos diversos, incluindo vários artigos científicos, permite que ele traduza idiomas e recupere informações específicas de forma eficaz. Por exemplo, se você quiser traduzir uma palavra do inglês para o francês ou obter informações detalhadas sobre um tópico, o GPT-J pode ajudar. Aqui está como:
input = """
Inglês: Olá
Francês:
"""input = """
Entrelaçamento quântico
"""O GPT-J fornecerá a tradução e as informações, respectivamente, com base nesses inputs.
Interagindo com o GPT-J
GPT-J no Navegador
A Eleuther AI incorporou uma API para o GPT-J em sua página da web. Esta interface amigável permite que você insira texto e observe como o modelo o completa. Ele também fornece configurações ajustáveis, como 'temperatura', que controla o nível de confiança do modelo,
e 'Top-P', que determina a distribuição de probabilidade da próxima seleção de palavras.
Acesse a API através deste link (opens in a new tab).
Usando o GPT-J no Google Colab
Embora o site da Eleuther AI ofereça uma maneira fácil de interagir com o GPT-J, ele restringe o comprimento do texto de saída. Se você quiser controlar o comprimento da saída de texto, considere usar um notebook do Google Colab.
Aqui está um notebook do Google Colab (opens in a new tab) com o GPT-J instalado. Depois de abrir o notebook, execute todas as células até a última. A célula final permite que você ajuste configurações como 'Top-P', 'temperatura' e texto de entrada. Você também pode definir o comprimento da saída de acordo com sua preferência.
Executando o GPT-J com os Transformers da HuggingFace
A biblioteca Python, transformers, fornecida pela HuggingFace, oferece uma maneira de executar o GPT-J em seu computador. No entanto, esteja ciente de que isso requer recursos computacionais substanciais - uma GPU NVIDIA com pelo menos 16GB de VRAM e um mínimo de 16GB de RAM na CPU.
Aqui estão os comandos de instalação:
pip install tensorflow # ou pytorch
pip install transformersDepois de instalar os pacotes necessários, você pode carregar o modelo e executar a inferência com o seguinte código Python:
from transformers import GPTJForCausalLM, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
model = GPTJForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
prompt = "Era uma vez"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=5)
for i in range(5):
print(tokenizer.decode(output[i], skip_special_tokens=True))Conclusão
Com suas poderosas capacidades e aplicações variadas, GPT-J está moldando o futuro da IA. Se você é um desenvolvedor, escritor ou pesquisador, entender e usar efetivamente o GPT-J pode ampliar significativamente o seu trabalho. Este guia fornece o conhecimento e as ferramentas necessárias para explorar e aproveitar o potencial do GPT-J. Comece a experimentar hoje e desbloqueie as possibilidades que este modelo de IA inovador tem a oferecer.