Tipo:	Trabalho de Conclusão de Curso
Título:	Um estudo sobre generative pre-trained transformer(GPT)
Autor(es):	Alves, Marcos Vinicius de Paula
Primeiro Orientador:	Rodrigues, Fábio Barbosa
metadata.dc.contributor.referee1:	Oliveira, Max Gontijo de
metadata.dc.contributor.referee2:	Abadia, Fernando Gonçalves
Resumo:	Este trabalho visa apresentar um estudo sobre Generative Pre-trained Transformer (GPT), que é capaz de criar textos, áudios e imagens por meio de autorregressão usando parte da arquitetura Transformers para gerar a probabilidade da próxima palavra considerando as palavras anteriores, e é aplicado em ferramentas como o ChatGPT que tem milhões de usuários e está em constante aprimoramento. No entanto, os Transformers e o GPT têm limitações, como complexidade computacional, número elevado de parâmetros, questões éticas, dificuldades com línguas não inglesas, alto custos e limites no pré-treinamento. Ainda assim, o progresso dos Transformers não parece ter chegado ao seu limite, novas propostas continuam a surgir, enquanto outras antigas são reinventadas.
Palavras-chave:	Inteligência artificial Aprendizado de máquina
CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Editor:	Pontifícia Universidade Católica de Goiás
Sigla da Instituição:	PUC Goiás
metadata.dc.publisher.department:	Escola Politécnica
Tipo de Acesso:	Acesso Aberto
URI:	https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/7853
Data do documento:	19-Jun-2024
Aparece nas coleções:	TCC Ciência da Computação

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