#gpt – Soluções WEB

O GPT (Generative Pre-trained Transformer) é uma série de modelos de IA desenvolvidos pela OpenAI, especializados em processamento de linguagem natural. Eles são conhecidos pela capacidade de gerar texto de alta qualidade, responder a perguntas, traduzir idiomas, entre outras tarefas. A evolução do GPT trouxe melhorias substanciais em compreensão contextual e geração de texto coerente.

Principais Versões do GPT:
  • GPT-1: Lançado em 2018, foi o primeiro modelo da série com 117 milhões de parâmetros. Demonstrou o poder da abordagem pré-treinada para tarefas de linguagem natural.
  • GPT-2: Lançado em 2019, com 1,5 bilhões de parâmetros, impressionou pela capacidade de gerar texto coerente, mas causou preocupações de segurança devido ao seu potencial de uso indevido.
  • GPT-3: Lançado em 2020, com 175 bilhões de parâmetros, trouxe um salto significativo na qualidade de geração de texto e compreensão de contexto, sendo utilizado em várias aplicações comerciais.
  • GPT-4: A versão mais recente, lançada em 2023, aumentou ainda mais a capacidade de entender e gerar texto complexo, com maior precisão e controle em respostas específicas, além de oferecer suporte multimodal.
Benefícios do GPT:
  • Geração de texto fluente e coerente, útil para uma ampla gama de aplicações, como redação, atendimento ao cliente e criação de conteúdo.
  • Capacidade de entender contextos complexos, gerando respostas que se alinham ao que foi solicitado pelo usuário.
  • Treinamento em grandes volumes de dados da internet, resultando em um amplo conhecimento de domínios variados.
  • Suporte multimodal (no GPT-4), possibilitando o entendimento e geração de texto baseado em múltiplas fontes de informação, como texto e imagens.
Ciclo de Vida de um Modelo GPT:
  • Pré-treinamento: O modelo é pré-treinado em grandes quantidades de dados da internet para aprender padrões de linguagem.
  • Ajuste Fino: Após o pré-treinamento, o modelo é ajustado em tarefas específicas para melhorar sua performance em determinadas aplicações.
  • Utilização: O modelo é implementado em aplicativos que envolvem processamento de linguagem, como chatbots, assistentes virtuais e geradores de conteúdo.
  • Atualizações e Melhorias: O modelo é continuamente atualizado com novos dados e técnicas de ajuste para melhorar sua precisão e capacidade de resposta.
Arquitetura do GPT:
  • Transformador: O GPT é construído sobre a arquitetura de transformador, que utiliza mecanismos de atenção para processar texto de forma eficiente.
  • Parâmetros: Cada versão do GPT possui um número crescente de parâmetros, que representam as conexões entre neurônios da rede neural. Aumentar os parâmetros melhora a capacidade do modelo de gerar texto mais coerente.
  • Camadas: O GPT é composto por várias camadas de transformadores, onde cada uma refina o processamento do texto com base nas camadas anteriores.
  • Multimodalidade: No GPT-4, o modelo também pode processar e gerar respostas baseadas em imagens e texto, oferecendo mais flexibilidade em aplicações.
Recursos e Aplicações:
  • Redação de textos automáticos: Utilizado em geradores de conteúdo para blogs, redes sociais e jornais.
  • Assistentes virtuais: Empregados em chatbots e assistentes pessoais para melhorar a interação humano-máquina.
  • Tradução automática: Facilita a tradução de textos entre diversos idiomas de maneira fluida.
  • Criação de código: Auxilia desenvolvedores na geração de código e na automação de tarefas repetitivas.
  • Suporte ao cliente: Melhora o atendimento ao cliente automatizando respostas a perguntas frequentes.
  • Suporte educacional: Utilizado como ferramenta para auxiliar no aprendizado e na criação de materiais educacionais personalizados.
News
Rolf Rostock
@admin_inrbybx8 3 de setembro de 2025
Codificação Assistida por IA
Sugestão de alteração
Rolf Rostock
@admin_inrbybx8 16 de outubro de 2024
Crime cibernético com IA (LLM)

Investigadores dos Estados Unidos realizaram, pela primeira vez, uma análise sistemática do uso de grandes modelos de linguagem (LLMs) por cibercriminosos, demonstrando o quão perigosa a tecnologia generativa pode ser nesse contexto.

Embora serviços clandestinos, como o WormGPT, sejam capazes de gerar códigos maliciosos úteis, a maioria das tentativas de phishing criadas por essas ferramentas ainda pode ser identificada por usuários humanos. Os detalhes técnicos dessa pesquisa foram divulgados em um artigo pré-publicado.

A equipe de pesquisadores investigou a ameaça crescente dos chamados “Aplicativos Maliciosos baseados em LLM” (Malla), que utilizam modelos de linguagem para atividades maliciosas, como criação de códigos maliciosos, design de e-mails de phishing e programação de sites fraudulentos. A facilidade de uso dessa tecnologia permite que indivíduos com pouco conhecimento técnico executem ataques cibernéticos complexos, elevando, segundo os autores, o “cenário de ameaças a um nível sem precedentes”. O estudo visa tanto informar sobre o ecossistema econômico desses serviços quanto auxiliar no desenvolvimento de contramedidas.

Uso de APIs de Modelos de Linguagem

Para oferecer serviços criminosos, os operadores de Malla não criam seus próprios modelos de linguagem. Em vez disso, eles se valem de APIs de modelos de linguagem já existentes, burlando seus mecanismos de segurança por meio de prompts específicos. Além dos modelos da OpenAI e Anthropic, há uma utilização crescente de modelos “sem censura” ou de código aberto, como aqueles disponíveis no Hugging Face.

O estudo identificou oito principais modelos de linguagem usados por Malla e 182 prompts que contornam as proteções das APIs públicas. O GPT-3.5-turbo foi o modelo mais frequentemente visado por esses ataques, seguido pelos modelos Davinci-003 e Davinci-002, da OpenAI, que foram descontinuados em janeiro de 2024. Também foram explorados modelos como Claude-instant, Claude-2–100k, e variantes do modelo Llama-2, da Meta, no setor de código aberto.

Essa pesquisa destaca o uso emergente de tecnologias de IA para fins criminosos, sublinhando a necessidade de novas estratégias de segurança para mitigar os riscos apresentados por esses modelos de linguagem avançados.

Fonte:
https://t3n.de/news/cybercrime-ki-sprachmodelle-angreifern-oft-genutzt-1651911/

Rolf Rostock
@admin_inrbybx8 14 de outubro de 2024
IA – Limitações e Erros de Compreensão

Quanto mais complexa a questão, mais confusa a IA se torna

Um novo estudo conduzido por cientistas da Apple, empresa de tecnologia norte-americana, revelou que os modelos de IA tendem a cometer erros com facilidade, principalmente porque carecem de habilidades básicas de raciocínio lógico.

A IA pode ser confundida por contexto irrelevante

Bots de IA, baseados em grandes modelos de linguagem (LLMs), como os desenvolvidos pela Meta ou OpenAI, executam tarefas simples de maneira bastante confiável. No entanto, à medida que as tarefas se tornam mais complexas ou são enriquecidas com informações irrelevantes, a precisão das respostas pode cair em até 65%.

Esse problema foi particularmente bem ilustrado por uma questão de cálculo que exigia uma compreensão profunda do enunciado. A tarefa, denominada “GSM-Noop” pela equipe de pesquisa, era similar aos problemas de “palavras” de matemática frequentemente apresentados a alunos do ensino fundamental.

O experimento

A solicitação feita à IA começava com informações simples, necessárias para determinar o resultado correto:

“Oliver colheu 44 kiwis na sexta-feira. No sábado, ele colheu mais 58 kiwis. No domingo, ele colheu o dobro de kiwis em relação à sexta-feira.”

Em seguida, os cientistas adicionaram um detalhe irrelevante, que deveria ser ignorado:

“Dos kiwis colhidos no domingo, cinco eram ligeiramente menores que a média.”

Por fim, a IA foi desafiada a responder à pergunta simples:

“Quantos kiwis Oliver tem?”

Tanto o modelo da OpenAI quanto o Llama3-8b da Meta subtraíram, incorretamente, os cinco kiwis menores do total, evidenciando a dificuldade da IA em lidar com informações irrelevantes.

Resumo baseado no conteúdo do post da fonte abaixo:

https://t3n.de/news/apple-studie-llm-basierte-ki-modelle-koennen-nicht-logisch-denken-1651431/

Rolf Rostock
@admin_inrbybx8 14 de outubro de 2024
Como Funciona o ChatGPT

Entenda o Processo de Treinamento e Resposta.

Para treinar um modelo ChatGPT, existem duas etapas principais:

Pré-treinamento

Nesta etapa, treinamos um modelo GPT (um transformador de decodificação) com uma grande quantidade de dados da internet. O objetivo é treinar um modelo capaz de prever as próximas palavras em uma frase de forma gramaticalmente correta e semanticamente coerente, baseado em grandes volumes de dados da internet. Neste estágio, o treinamento é feito de forma não supervisionada, o que significa que o modelo aprende padrões linguísticos sem um objetivo específico, como responder a perguntas.

Ajuste fino

Esta etapa transforma o modelo pré-treinado em um modelo de perguntas e respostas como o ChatGPT, por meio de um processo de 3 passos:

  • Coletar dados de treinamento (perguntas e respostas) e ajustar o modelo pré-treinado com esses dados. O modelo aprende a gerar respostas semelhantes aos exemplos fornecidos por seres humanos.
  • Coletar mais dados (perguntas e várias respostas) e treinar um modelo de recompensa, que atribui pontuações às respostas, classificando-as da mais relevante para a menos relevante, com base em feedback humano.
  • Usar aprendizado por reforço (otimização PPO) para refinar o modelo, tornando as respostas mais precisas e alinhadas às expectativas. O modelo é ajustado com base nas recompensas recebidas para melhorar sua precisão.

Responder a um prompt

Passo 1: O usuário digita uma pergunta completa, como “Explique como funciona um algoritmo de classificação”.
Passo 2: A pergunta é enviada para um componente de moderação de conteúdo, que garante que a pergunta não viole diretrizes de segurança e filtra perguntas inadequadas.
Passos 3-4: Se a entrada passar pela moderação, ela é enviada ao modelo ChatGPT para processamento. Caso contrário, a entrada vai diretamente para a geração de respostas genéricas e seguras.
Passos 5-6: Depois que o modelo gera a resposta, ela passa novamente pelo componente de moderação de conteúdo para garantir que seja segura, imparcial e apropriada.
Passo 7: Se a resposta passar pela moderação, ela é exibida ao usuário. Caso contrário, uma resposta padrão e segura é mostrada.
Rolf Rostock
@admin_inrbybx8 3 de setembro de 2025
Codificação Assistida por IA
Sugestão de alteração
Rolf Rostock
@admin_inrbybx8 16 de outubro de 2024
Crime cibernético com IA (LLM)

Investigadores dos Estados Unidos realizaram, pela primeira vez, uma análise sistemática do uso de grandes modelos de linguagem (LLMs) por cibercriminosos, demonstrando o quão perigosa a tecnologia generativa pode ser nesse contexto.

Embora serviços clandestinos, como o WormGPT, sejam capazes de gerar códigos maliciosos úteis, a maioria das tentativas de phishing criadas por essas ferramentas ainda pode ser identificada por usuários humanos. Os detalhes técnicos dessa pesquisa foram divulgados em um artigo pré-publicado.

A equipe de pesquisadores investigou a ameaça crescente dos chamados “Aplicativos Maliciosos baseados em LLM” (Malla), que utilizam modelos de linguagem para atividades maliciosas, como criação de códigos maliciosos, design de e-mails de phishing e programação de sites fraudulentos. A facilidade de uso dessa tecnologia permite que indivíduos com pouco conhecimento técnico executem ataques cibernéticos complexos, elevando, segundo os autores, o “cenário de ameaças a um nível sem precedentes”. O estudo visa tanto informar sobre o ecossistema econômico desses serviços quanto auxiliar no desenvolvimento de contramedidas.

Uso de APIs de Modelos de Linguagem

Para oferecer serviços criminosos, os operadores de Malla não criam seus próprios modelos de linguagem. Em vez disso, eles se valem de APIs de modelos de linguagem já existentes, burlando seus mecanismos de segurança por meio de prompts específicos. Além dos modelos da OpenAI e Anthropic, há uma utilização crescente de modelos “sem censura” ou de código aberto, como aqueles disponíveis no Hugging Face.

O estudo identificou oito principais modelos de linguagem usados por Malla e 182 prompts que contornam as proteções das APIs públicas. O GPT-3.5-turbo foi o modelo mais frequentemente visado por esses ataques, seguido pelos modelos Davinci-003 e Davinci-002, da OpenAI, que foram descontinuados em janeiro de 2024. Também foram explorados modelos como Claude-instant, Claude-2–100k, e variantes do modelo Llama-2, da Meta, no setor de código aberto.

Essa pesquisa destaca o uso emergente de tecnologias de IA para fins criminosos, sublinhando a necessidade de novas estratégias de segurança para mitigar os riscos apresentados por esses modelos de linguagem avançados.

Fonte:
https://t3n.de/news/cybercrime-ki-sprachmodelle-angreifern-oft-genutzt-1651911/

Rolf Rostock
@admin_inrbybx8 14 de outubro de 2024
IA – Limitações e Erros de Compreensão

Quanto mais complexa a questão, mais confusa a IA se torna

Um novo estudo conduzido por cientistas da Apple, empresa de tecnologia norte-americana, revelou que os modelos de IA tendem a cometer erros com facilidade, principalmente porque carecem de habilidades básicas de raciocínio lógico.

A IA pode ser confundida por contexto irrelevante

Bots de IA, baseados em grandes modelos de linguagem (LLMs), como os desenvolvidos pela Meta ou OpenAI, executam tarefas simples de maneira bastante confiável. No entanto, à medida que as tarefas se tornam mais complexas ou são enriquecidas com informações irrelevantes, a precisão das respostas pode cair em até 65%.

Esse problema foi particularmente bem ilustrado por uma questão de cálculo que exigia uma compreensão profunda do enunciado. A tarefa, denominada “GSM-Noop” pela equipe de pesquisa, era similar aos problemas de “palavras” de matemática frequentemente apresentados a alunos do ensino fundamental.

O experimento

A solicitação feita à IA começava com informações simples, necessárias para determinar o resultado correto:

“Oliver colheu 44 kiwis na sexta-feira. No sábado, ele colheu mais 58 kiwis. No domingo, ele colheu o dobro de kiwis em relação à sexta-feira.”

Em seguida, os cientistas adicionaram um detalhe irrelevante, que deveria ser ignorado:

“Dos kiwis colhidos no domingo, cinco eram ligeiramente menores que a média.”

Por fim, a IA foi desafiada a responder à pergunta simples:

“Quantos kiwis Oliver tem?”

Tanto o modelo da OpenAI quanto o Llama3-8b da Meta subtraíram, incorretamente, os cinco kiwis menores do total, evidenciando a dificuldade da IA em lidar com informações irrelevantes.

Resumo baseado no conteúdo do post da fonte abaixo:

https://t3n.de/news/apple-studie-llm-basierte-ki-modelle-koennen-nicht-logisch-denken-1651431/

Rolf Rostock
@admin_inrbybx8 14 de outubro de 2024
Como Funciona o ChatGPT

Entenda o Processo de Treinamento e Resposta.

Para treinar um modelo ChatGPT, existem duas etapas principais:

Pré-treinamento

Nesta etapa, treinamos um modelo GPT (um transformador de decodificação) com uma grande quantidade de dados da internet. O objetivo é treinar um modelo capaz de prever as próximas palavras em uma frase de forma gramaticalmente correta e semanticamente coerente, baseado em grandes volumes de dados da internet. Neste estágio, o treinamento é feito de forma não supervisionada, o que significa que o modelo aprende padrões linguísticos sem um objetivo específico, como responder a perguntas.

Ajuste fino

Esta etapa transforma o modelo pré-treinado em um modelo de perguntas e respostas como o ChatGPT, por meio de um processo de 3 passos:

  • Coletar dados de treinamento (perguntas e respostas) e ajustar o modelo pré-treinado com esses dados. O modelo aprende a gerar respostas semelhantes aos exemplos fornecidos por seres humanos.
  • Coletar mais dados (perguntas e várias respostas) e treinar um modelo de recompensa, que atribui pontuações às respostas, classificando-as da mais relevante para a menos relevante, com base em feedback humano.
  • Usar aprendizado por reforço (otimização PPO) para refinar o modelo, tornando as respostas mais precisas e alinhadas às expectativas. O modelo é ajustado com base nas recompensas recebidas para melhorar sua precisão.

Responder a um prompt

Passo 1: O usuário digita uma pergunta completa, como “Explique como funciona um algoritmo de classificação”.
Passo 2: A pergunta é enviada para um componente de moderação de conteúdo, que garante que a pergunta não viole diretrizes de segurança e filtra perguntas inadequadas.
Passos 3-4: Se a entrada passar pela moderação, ela é enviada ao modelo ChatGPT para processamento. Caso contrário, a entrada vai diretamente para a geração de respostas genéricas e seguras.
Passos 5-6: Depois que o modelo gera a resposta, ela passa novamente pelo componente de moderação de conteúdo para garantir que seja segura, imparcial e apropriada.
Passo 7: Se a resposta passar pela moderação, ela é exibida ao usuário. Caso contrário, uma resposta padrão e segura é mostrada.