# O real perigo do Chat GPT
## Introdução ao Chat GPT
## Como o Chat GPT pode ajudar o seu negócio?
## Chat GPT: riscos e desvantagens
## O que são leads orgânicos?
## Como os leads orgânicos diferem dos pagos?
## Por que os leads orgânicos são importantes para o seu negócio?
## Como gerar leads orgânicos da maneira correta?
## Otimização do site para mecanismos de busca
## Como criar conteúdo engajador
## Utilização das redes sociais na geração de leads orgânicos
## Construção da lista de e-mails
## Dicas práticas para aumentar a geração de leads orgânicos
## Como o Chat GPT pode impactar a geração de leads orgânicos?
## Conclusão: O Chat GPT é uma ferramenta poderosa, mas é preciso tomar cuidado
### FAQ:
#### O que é Chat GPT?
#### Como posso usar o Chat GPT em meu negócio?
#### O que devo considerar antes de implementar o Chat GPT?
#### Como o Chat GPT pode ajudar na geração de leads orgânicos?
#### Como posso otimizar meu site para mecanismos de busca e gerar mais leads orgânicos?
O Chat GPT é uma poderosa ferramenta que pode ajudar seu negócio a crescer, mas é importante entender os riscos e desvantagens envolvidos no seu uso. Neste artigo, discutimos sobre a importância dos leads orgânicos para o crescimento do negócio e apresentamos dicas práticas sobre como gerá-los de maneira correta.
Abordamos as melhores práticas para otimizar seu site para mecanismos de busca, criar conteúdo engajador e utilizar as redes sociais para construir uma lista de e-mails sólida. Também destacamos como o Chat GPT pode impactar a geração de leads orgânicos e apresentamos dicas para que você possa usar essa ferramenta de maneira apropriada.
Este artigo foi escrito em um tom informal e atraente, com uso de exemplos e analogias para tornar o assunto mais fácil de entender. Lembre-se de que é importante criar um conteúdo único, otimizado para SEO e com pelo menos 2000 palavras.
No final deste artigo, você encontrará uma seção de perguntas frequentes com respostas úteis. Certifique-se de usar essas informações para ajudar seu negócio a crescer de maneira sustentável.
br>O REAL PERIGO DO CHAT GPT (Martha Gabriel) – FLOW PODCUTS
Aqui você encontra os MELHORES CORTES DO UNIVERSO, pegue a pipoca, fique relaxado e maratone toda a gama de cortes INCRÍVEIS que temos em nosso canal 😁…
Quer aprender como fizemos pra crescer toda a nossa rede de canais? te recomendo um treinamento massa que fez a gente trabalhar única e exclusivamente da internet e conversar todos os dias com um público gigantesco 🤩
PODCAST COMPLETO:
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Este vídeo foi indexado através do Youtube link da fonte
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Cara é esse lance a gente tá agora os principais aplicativos por assim dizer que estão bombando direto as falas de separado não sei quê é chat PT mediarney né Eu imagino para vocês nenhum dos dois já novidade assim já sabiam que Já devia ter uma ferramenta dessa mais
Underground diante né como é que é se você pensar no GPT a gente tá no gpt3 Então as versões anteriores já estavam sendo construídas e agora qual a diferença a gente podia começar falando isso né Por que que agora bombou se a gente tá falando disso Há um tempão se
Já existe GPT atravessar três se a gente já viu essa evolução é o chat PT colocou a inteligência artificial na mão das pessoas antes do chat de PT toda essa inteligência ou todo a utilização ela tinha que ser feito por gente mais nerd ou tinha que ser feito por empresas
Então eu brinco que a gente tá vivendo numa era da e a 2.0 que nem o Web 1.0 setinhas empresas fazendo site as pessoas usavam site que as empresas faziam web 2.0 você começa a ter ferramentas que as pessoas começam a utilizar redes sociais blog etc e isso
Foi que explodiu com o uso da internet a gente tinha aí há 1.0 que era as empresas utilizando já faz muito tempo inclusive que elas estão utilizando a partir de Janeiro desse ano quando o chat GPT ficou disponível para as pessoas o poder passou para a mão democratizou o uso da Inteligência
Artificial passou para uma das pessoas então começou a usar E aí que começou a preocupação porque aí todo mundo começa a utilizar de Mil Maneiras distintas algumas não tão legais quanto outras muita gente não sabe o que tá fazendo não sabe como está utilizando tá usando de maneira inadequada E aí começa a
Discussão de ética de utilização se pode ou não pode E aí é professor proibindo de fazer trabalho que não seja com isso não pode ser tem que ser a mão porque não vai usar chatie PT e os alunos usando o chat GPT junto com impressão 3D para burlar Professor então ele começa
Né que é repeteco de outras discussões que a gente já teve em outros momentos que a gente tem uma uma tecnologia nova chegando de todo mundo pira né quando vem a internet todo mundo pirou Mas é bom eu essa e a 2.0 que está chamando ela não
Tem o poder de impacto de transformador que a Internet Tem ou tem maior maior a gente está vivendo a ponta do iceberg de uma revolução cognitiva gigantesco talvez provavelmente a maior da história né se a gente pensar a gente já passou por algumas evoluções cognitivas muito importantes o livro foi
Uma delas né o Álvaro com certeza sabe disso antes do livro As pessoas não Liam silenciosamente com a cabeça delas né as leituras eram feitas é faladas em grupo etc a partir da hora que você começa a ler sozinho e falar com você Mesmo durante a leitura e você consegue ler um
Monte de livro que eles começam a ser produzidos isso populariza lucratiza de alguma forma né ao longo de alguns séculos o conhecimento a internet Depois do livro ela a gente teve A Renascença no meio do caminho Ok mas em termos de atingir muita gente a internet teve o
Mesmo efeito né você começa a ter conhecimento para todo mundo o tempo todo etc e tal agora você tem uma inteligência que te ajuda uma inteligência que ainda tá no começo que te ajuda a fazer muito mais rapidamente vários trabalhos cognitivos né quem usou não sei se você já usou claro eu usei
Para fazer uma pergunta muito idiota só para ver se manjava mesmo entendeu Aí a maioria das perguntas que eu fazia fala cara eu sou só uma inteligência artificial não tô preparado a Responder questões de filosóficas da humanidade cara que as perguntas assim mas mas arrombada que eu fiz pra ser sincera tá
É e tem o lance me ajudem aí por que que o chat GPT ele ele só tem um banco de dados até 2021 E por quê Porque é um perigo ele tá conectado a base de dados que a gente tem hoje não na realidade um dos Desafios é vamos voltar um pouquinho
Né não existe inteligência sem dados não existe nem o nosso cérebro e nem artificial então por exemplo se a gente tivesse um cérebro incrível né mas ele não tem memória e ele não tem como capturar dados sensores que são os nossos sentidos você não tem que processar Então essa combinação de
Qualidade do processamento e a qualidade e o volume de dados que você tem ajuda para você ter inteligência quando a gente vai para inteligência artificial qual é um dos grandes Desafios que as inteligências artificiais anteriores Você já ouviu falar do chat anterior que várias marcas ofereceram que também são
Chefes inteligentes aqueles que você está falando daquelas interações de Instagram e tal isso chatbots que você colocava lá o desafio deles é que você tinha que treinar então para um banco era fácil que o banco tem milhares e milhares de interações por dia com pessoas isso treina na plataforma quando
Você pega uma empresa você tem que treinar com as características da sua empresa então se você não tem dados você não consegue treinar machine learning aí vamos para o chat GPT o chat GPT ele foi treinado ou foi estudou capturou não só é livros modelos dados de montão
Então ele tem uma base gigantesca que foi até 2021 não porque é perigoso vir até 20223 é porque é o recorte que foi feito e ele entrou em experiência tanto quando você entra no chat PT tá escrito lá que ele tá ainda em Beta ele tá
Treinando que você não sei mais o quê para você reportar erro ajudar a consertar etc Esse é um modelo de aprendizado na realidade em 2020 que foi durante a pandemia também quando o GPT foi lançado e a gente que trabalha né o Estuda tá relacionado com essa área viu
Ele já tinha resultados incríveis para quem tinha acesso para poder utilizar Quando eles viram que o resultado era bacana do que ele trazia em 2021 eles falaram bom se ele traz isso escrito por que que a gente não começa a tentar a fazer ele desenhar também fazer imagens
Foi quando veio dali dali ficou famoso no Tik Tok todo mundo utilizando etc e tal morava para [ __ ] para produzir uma imagem deve fazer um monte de bobagem também né o Dali tinha muito mais erro na minha opinião do que tem o chat GPT
Agora com os textos né e a partir daí em 2022 a tecnologia continua evoluindo e eles colocaram disponibilizando o GPT o formato de chat para todo mundo no finalzinho de 2022 e de 2023 aí as pessoas começaram a usar e assim foi a ferramenta que mais rapidamente atingiu
Milhões de pessoas assim mas o que pa pa pa pa pa por quê Porque você começa a perguntar muita coisa para ela e ela realmente responde fazendo sentido porque muitas ferramentas de ar que a gente testava antes você fala cada 10 coisas que você faz nove era aquelas
Respostas bobocas né ou ruins você conversa ela não entende ou seja não era útil agora não agora para cada 10 perguntas que você faz ele responde as 10 ele pode ter e a gente pode conversar depois né para não ficar monopolizando aqui mas a gente pode conversar quando
Que tá ruim isso quando não é quais são os riscos mas é justamente porque ele responde bem que a gente começa a utilizar bastante e é justamente porque ele responde bem que a gente corre o risco de acreditar em tudo que ele coloca né Então esse é o grande problema
Que eu acho que todo mundo começou a ficar preocupado é qual é o limite dessa utilização e se isso é apenas o começo onde a gente vai parar né então é Tá certo depois a gente pensar em limite né não tá cedo pra gente pensar em limite
Para Sem dúvida usar o chat sobre essa questão assim do duas coisas é porque que a base para em 2021 porque o algoritmo basicamente o que ele faz é um treinamento para identificação de padrões que vão determinar o peso das coisas ali dentro ou seja o que que ele
Vai puxar para construir uma frase etc e tal e isso daí exige um tempo de maturação isso não é fácil de fazer então é uma limitação prática então por exemplo a grande a grande busca do Google agora ou por exemplo o que é um buscador que tem um chatbot inteligente embutido
Então é a ideia é você poder atualizar as informações que estão no chat com as informações do browser mas A grande questão é que o treinamento em si demora da trabalho ele é feito como quantidades imensas de dados então tem esse problema sobre o chatbot em se eu vejo em particular uma
Uma eu não vejo tanto uma continuidade simplesmente eu vejo uma quebra de paradigma com o chat GPT em relação ao gpt3 tanto que ele não ele é baseado numa numa outra versão do algoritmo que é justamente que é estruturar em termos de pergunta e resposta que é o padrão
Dele que é diferente que é o que estava diferente do gpt3 e qual que é o negócio né saiu um Paper em 2017 chamado atenciolion Need e esse é um paper que foi feito pelo pessoal do Google Brenda do laboratório do Google e curiosamente o paper ele hoje em dia ele é citado
Mais de 6 mil vezes o que é um número muito grande mas ele passou meio batido na hora os próprios pesquisadores não avaliaram que ele ia ter esse Impacto mas o atendente só ele traz as três grandes contribuições que geram o chat GPT então ele traz essa implementação
Chamada transforma que é a lógica do negócio e quais são as três coisas a primeira é o mecanismo de atenção quer dizer o seguinte todo um chatbot desses inteligente o que ele faz na prática é prever a próxima palavra tá então ele é como se ele tivesse assim imagina que
Cada vez que eu vou escrever uma coisa o meu campo de visão na minha frente não é de muitas frases para mas apenas de uma palavra Ok só que veja bem o que acontece olhando para trás imagina que a gente tem uma área que é tipo assim
Pensa na memória de trabalho no cérebro humano a memória de trabalho ela pode armazenar mais informação ou menos informação Esse é o spam atencional Como a gente fala na ciência cognitiva e o spam atencional ou seja a atenção a área de atenção do chat GPT é muito maior do
Que dos outros dos outros algoritmos desse tipo né llms larte language até agora Então esse é o primeiro negócio o segundo negócio é um é uma forma de treinamento do algoritmo muito interessante que chama-se a treinamento com reforçamento com feedback humano Então qual que é a ideia
O algoritmo ele vai por exemplo imagina que eu peço para ele fazer coisa assim Me descreva o que eu devo fazer quando o cinema pega fogo aí ele vai dar quatro respostas essas respostas vão ser classificadas por pessoas que trabalham na Open ai tá até teve um certo escândalo aí porque eles estavam
Comodizando esse trabalho de maneira assim pesada e enfim mas em resumo esses essas respostas vão ser qualificadas em termos da sua acurácia do ponto de vista dessas pessoas tá então tem um componente subjetivo mas ok isso daí vai gerar uma o que se chama da função da recompensa então ele treina não quer
Dizer um algoritmozinho que é um entendimento do que é bom ponto de vista dessas pessoas esse entendimento por sua vez ele não injetado de volta no chat GPT ele gera o que se chama de político uma policy quer dizer é como se fosse assim pensa que um padrão abstrato então
Ele vai aprender a generalizar isso para todo tipo de coisa então esse esse treinamento com feedback humano ou seja é a mão humana que gera de fato a grande mudança então quando mais atenção significa que o texto vai vir mais articulado então ele fala uma coisa lá
Atrás essa coisa vai aparecer na frente então o texto parece todo engrenado isso daí associado ao fato de que é uma curadoria manual por trás da própria construção da lógica do algoritmo faz com que ele tenha consistência E aí entra o terceiro fator o terceiro fator chama-se aprendizado Auto supervisionado
Como é que funciona imagina que eu tenho uma figura Então eu tenho uma casa aqui aí eu vou lá e tira uns pedaços Fica uns Buraquinhos em branco o algoritmo ele próprio tira os pedacinhos e o próprio por uns pedacinhos de volta e ele próprio compara essa resposta com a
Figura final então por exemplo eu tenho um texto Humano que ele tirou da internet ele remove Algumas palavras ele Tenta botar de volta e ele compara essas palavras ele tem uma árvore de decisões que por dentro vai determinar sinônimos como mais relevantes do que antônimos ou
De que palavras não relacionadas e etc e tal então ele aprende consigo mesmo então o feedback humano o aprendizado Auto supervisionado e um mecanismo de atenção que é uma capacidade de olhar para o passado e tanta articular as palavras de maneira muito mais consistente gera um salto de qualidade
Que é o que gerou aí essa que trouxe o Buzz todo porque eu acho que tem algo de muito real então assim eu vejo que a principal diferença no final das contas é de consistência mesmo de ter tamanha consistência é isso que gera o troço assim o impacto esses esse texto que ele
Gera na verdade esse é a maneira que ele tem de aprender consigo mesmo e tal isso tá limitado a o que a gente permite com que ele aprenda não é como assim não tem risco dele aprender demais e e e explicar e matar todo mundo é tipo aprender o que
Você não orientou ele aprender certo é isso que tá perguntando você tá dizendo temos de modalidade Em que sentido eu tô dizendo assim vamos lá eu tô te provocando porque assim olha só vamos lá o o chat GPT consegue tirar a imagem não não ele consegue gerar mas ele Poderia
Gerar a imagem Ele só não gera imagem por causa da interface é porque não não é por causa da interface é o seguinte é o o o altitude dele é um output textual entendeu Então esse é o problema tá então ele não é multi modal tá tão
Surgindo agora dizem que o gpt4 que é a próxima versão é vai ser muito modal eu acho que ela vai ser no máximo parcialmente modal porque tem diferenças muito grandes na construção de imagem texto e sobretudo assim a coisa mais hoje em dia não é nem imaginei texto é
Vídeo tá é poder escrever um pronto de falar faça um vídeo assim assim essa para mim ver se é a grande mas enfim que é áudio visual portanto a imagem com o texto mas de qualquer maneira a ideia do do dele trazer uma coisa ou outra tá determinada por essa interface que ele
Não é bem interface mas é o formato de conversão dele ele converte tudo em tokens que são palavras ou seja abstração numérica que tá ali dentro uma abstração que vai ser convertida nas palavras que estão existentes na internet é isso entendeu então Portanto ele não é capaz de fazer algo muito
Modal outra coisa é o seguinte o aprendizado dele tem existe alguma coisa nas funções matemáticas do aprendizado que limitam que dá um teto para aprendizado não não agora isso significa então que ele tem uma capacidade indefinida de aprender também não porque porque a capacidade de aprender tá determinada em si pelos próprios limites
Do algoritmo o algoritmo tem uma lógica por exemplo a desse algoritmo é de previsão da próxima palavra Você só tem determinadas coisas que você pode fazer pensando na próxima palavra a gente não pensa pensa na próxima palavra a gente cria modelos mentais da realidade existem diferenças para o bem para o mal
Então entendi é nesse aspecto muito mais das limitações ontológicas ou seja essenciais dessas implementações ou seja dessas regrinhas de pensamento que estão as limitações mas não há nenhum limite para o aprendizado em si o aprendizado é dado pela exposição e pelo que a gente chama de parâmetros por exemplo você põe
Muito dado Mas ele tem poucos parâmetro pouca capacidade de absorção a partir de determinado ponto bate um teto e que sempre bate certo mas até baixo e acabou se eu tenho muito parâmetro eu ponho pouco dado ele corta um negócio todo errado então sempre tem que ter uma uma
Equilíbrio e sempre o proporcionalmente mais dado que parâmetro mas isso são só coisas internas não existe um limite para o aprendizado que nem eu dizer assim tem um limite para aprendizado do cérebro humano não tem é ter o limite da da vida e da capacidade de que a gente tem que ter armazenamento
,00:00 cara é esse lance a gente tá agora os
00:03 principais aplicativos por assim dizer
00:06 que estão bombando direto as falas de
00:08 separado não sei quê é chat PT mediarney
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00:14 já novidade assim já sabiam que Já devia
00:18 ter uma ferramenta dessa mais
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00:22 você pensar no GPT a gente tá no gpt3
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00:32 isso né Por que que agora bombou se a
00:34 gente tá falando disso Há um tempão se
00:36 já existe GPT atravessar três se a gente
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00:52 tinha que ser feito por gente mais nerd
00:54 ou tinha que ser feito por empresas
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01:10 utilizar redes sociais blog etc e isso
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01:30 Artificial passou para uma das pessoas
01:31 então começou a usar E aí que começou a
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01:41 não sabe como está utilizando tá usando
01:43 de maneira inadequada E aí começa a
01:45 discussão de ética de utilização se pode
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01:50 de fazer trabalho que não seja com isso
01:51 não pode ser tem que ser a mão porque
01:53 não vai usar chatie PT e os alunos
01:55 usando o chat GPT junto com impressão 3D
01:57 para burlar Professor então ele começa
01:59 né que é repeteco de outras discussões
02:03 que a gente já teve em outros momentos
02:05 que a gente tem uma uma tecnologia nova
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02:13 bom eu
02:16 essa e a 2.0 que está chamando ela não
02:19 tem o poder de impacto de transformador
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02:26 gente está vivendo a ponta do iceberg de
02:30 uma revolução cognitiva
02:32 gigantesco talvez provavelmente a maior
02:34 da história né se a gente pensar a gente
02:36 já passou por algumas evoluções
02:37 cognitivas muito importantes o livro foi
02:39 uma delas né o Álvaro com certeza sabe
02:42 disso antes do livro As pessoas não Liam
02:44 silenciosamente com a cabeça delas né as
02:47 leituras eram feitas é faladas em grupo
02:49 etc a partir da hora que você começa a
02:52 ler sozinho e falar com você Mesmo
02:53 durante a leitura e você consegue ler um
02:56 monte de livro que eles começam a ser
02:57 produzidos isso populariza lucratiza de
03:01 alguma forma né ao longo de alguns
03:02 séculos o conhecimento a internet Depois
03:06 do livro ela a gente teve A Renascença
03:09 no meio do caminho Ok mas em termos de
03:11 atingir muita gente a internet teve o
03:13 mesmo efeito né você começa a ter
03:15 conhecimento para todo mundo o tempo
03:16 todo etc e tal agora você tem uma
03:18 inteligência que te ajuda uma
03:20 inteligência que ainda tá no começo que
03:22 te ajuda a fazer muito mais rapidamente
03:25 vários trabalhos cognitivos né quem usou
03:27 não sei se você já usou claro eu usei
03:29 para fazer uma pergunta muito idiota só
03:31 para ver se manjava mesmo entendeu Aí a
03:34 maioria das perguntas que eu fazia fala
03:35 cara eu sou só uma inteligência
03:37 artificial não tô preparado a Responder
03:39 questões de filosóficas da humanidade
03:40 cara que as perguntas assim mas mas
03:43 arrombada que eu fiz pra ser sincera tá
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03:49 o chat GPT ele ele só tem um banco de
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03:56 perigo ele tá conectado a base de dados
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04:01 dos Desafios é vamos voltar um pouquinho
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04:09 artificial então por exemplo se a gente
04:12 tivesse um cérebro incrível né mas ele
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04:19 nossos sentidos você não tem que
04:21 processar Então essa combinação de
04:22 qualidade do processamento e a qualidade
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04:29 para você ter inteligência quando a
04:30 gente vai para inteligência artificial
04:31 qual é um dos grandes Desafios que as
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04:37 Você já ouviu falar do chat anterior que
04:39 várias marcas ofereceram que também são
04:41 chefes inteligentes aqueles que você
04:43 está falando daquelas interações de
04:45 Instagram e tal isso chatbots que você
04:47 colocava lá o desafio deles é que você
04:49 tinha que treinar então para um banco
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04:53 milhares de interações por dia com
04:55 pessoas isso treina na plataforma quando
04:58 você pega uma empresa você tem que
05:00 treinar com as características da sua
05:02 empresa então se você não tem dados você
05:04 não consegue treinar machine learning aí
05:07 vamos para o chat GPT o chat GPT ele foi
05:10 treinado ou foi estudou capturou
05:15 não só é livros modelos dados de montão
05:20 então ele tem uma base gigantesca que
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05:25 até 20223 é porque é o recorte que foi
05:28 feito e ele entrou em experiência tanto
05:30 quando você entra no chat PT tá escrito
05:32 lá que ele tá ainda em Beta ele tá
05:34 treinando que você não sei mais o quê
05:35 para você reportar erro ajudar a
05:37 consertar etc Esse é um modelo de
05:39 aprendizado na realidade em 2020 que foi
05:43 durante a pandemia também quando o GPT
05:45 foi lançado e a gente que trabalha né o
05:48 Estuda tá relacionado com essa área viu
05:51 ele já tinha resultados incríveis para
05:53 quem tinha acesso para poder utilizar
05:54 Quando eles viram que o resultado era
05:57 bacana do que ele trazia em 2021 eles
06:01 falaram bom se ele traz isso escrito por
06:03 que que a gente não começa a tentar a
06:06 fazer ele desenhar também fazer imagens
06:08 foi quando veio dali dali ficou famoso
06:10 no Tik Tok todo mundo utilizando etc e
06:12 tal morava para [ __ ] para produzir uma
06:15 imagem deve fazer um monte de bobagem
06:17 também né o Dali tinha muito mais erro
06:19 na minha opinião do que tem o chat GPT
06:21 agora com os textos né e a partir daí em
06:25 2022 a tecnologia continua evoluindo e
06:29 eles colocaram disponibilizando o GPT o
06:32 formato de chat para todo mundo no
06:35 finalzinho de 2022 e de 2023 aí as
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06:41 ferramenta que mais rapidamente atingiu
06:42 milhões de pessoas assim mas o que pa pa
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06:46 perguntar muita coisa para ela e ela
06:48 realmente responde fazendo sentido
06:50 porque muitas ferramentas de ar que a
06:52 gente testava antes você fala cada 10
06:55 coisas que você faz nove era aquelas
06:58 respostas bobocas né ou ruins você
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07:11 depois né para não ficar monopolizando
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07:21 utilizar bastante e é justamente porque
07:23 ele responde bem que a gente corre o
07:25 risco de acreditar em tudo que ele
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07:38 certo depois a gente pensar em limite né
07:39 não tá cedo pra gente pensar em limite
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07:47 que a base para em 2021 porque o
07:51 algoritmo basicamente o que ele faz é um
07:53 treinamento para identificação de
07:55 padrões que vão determinar o peso das
07:57 coisas ali dentro ou seja o que que ele
07:59 vai puxar para construir uma frase etc e
08:03 tal e isso daí exige um tempo de
08:06 maturação isso não é fácil de fazer
08:07 então é uma limitação prática então por
08:10 exemplo a grande a grande busca do
08:12 Google agora ou por exemplo o que é um
08:15 buscador que tem um chatbot inteligente
08:17 embutido
08:21 então é a ideia é você poder atualizar
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08:27 informações do browser mas A grande
08:29 questão é que o treinamento em si demora
08:31 da trabalho ele é feito como quantidades
08:33 imensas de dados então tem esse problema
08:35 sobre o
08:37 chatbot em se eu vejo em particular uma
08:41 uma eu não vejo tanto uma continuidade
08:44 simplesmente eu vejo uma quebra de
08:45 paradigma com o chat GPT em relação ao
08:48 gpt3 tanto que ele não ele é baseado
08:52 numa numa outra versão do algoritmo que
08:56 é justamente que é estruturar em termos
08:59 de pergunta e resposta que é o padrão
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09:02 diferente do gpt3 e qual que é o negócio
09:05 né saiu um Paper em 2017 chamado
09:08 atenciolion Need e esse é um paper que
09:11 foi feito pelo pessoal do Google Brenda
09:13 do laboratório do Google e curiosamente
09:16 o paper ele hoje em dia ele é citado
09:20 mais de 6 mil vezes o que é um número
09:22 muito grande mas ele passou meio batido
09:24 na hora os próprios pesquisadores não
09:27 avaliaram que ele ia ter esse Impacto
09:29 mas o atendente só ele traz as três
09:33 grandes contribuições que geram o chat
09:36 GPT então ele traz essa implementação
09:39 chamada transforma que é a lógica do
09:40 negócio e quais são as três coisas a
09:43 primeira é o mecanismo de atenção quer
09:45 dizer o seguinte todo um chatbot desses
09:48 inteligente o que ele faz na prática é
09:49 prever a próxima palavra tá então ele é
09:51 como se ele tivesse assim imagina que
09:53 cada vez que eu vou escrever uma coisa o
09:55 meu campo de visão na minha frente não é
09:58 de muitas frases para mas apenas de uma
10:00 palavra Ok só que veja bem o que
10:04 acontece olhando para trás imagina que a
10:07 gente tem uma área que é tipo assim
10:09 pensa na memória de trabalho no cérebro
10:10 humano a memória de trabalho ela pode
10:13 armazenar mais informação ou menos
10:15 informação Esse é o spam atencional Como
10:18 a gente fala na ciência cognitiva e o
10:20 spam atencional ou seja a atenção a área
10:23 de atenção do chat GPT é muito maior do
10:27 que dos outros dos outros algoritmos
10:30 desse tipo né llms larte language até
10:34 agora
10:35 Então esse é o primeiro negócio o
10:37 segundo negócio é um é uma forma de
10:41 treinamento do algoritmo muito
10:43 interessante que chama-se a
10:46 treinamento com reforçamento com
10:49 feedback humano Então qual que é a ideia
10:51 o algoritmo ele vai por exemplo imagina
10:55 que eu peço para ele fazer coisa assim
10:56 Me descreva o que eu devo fazer quando o
10:59 cinema pega fogo aí ele vai dar quatro
11:01 respostas essas respostas vão ser
11:04 classificadas por pessoas que trabalham
11:07 na Open ai tá até teve um certo
11:10 escândalo aí porque eles estavam
11:11 comodizando esse trabalho de maneira
11:13 assim pesada e enfim mas em resumo esses
11:17 essas respostas vão ser qualificadas em
11:19 termos da sua acurácia do ponto de vista
11:21 dessas pessoas tá então tem um
11:23 componente subjetivo mas ok isso daí vai
11:26 gerar uma o que se chama da função da
11:29 recompensa então ele treina não quer
11:31 dizer um algoritmozinho que é um
11:32 entendimento do que é bom ponto de vista
11:36 dessas pessoas esse entendimento por sua
11:39 vez ele não injetado de volta no chat
11:41 GPT ele gera o que se chama de político
11:43 uma policy quer dizer é como se fosse
11:45 assim pensa que um padrão abstrato então
11:48 ele vai aprender a generalizar isso para
11:50 todo tipo de coisa então esse esse
11:54 treinamento com feedback humano ou seja
11:56 é a mão humana que gera de fato a grande
12:01 mudança então quando mais atenção
12:03 significa que o texto vai vir mais
12:05 articulado então ele fala uma coisa lá
12:06 atrás essa coisa vai aparecer na frente
12:08 então o texto parece todo engrenado isso
12:11 daí associado ao fato de que é uma
12:13 curadoria manual por trás da própria
12:15 construção da lógica do algoritmo faz
12:17 com que ele tenha consistência E aí
12:20 entra o terceiro fator o terceiro fator
12:22 chama-se aprendizado Auto supervisionado
12:24 como é que funciona imagina que eu tenho
12:26 uma figura Então eu tenho uma casa aqui
12:28 aí eu vou lá e tira uns pedaços Fica uns
12:30 Buraquinhos em branco o algoritmo ele
12:33 próprio tira os pedacinhos e o próprio
12:35 por uns pedacinhos de volta e ele
12:37 próprio compara essa resposta com a
12:40 figura final então por exemplo eu tenho
12:41 um texto Humano que ele tirou da
12:44 internet ele remove Algumas palavras ele
12:46 Tenta botar de volta e ele compara essas
12:49 palavras ele tem uma árvore de decisões
12:50 que por dentro vai determinar sinônimos
12:52 como mais relevantes do que antônimos ou
12:54 de que palavras não relacionadas e etc e
12:56 tal então ele aprende consigo mesmo
12:59 então o feedback humano o aprendizado
13:02 Auto supervisionado e um mecanismo de
13:05 atenção que é uma capacidade de olhar
13:06 para o passado e tanta articular as
13:08 palavras de maneira muito mais
13:09 consistente gera um salto de qualidade
13:12 que é o que gerou aí essa que trouxe o
13:14 Buzz todo porque eu acho que tem algo de
13:15 muito real então assim eu vejo que a
13:17 principal diferença no final das contas
13:18 é de consistência mesmo de ter tamanha
13:21 consistência é isso que gera o troço
13:24 assim o impacto esses esse texto que ele
13:27 gera na verdade esse é a maneira que ele
13:29 tem de
13:30 aprender consigo mesmo e tal isso
13:35 tá limitado a o que a gente permite com
13:38 que ele aprenda não é como assim não tem
13:42 risco dele aprender demais e e e
13:44 explicar
13:46 e matar todo mundo é tipo aprender o que
13:49 você não orientou ele aprender certo é
13:51 isso que tá perguntando você tá dizendo
13:52 temos de modalidade
13:54 Em que sentido eu tô dizendo assim vamos
13:57 lá eu tô te provocando porque assim olha
13:58 só vamos lá
13:59 o o chat GPT consegue tirar a imagem não
14:02 não ele consegue gerar mas ele Poderia
14:04 gerar a imagem Ele só não gera imagem
14:06 por causa da interface é porque não não
14:08 é por causa da interface é o seguinte é
14:10 o o o
14:12 altitude dele é um output textual
14:15 entendeu Então esse é o problema tá
14:17 então ele não é multi modal tá tão
14:20 surgindo agora dizem que o gpt4 que é a
14:23 próxima versão é vai ser muito modal eu
14:26 acho que ela vai ser no máximo
14:28 parcialmente modal porque tem diferenças
14:31 muito grandes na construção de imagem
14:33 texto e sobretudo assim a coisa mais
14:35 hoje em dia não é nem imaginei texto é
14:37 vídeo tá é poder escrever um pronto de
14:39 falar faça um vídeo assim assim essa
14:40 para mim ver se é a grande mas enfim que
14:43 é áudio visual portanto a imagem com o
14:45 texto mas de qualquer maneira a ideia do
14:47 do dele trazer uma coisa ou outra tá
14:50 determinada por essa interface que ele
14:52 não é bem interface mas é o formato de
14:54 conversão dele ele converte tudo em
14:57 tokens que são palavras ou seja
14:58 abstração numérica que tá ali dentro uma
15:00 abstração que vai ser convertida nas
15:02 palavras que estão existentes na
15:04 internet é isso entendeu então Portanto
15:07 ele não é capaz de fazer algo muito
15:10 modal outra coisa é o seguinte o
15:12 aprendizado dele tem existe alguma coisa
15:14 nas funções matemáticas do aprendizado
15:16 que limitam que dá um teto para
15:19 aprendizado não não agora isso significa
15:22 então que ele tem uma capacidade
15:24 indefinida de aprender também não porque
15:26 porque a capacidade de aprender tá
15:28 determinada em si pelos próprios limites
15:31 do algoritmo o algoritmo tem uma lógica
15:34 por exemplo a desse algoritmo é de
15:36 previsão da próxima palavra Você só tem
15:39 determinadas coisas que você pode fazer
15:41 pensando na próxima palavra a gente não
15:42 pensa pensa na próxima palavra a gente
15:44 cria modelos mentais da realidade
15:45 existem diferenças para o bem para o mal
15:48 então entendi é nesse aspecto muito mais
15:51 das limitações ontológicas ou seja
15:53 essenciais dessas implementações ou seja
15:57 dessas regrinhas de pensamento que estão
16:00 as limitações mas não há nenhum limite
16:01 para o aprendizado em si o aprendizado é
16:03 dado pela exposição e pelo que a gente
16:06 chama de parâmetros por exemplo você põe
16:07 muito dado Mas ele tem poucos parâmetro
16:09 pouca capacidade de absorção a partir de
16:12 determinado ponto bate um teto e que
16:14 sempre bate certo mas até baixo e acabou
16:16 se eu tenho muito parâmetro eu ponho
16:17 pouco dado ele corta um negócio todo
16:19 errado então sempre tem que ter uma uma
16:21 equilíbrio e sempre o proporcionalmente
16:23 mais dado que parâmetro mas isso são só
16:25 coisas internas não existe um limite
16:27 para o aprendizado que nem eu dizer
16:28 assim tem um limite para aprendizado do
16:30 cérebro humano não tem é ter o limite da
16:32 da vida e da capacidade de
16:35 que a gente tem que ter armazenamento
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