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Caso de uso WGPT
OBJECTIVO
Com o uso de Inteligência Artificial, criamos uma interface de conversação exclusiva que fornece informações abrangentes sobre uma variedade de produtos, oferecendo recomendações personalizadas e respostas instantâneas às perguntas dos clientes.
Essa interface de conversação permite que os usuários recebam informações precisas e personalizadas, de forma imediata. Nossos sistemas de IA coletam dados de várias fontes e usam o conhecimento e a experiência de especialistas do setor para criar um banco de dados abrangente de informações sobre produtos. Isso nos permite oferecer recomendações sob medida para situações específicas, proporcionando aos usuários uma experiência satisfatória ao escolher o produto perfeito para cada ocasião.
Nosso foco é entender as necessidades e preferências individuais dos clientes. Utilizamos algoritmos avançados para analisar os dados e gerar respostas relevantes e personalizadas. Além disso, nossa interface de conversação permite uma interação natural e fluida, proporcionando aos usuários uma experiência semelhante à de conversar com um especialista no assunto.
PROCESSO DE USO
O usuário interage com a interface de IA estabelecendo uma conversa fluida para fazer suas perguntas e obter respostas personalizadas que se ajustem às suas necessidades. Nosso sistema, baseado na análise dos dados disponíveis, trabalha diligentemente para gerar as melhores respostas possíveis.
Por meio da interação com a interface de IA, o usuário pode fazer perguntas e receber respostas instantâneas e precisas. Nosso sistema utiliza algoritmos que se baseiam em um amplo banco de dados de informação e conhecimento para oferecer soluções adequadas a cada consulta apresentada.
O usuário faz suas perguntas por meio de uma conversa com a interface de IA, buscando respostas de acordo com suas necessidades. Utilizando os dados disponíveis, o sistema irá gerar as melhores respostas possíveis.
PARA CRIAR O MODELO GPT É NECESSÁRIO
- Definir os dados com os quais o modelo será treinado.
- Processamento prévio dos dados para usá-los com GPT:
- Depuração de dados:É o primeiro passo e pode implicar a eliminação de dados duplicados, a correção de erros, o tratamento dos dados que faltam (eliminando-os ou imputando-os com um valor como a média) e a eliminação de valores atípicos.
- Transformação de dados: Pode ser necessário transformar os dados para torná-los mais úteis para o modelo. Isto pode incluir tarefas como a normalização ou padronização, que converte os dados em uma escala comum, ou a codificação one-hot, que converte as variáveis categóricas em uma forma compreensível para o modelo.
- Redução de dimensionalidade:Em alguns casos, pode haver dados com um grande número de características, algumas das quais podem não ser úteis para o modelo. Técnicas como a análise de componentes principais (ACP) ajudam a reduzir a dimensionalidade dos dados.
- Análise exploratória de dados:
- Análise uni-variada: Esta análise examina cada variável individualmente. No caso de variáveis contínuas, pode-se analisar a média, mediana, amplitude, etc. No caso das variáveis categóricas, pode-se analisar a frequência das diferentes categorias.
- Análise bivariada: Esta análise examina as relações entre pares de variáveis. Correlações, gráficos de dispersão, gráficos de caixa, etc. podem ser usados.
- Análise multivariada: Esta análise examina as relações entre mais de duas variáveis ao mesmo tempo.
- Visualização de dados:A criação de gráficos e figuras pode ajudá-lo a entender seus dados e descobrir padrões, tendências e relações. Pode incluir histogramas, gráficos de dispersão, gráficos de caixa e bigode, diagramas de calor, etc.
- Executar a formação/incrustação dos dados.
COMO SERÁ AVALIADO O SUCESSO E A EFICÁCIA DA SOLUÇÃO?
- F1 Score:Em tarefas como o reconhecimento de entidades nomeadas ou a resposta às perguntas, pode ser usado o escore F1 , que é uma medida de precisão e completude combinadas em uma única métrica. É útil para avaliar a qualidade de um modelo de classificação ou algoritmo de detecção. Uma pontuação F1 mais alta, indica um melhor desempenho do modelo.
- BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): Esta métrica é usada em tarefas de tradução automática e compara a saída do modelo com uma ou mais traduções de referência.
- ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): Utilizado para avaliar modelos de geração de resumos.
- A avaliação humana: desempenha frequentemente um papel crucial na determinação da utilidade e qualidade dos modelos de linguagem. Os seres humanos podem avaliar aspectos como a coerência, relevância e naturalidade do texto gerado.
DESAFIOS
Contexto limitado: os modelos GPT, mesmo as versões mais recentes, como GPT-3 e GPT-4, têm uma janela de contexto limitada, o que significa que só podem considerar um certo número de tokens (por exemplo, palavras ou caracteres) de cada vez. Isso pode resultar em respostas que não consideram toda a conversa anterior.
Geração de informações falsas: os modelos GPT não têm a capacidade de verificar a veracidade das informações que geram. Isso significa que eles podem gerar informações falsas ou incorretas.
Falta de compreensão profunda: Embora os modelos GPT possam gerar respostas que parecem entender e raciocinar sobre o mundo de forma semelhante aos humanos, eles realmente não entendem o significado das palavras e frases que geram. Sua "compreensão" é baseada em padrões nos dados em que foram treinados.
Distorção nos dados de treinamento: os modelos GPT podem refletir e perpetuar distorções presentes nos dados sobre os quais foram treinados. Isso pode resultar em respostas tendenciosas ou inadequadas.