O que é GPT?
Pablo explicou que o GPT não é apenas um gerador de modelos de linguagem grande (LLMs), mas sim uma arquitetura específica chamada Transformer, desenvolvida por pesquisadores do Google. Ele também explicou o conceito de Atenção, que permite ao modelo se concentrar em partes específicas de uma sequência de entrada para gerar uma saída.
Transformers em processamento de linguagem natural
O palestrante discutiu o conceito de Transformers em processamento de linguagem natural, usando o exemplo de uma sentença para ilustrar como os humanos entendem o significado detrás das sentenças, mas os algoritmos muitas vezes têm dificuldades em fazê-lo. Ele apresentou os modelos GPT, que geram texto baseados em padrões aprendidos a partir de grandes conjuntos de dados.
Tokenizerização e embeddings
Pablo também discutiu a tokenizerização, que envolve quebrar o texto em unidades individuais, como palavras, símbolos e pontuação. Ele explicou a importância do pré-processamento de dados de texto e da geração de representações numéricas de tokens usando embeddings.
Criação de prompts eficazes
Pablo enfatizou a importância de desenhar bons prompts para Large Language Models (LLMs) a fim de alcançar resultados desejados. Um bom prompt deve ter um assunto claro, ação, dados, entrada e saída. Ele também recomendou incluir requisitos específicos de dados e entrada, um objetivo claro e requisitos de saída, um estilo de escrita específico e público-alvo, bem como exemplos ou exemplos do que evitar.
Além disso, Pablo apresentou um template para criar prompts eficazes, que inclui identificar uma persona, verbo, formato, tamanho e objetivo. Ele também destacou a importância de definir o público-alvo e o estilo de escrita, assim como a plataforma onde a saída será utilizada.
Conclusão
Em resumo, Pablo Nunes apresentou os conceitos básicos do GPT e demonstrou como criar um assistente de conversa conjunta utilizando o Azure OpenAI Studio. Além disso, ele enfatizou a importância de desenhar bons prompts para LLMs a fim de alcançar resultados desejados. Here is a summarized version of the video transcript:
The speaker discusses the concept of “metaprompt”, a set of instructions that guide large language models (LLMs) to generate text that meets specific requirements. They demonstrate an example of a metaprompt for an email writing assistant and show how it can be used to professionalize an email. The speaker also demonstrates a language model generator that can produce human-like text based on input prompts and discusses the use of “stop sequences” and “pre-responses” and “post-responses” to influence the output of the model.
The video also showcases the integration of Azure OpenAI and Cognitive Search into a single solution to create a corporate assistant that can answer questions based on internal documents and PDFs. The speaker explains the concept of “prompt engineering” and “metaprompt” optimization and demonstrates a prompt template and its capabilities, including generating text and translating it from one language to another.
The speaker addresses questions from the audience, including one about integrating GPT-3.5 into a game and concerns about token usage, suggesting alternative models or improving the metaprompt as solutions. Finally, the speaker discusses Power Virtual Agents and PowerPlatform, invites the audience to ask questions, and promotes upcoming events and certification programs.