O ChatGPT usa algoritmos de aprendizado profundo para gerar respostas de texto para prompts. O modelo é baseado na arquitetura GPT-3, que é um tipo de modelo de transformador que usa mecanismos de autoatenção para processar e gerar texto.
A arquitetura GPT-3 é um tipo de rede neural composta por várias camadas de nós interconectados. Cada nó da rede é projetado para processar um aspecto específico do texto de entrada, como o significado geral, a estrutura sintática ou o informações contextuais À medida que o texto de entrada é passado pela rede, os nós trabalham juntos para gerar uma resposta coerente e gramaticalmente correta.
Um dos principais recursos da arquitetura GPT-3 é sua capacidade de aprender com abundantes dados. O modelo ChatGPT foi treinado em um grande corpus de dados de texto, incluindo uma ampla variedade de tópicos e estilos. Como resultado, O modelo consegue gerar respostas altamente relevantes para o prompt, que exibem um nível de conhecimento e compreensão semelhante ao de um humano.
Outra vantagem da arquitetura GPT-3 é a sua capacidade de lidar com dependências de longo alcance no texto de entrada. Isso é importante porque muitas tarefas de linguagem natural, como tradução de idiomas ou resumo de texto, necessitam que o modelo entenda o significado geral e o contexto do texto para gerar uma resposta correta. Os mecanismos de auto-atenção na arquitetura GPT-3 permitem que o modelo capture essas dependências de longo alcance e gere respostas precisas e fluentes.
No geral, o princípio técnico do ChatGPT é baseado na arquitetura GPT-3, que usa algoritmos de aprendizado profundo e mecanismos de auto-atenção para gerar respostas de texto semelhantes a humanos para prompts. Isso permite que o modelo lide com uma ampla gama de tarefas de linguagem natural, como geração de texto e tradução de idiomas, com alta precisão e fluência.