O que é o GPT-3? Muito se ouve falar do chat GPT, mas ele é “apenas” um chatbot que usa IA, o que realmente faz ele ser uma solução muito robusta é modelo GPT-3 que esta por trás disso. O GPT (Generative Pre-trained Transformer) é um modelo de IA que utiliza o sistema de Transformer, que foi criado pela Google, ele é altamente paralelo, consegue ler textos inteiros de uma única vez, o que faz dele um ótimo sistema para processar muitos dados. O primeiro GPT foi desenvolvido em 2018 pela empresa OpenAI, o GPT-3 que conhecemos hoje é sua terceira versão, ele foi treinado com mais de 7 mil livros, todo o conteúdo da Wikipédia e com os bancos de dados WebText e o Commom Crawl com textos coletados da internet, a soma disso tudo conta com mais de 45 terabytes de informações que o GPT possui, o que torna ele tão potente. O treinamento do GPT-3 ocorreu em 2020, com uma máquina montada pela Microsoft, maquina esta que possuía 285 mil processadores e 10 mil placas aceleradoras de IA, estima-se que este treinamento tenha durado cerca de 1 a 4 semanas, com isso o GPT-3 se tornou capaz de calcular a probabilidade de certas palavras aparecerem juntas, dependendo de seu contexto e de suas ordens. Como o gpt-3 funciona? Primeira etapa O primeiro passo realizado pelo GPT é pegar todas as informações de texto que ele recebeu no treinamento e transformar as palavras, silabas, pontuações, e os espaços em “TOKENS” e cada um desses tokens é identificado por um número. Na frase abaixo podemos observar que a palavra “vermelho” é representada pela sequência 3326,17694,8873. Porém a sequência de tokens pode variar de acordo com a posição em que a palavra se encontra, neste outro exemplo abaixo a palavra “vermelho” está no começo da frase e por isso a sequência dela muda. Após ler todos os textos do corpus, o GPT gerou 499 bilhões de tokens diferentes. Segunda etapa O segundo passo do GPT foi observar relações entre as palavras, verificando quais delas aparecem juntas com maior frequência e atribuiu pesos (também chamado de parâmetros) a elas. O GPT realiza essas análises por “cabeças”, que são sub-rotinas geradas pelo próprio modelo onde ele observa essas relações de palavras, e o modelo transformer é capaz de processar várias “cabeças” trabalhando ao mesmo tempo. Após todas essas analises o GPT foi capaz de criar 175 bilhões de parâmetros. Aplicações do GPT-3 O GPT-3 pode ser utilizado em diversos tipos de aplicações, algumas delas são: Chatbots e assistentes virtuais: O GPT-3 pode ser usado para construir chatbots e assistentes virtuais que podem responder a perguntas e realizar tarefas. Tradução automática: Pode ser usado para traduzir automaticamente o texto de uma língua para outra. Análise de sentimento: Pode ser usado para analisar o sentimento de um texto e determinar se ele é positivo, negativo ou neutro, muito utilizado na área do marketing. Resumo de texto: Pode ser usado para resumir um texto longo em um formato mais curto. Geração de código: Pode ser usado para gerar código em várias linguagens de programação. Geração de conteúdo: Pode ser usado para gerar conteúdo em uma ampla gama de formatos, incluindo artigos de notícias, resumos, descrições de produtos e até mesmo ficção. Essas abordagens que o modelo possui podem ser utilizadas nas empresas de diversas formas para ajudar a resolver problemas ou para impulsionar seu negócio, entre essas aplicações podemos destacar: Atendimento ao cliente: Pode ser usado para criar chatbots que podem ajudar a responder às perguntas dos clientes, reduzindo o tempo de espera e aumentando a eficiência do atendimento ao cliente. Análise de dados: Pode ser usado para analisar grandes quantidades de dados e gerar insights e recomendações úteis para as empresas. Geração de conteúdo: Pode ser usado para gerar conteúdo de marketing, como descrições de produtos e anúncios publicitários. Automação de tarefas: Pode ser usado para automatizar tarefas repetitivas, como processamento de dados e classificação de informações. Personalização de experiência: Pode ser usado para personalizar a experiência do cliente, fornecendo respostas personalizadas e recomendações com base no histórico de compras e comportamento do usuário. Análise de risco: Pode ser usado para analisar riscos e fornecer insights em tempo real sobre tendências de mercado e mudanças na indústria. Em resumo, o GPT-3 é um poderoso modelo de IA que usa o sistema de transformadores criado para processar grandes quantidades de dados. O modelo se tornou muito popular por conta de seu chat disponível de forma gratuita para a população, porém ele vai muito além de um simples chatbot, podendo auxiliar sua empresa em diversos tipos de aplicações, e trazer resultados excelentes para seu negócio.

O que é ROI ? O ROI ou Return on Investment é uma medida financeira que auxilia a empresa a avaliar o retorno financeiro obtido em relação ao investimento feito em um projeto. Em projetos de Machine Learning, o ROI pode ser usado para avaliar a eficácia das soluções de IA em relação aos recursos investidos no desenvolvimento, treinamento e implantação de um modelo. Isso é importante para garantir que os projetos de IA estejam bem alinhados com as expectativas de retorno financeiro das empresas. Como medir o ROI? Para medir o ROI de um projeto de ML, é necessário identificar os recursos financeiros investidos como despesas com pessoas, hardware e software. Além disso, é importante mensurar o impacto financeiro positivo resultante da implementação do projeto, como o aumento de receitas ou redução de despesas. Uma forma que podemos utilizar para calcular o ROI é dividir o lucro obtido pelo valor investido e multiplicar o resultado por 100 para encontrarmos a porcentagem de retorno que o projeto trouxe para a empresa. Por exemplo, se um projeto de IA resultou em um lucro de R$100.000 com um investimento de R$50.000, o ROI seria de 100% ((100.000/50.000) x 100). Além dessa questão, é importante levar em consideração outros fatores, como a duração de um projeto e o impacto ao longo prazo da solução de ML. Essas informações podem ajudar a avaliar a rentabilidade do projeto e a tomar decisões sobre futuros novos investimentos em IA. O que o ROI pode impactar? O ROI é uma importante ferramenta para avaliar o desempenho financeiro que um projeto de ML pode trazer e garantir que eles estejam alinhados às expectativas de retorno financeiro da empresa. Porém além de avaliar o impacto financeiro de um projeto, o ROI também pode ser usado para avaliar o impacto em outras áreas, como o desempenho operacional, a satisfação dos clientes e o impacto social. Em projetos de Machine Learning, o ROI pode incluir medidas como a redução do tempo de processamento de tarefas manuais, a melhoria da precisão de classificação de dados ou a automatização de processos de negócios. Esses impactos podem ser significativos nas operações de uma empresa e na satisfação de seus clientes. Além disso, projetos de ML também podem ter um impacto social positivo, como a melhoria da eficiência energética, a preservação da biodiversidade ou a melhoria da qualidade de vida das pessoas. Esses impactos podem ser avaliados e incluídos no cálculo do ROI, refletindo o valor além dos retornos financeiros. Estimando o ROI em um projeto: Em um exemplo onde uma empresa tem uma equipe de pessoas que trabalham para extrair informações de imagens de documentos, nós podemos utilizar ML para auxiliar nesse processo utilizando a técnica de OCR para extrair essas informações de forma automática, o ROI desse projeto em específico pode ser calculado com o ganho de tempo economizado para extrair a informação de cada documento, a quantidade final a mais de documentos que a empresa irá conseguir extrair informações durante um dia de trabalho, e até a economia que isso irá trazer referente a não precisar de mais pessoas na equipe para escalar a quantidade de documentos tratados. É importante sempre ter em mente que a maneira de estimar o ROI em um projeto vai sempre variar de acordo com o que o cliente quer melhorar em sua empresa e o tipo de problema que a IA irá resolver. Portanto, o ROI pode ser usado para avaliar não apenas o impacto financeiro, como também o impacto em outras áreas, como o desempenho operacional, a satisfação dos clientes e o impacto social. Isso ajuda a avaliar o valor completo gerado de um projeto de ML.

Um projeto de machine learning inclui diversas etapas além da criação do modelo de IA, etapas essas que demandam a maior parte do tempo de um projeto. Neste artigo iremos abordar todas as oito etapas do pipeline de um projeto de Machine learning afim de esclarecer todo o processo que envolve a construção de um modelo de IA. Etapa Business A primeira etapa envolve todo o entendimento do negócio em que a equipe de ciência de dados irá trabalhar. Nela procuramos entender qual o segmento da empresa, que tipo de trabalho ela executa, o que ela entrega de valor para seus clientes e como ela o faz. Esta etapa é realizada juntamente com o cliente, para que ele possa ajudar no mapeamento correto sobre as regras de negócio da empresa. Vamos levar como exemplo a empresa Netflix, considerando que ela ainda não tenha uma IA para recomendar filmes para cada usuário, primeiro devemos entender como ela funciona e o que ela entrega a seus clientes. Etapa Problemas/dores Logo após o entendimento acerca do negócio podemos começar a validar os pontos de melhorias e possíveis dores que a empresa tem, criando assim um portifólio de problemas. Novamente essa é uma etapa realizada junto do cliente, para que possa ser validado se aquele é um problema ou melhoria que faça sentido para ele, assim como pode-se ranquear os problemas por ordem de maior prioridade para a empresa. Etapa entendimento dos dados Nesta etapa o cientista de dados busca entender quais são os dados disponíveis pelo cliente, bem como entender quais deles são importantes para solucionar o problema proposto. Para essa etapa é necessário ter o dicionário de dados, para que o cientista de dados possa ter o entendimento completo do que significa cada coluna do dataset. É necessário nesse momento a presença do cliente, que entenda as regras de negócio para que ela seja passada ao cientista, afim de esclarecer totalmente o que significa todos os dados e como eles são tratados pela a empresa. Etapa de mapeamento das soluções Nesta etapa já sabemos a dor do cliente e os dados que ele possui, assim o cientista de dados pode começar a buscar quais são as soluções mais viáveis para solucionar o problema através dos dados. Junto do cliente é analisado as soluções e selecionado a que mais se adequa ao problema que o cliente deseja solucionar. Etapa de ingestão dos dados Nesta etapa caso o cliente não possua uma infraestrutura de dados, pode se necessitar de um arquiteto de dados para desenhar e implementar a solução, e após isso já pode ser feita toda a ingestão dos dados no ambiente em que será utilizado para a criação do modelo de IA. Esta é uma etapa muito importante pois os dados precisam ser consistentes, sem erros e precisam ter toda a parte de governança bem estruturada para garantir a segurança dos dados. Etapa de análise Na etapa de análise o cientista irá visualizar todo os dados disponíveis para ele e irá fazer novamente um entendimento sobre eles, realizar limpeza e a transformação caso necessário, e após isso gerar gráficos para analisar os dados de forma mais clara, para tentar encontrar padrões que expliquem o comportamento dos clientes, essa é a etapa que consome mais tempo do cientista, pois durante a análise pode ser necessário voltar e fazer mais tratamentos nos dados, processo esse que pode acontecer varias vezes durante esse step. Etapa de modelagem Nesta etapa já com os dados analisados e transformados o cientista pode começar a criar os modelos de machine learning. Não existe uma regra sobre qual modelo escolher, existem modelos que são bons para séries temporais, classificação, alguns trabalham bem com dados faltantes, outros precisam de uma massa maior de dados para performar bem, porém, um mesmo modelo que performa bem um projeto de série temporal, pode performar mal em um outro projeto de série temporal, pois cada modelo pode se adequar de formas diferentes aos dados para um mesmo tipo de problema, portanto o recomendado é sempre testar alguns modelos e ver qual se ajusta melhor ao que você necessita. Após a construção dos modelos o cientista irá avaliar a performance de cada um deles e selecionar o melhor ou os dois melhores para tunar seus parâmetros, que nada mais é do que treinar o modelo com diversas combinações de valores nos parâmetros para que ele se adapte melhor ao que você quer prever, feito isso o ultimo passo é avaliar esse modelo em dados de validação para que seja analisado se o modelo está prevendo bem em dados novos e se não ocorreu overfitting durante o treinamento. Etapa de deploy Nesta etapa com o modelo já pronto o cientista de dados irá fazer o log das métricas e dos parâmetros do modelo, assim como montar um dashboard para monitorar a sua performance, logo após colocá-lo em produção para que o cliente possa utilizar. E por último temos a sustentação que é manutenção e atualização do modelo de aprendizado de máquina após o seu lançamento em produção. Isso pode incluir o monitoramento do desempenho do modelo, lidar com dados desatualizados e corrigir erros no modelo. Também pode incluir a implementação de mecanismos para garantir que o modelo esteja seguindo políticas éticas e regulamentos legais.