Desafio 1: Conversão de Imagem para Arte ASCII
O video começa com um desafio de converter uma imagem JPEG da capa do jogo Doom para arte ASCII using GoLang e renderizá-la no terminal. O speaker usa o ChatGPT.com para brainstorm e gerar o código, que envolve carregar a imagem, convertê-la para OSKI, adicionar cor e exibir no terminal. Após algumas ajustes, o speaker consegue fazer o código funcionar, renderizando a capa do Doom em arte ASCII no terminal.
Treinamento de Rede Neural para Gerar Nomes
O speaker então se move para o segundo desafio, que é treinar uma rede neural usando PyTorch e CUDA para gerar nomes com base em um conjunto de dados de 20.000 nomes. O speaker mostra como criar um modelo, treiná-lo e gerar novos nomes. Embora tenha encontrado erros durante as duas primeiras iterações, o speaker consegue corrigi-los e executar o código com sucesso na terceira tentativa.
Optimização do Código e Arquitetura LSTM
O speaker discute a primeira execução do código, que gerou 10 nomes e teve uma perda que diminuiu ao longo do tempo. Para melhorar os resultados, o speaker adiciona uma nova arquitetura, LSTM, e aumenta o tamanho da camada oculta e o número de épocas. Com essas mudanças, o speaker consegue gerar 10 novos nomes usando o modelo aprimorado.
Geração de Sentenças e Modificação de Voz em Tempo Real
O video também apresenta outros desafios, como gerar sentenças usando uma rede neural e criar um alterador de voz em tempo real usando CUDA PyTorch. O speaker experimenta com diferentes tarefas e compartilha seu processo de pensamento e resultados.
Conclusão
Este artigo resume o vídeo que explora as capacidades do modelo GPT 4.0. O speaker mostra como treinar uma rede neural usando PyTorch e CUDA para gerar nomes e realizar tarefas avançadas de processamento de linguagem natural. Além disso, o speaker experimenta com a geração de sentenças e a modificação de voz em tempo real, mostrando o potencial do modelo GPT 4.0 para uma variedade de aplicações.