Como funciona o ChatGPT? Entenda a tecnologia da IA da OpenAI

Como funciona o ChatGPT? Entenda a tecnologia por trás da IA que revolucionou a internet

Em um dia comum de novembro de 2022, a internet mudou para sempre. Um site simples, com uma caixa de texto em branco no centro da tela, foi disponibilizado ao público sem grandes alardes. Em menos de cinco dias, mais de um milhão de pessoas já estavam conversando com ele. Em dois meses, esse número saltou para cem milhões de usuários, quebrando todos os recordes históricos de adoção de uma plataforma digital.

Esse fenômeno atende pelo nome de ChatGPT.

Subitamente, pessoas do mundo inteiro perceberam que podiam pedir a um sistema de computador para escrever um poema no estilo de Shakespeare, programar um aplicativo em poucas linhas, traduzir textos técnicos com fluência natural ou explicar a teoria da relatividade como se estivesse falando com uma criança. A impressão geral era a de que ha tínhamos finalmente cruzado a fronteira da ficção científica: estávamos conversando com um cérebro digital consciente.

No entanto, por trás dessa ilusão de consciência e raciocínio humano, existe uma engrenagem matemática fascinante. O ChatGPT não pensa como você e eu, não possui sentimentos e não “sabe” as coisas no sentido biológico da palavra. Ele é o ápice de décadas de pesquisas em inteligência artificial, processamento de linguagem natural e poder de computação em grande escala.

Neste artigo definitivo do Oficina Tech, você vai mergulhar nos bastidores do ChatGPT. Vamos explicar exatamente como esse modelo de linguagem funciona, de onde vem seu conhecimento, como ele prevê palavras, por que ele comete erros e como ele está redefinindo a sociedade moderna.

O que é o ChatGPT e quem o criou?

O ChatGPT é um assistente virtual baseado em inteligência artificial conversacional. O nome é uma acrônimo para Chat Generative Pre-trained Transformer (em português, Transformador Generativo Pré-treinado para Conversação).

Na sua essência, ele é um software projetado para compreender a linguagem humana, processar instruções digitadas pelos usuários e gerar respostas coerentes, úteis e contextualmente adequadas em tempo real.

O sistema foi desenvolvido pela OpenAI, uma organização de pesquisa em inteligência artificial fundada em São Francisco, Califórnia, no final de 2015. Criada por um grupo de empresários e cientistas do setor de tecnologia — incluindo nomes como Sam Altman e Elon Musk (que mais tarde se desligou da empresa) —, a OpenAI nasceu com o objetivo inicial de desenvolver uma inteligência artificial segura e benéfica para toda a humanidade.

A trajetória da empresa mudou os rumos da tecnologia global quando ela decidiu focar no desenvolvimento de modelos de linguagem cada vez mais capazes. O lançamento do ChatGPT foi o momento em que anos de pesquisas teóricas se transformaram em um produto acessível a qualquer pessoa conectada à internet.

Se você quer compreender como o surgimento de ferramentas como essa se encaixa em um panorama tecnológico ainda maior, leia nosso artigo sobre A Revolução da Inteligência Artificial.

A base de tudo: O que é um Large Language Model (LLM)?

Para entender como o ChatGPT responde a uma pergunta, precisamos primeiro entender a categoria de tecnologia à qual ele pertence: os LLMs (Large Language Models, ou Grandes Modelos de Linguagem).

Um Large Language Model é um algoritmo de aprendizagem profunda (Deep Learning) treinado em quantidades colossais de texto. A palavra “Large” (Grande) no nome refere-se tanto ao volume descomunal de dados utilizados no seu treinamento quanto ao número de conexões internas que o modelo possui, conhecidas como parâmetros.

+-----------------------------------------------------------------------+
|                    ESTRUTURA DE UM MODELO DE LINGUAGEM                |
+-----------------------------------------------------------------------+
| DADOS DE TREINAMENTO: Bilhões de páginas da web, livros e artigos.   |
|                                  ↓                                    |
| REDE NEURAL (TRANSFORMER): Camadas de nós processando padrões.         |
|                                  ↓                                    |
| PARÂMETROS: Bilhões de pesos matemáticos ajustados continuamente.     |
|                                  ↓                                    |
| SAÍDA: Previsão da palavra estatisticamente mais provável.            |
+-----------------------------------------------------------------------+

O que são parâmetros?

Pense nos parâmetros como os botões de ajuste em uma mesa de som incrivelmente complexa. Quando um modelo de linguagem é criado, esses botões começam em posições totalmente aleatórias. Durante o processo de treinamento, à medida que o sistema lê textos, o algoritmo ajusta o valor de cada um desses parâmetros.

Em modelos modernos de IA, existem centenas de bilhões — e em alguns casos, trilhões — de parâmetros. São esses valores numéricos ajustados que armazenam o “conhecimento” da inteligência artificial. Eles não guardam frases prontas, mas sim as relações estatísticas entre palavras, conceitos e estruturas gramaticais.

Como o ChatGPT foi treinado?

O aprendizado de uma IA conversacional não acontece da noite para o dia. O processo envolve fases distintas de processamento computacional intensivo, combinando matemática pura, análise de dados e intervenção humana direta.

+-----------------------------------------------------------------------+
|                     AS TRÊS ETAPAS DE TREINAMENTO                     |
+-----------------------------------------------------------------------+
| 1. PRÉ-TREINAMENTO MASSIVO: Absorção da linguagem e fatos globais.     |
| 2. AJUSTE FINO (FINE-TUNING): Aprendizado de instruções específicas.  |
| 3. RLHF (REINFORCEMENT LEARNING): Refinamento com feedback humano.    |
+-----------------------------------------------------------------------+

Etapa 1: O Pré-treinamento Massivo

Na primeira fase, o modelo recebe uma quantidade astronômica de textos extraídos da internet: artigos de enciclopédias, livros digitalizados, posts de blogs, fóruns de discussão, repositórios de código de programação e documentos públicos em dezenas de idiomas.

Nesta etapa, o objetivo do modelo é simples: ler o texto e tentar prever qual é a próxima palavra.

Por exemplo, se o texto diz “O sol nasce no…”, a IA tenta adivinhar a palavra seguinte. Se ela chutar “copo”, o sistema calcula o erro, ajusta seus parâmetros e tenta novamente até perceber que “leste” ou “oriente” são as escolhas estatisticamente corretas naquele contexto.

Ao repetir esse processo trilhões de vezes, o algoritmo não apenas aprende a gramática de vários idiomas, mas também absorve informações sobre ciência, história, geografia, culinária e programação.

Etapa 2: Ajuste Fino Supervisionado (Fine-Tuning)

Um modelo que apenas aprendeu a prever a próxima palavra na internet pode ser bastante caótico. Se você fizesse a pergunta “Como fazer um bolo de cenoura?”, ele poderia responder com outra pergunta, como “E como fazer um bolo de chocolate?”, porque viu esse tipo de lista em fóruns online.

Para transformar esse motor textual em um assistente útil, entra em cena o ajuste fino. Desenvolvedores humanos criam milhares de exemplos de conversas ideais:

• Entrada do Usuário: “Explique o que é fotossíntese.”
• Resposta Ideal: “A fotossíntese é o processo pelo qual as plantas…”

O modelo é então retreinado com esses dados estruturados para entender que sua função é responder a perguntas e seguir instruções claras.

Etapa 3: Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF)

Para garantir que as respostas sejam não apenas corretas, mas também educadas, seguras e agradáveis de ler, a OpenAI utiliza uma técnica chamada RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback).

Treinadores humanos analisam diferentes respostas geradas pela IA para a mesma pergunta e as classificam da melhor para a pior. Com base nessas classificações, um modelo de recompensa é criado para ensinar ao ChatGPT quais comportamentos alinham-se com as expectativas humanas.

O segredo da tecnologia: A arquitetura Transformer

Se o ChatGPT consegue manter o fio da meada em conversas longas, o crédito é de uma inovação lançada por pesquisadores do Google em 2017: a arquitetura Transformer.

Antes do Transformer, as redes neurais processavam textos palavra por palavra, em ordem sequencial. Isso significava que, ao chegar ao final de um parágrafo longo, o sistema já havia “esquecido” o que estava escrito na primeira linha.

O Transformer resolveu esse problema introduzindo dois conceitos fundamentais:

1. Processamento Paralelo

Em vez de ler uma palavra por vez, a arquitetura Transformer consegue analisar frases e parágrafos inteiros simultaneamente. Isso acelerou drasticamente o tempo necessário para treinar modelos de inteligência artificial em supercomputadores.

2. O Mecanismo de Atenção (Self-Attention)

Esse é o verdadeiro pulo do gato. O mecanismo de atenção permite que a IA identifique a relação entre palavras distantes dentro de uma mesma frase.

Considere esta frase:

“O gato não atravessou a rua porque ele estava muito cansado.”

Como a IA sabe a quem a palavra “ele” se refere? O mecanismo de atenção calcula conexões matemáticas entre as palavras e percebe que “ele” está fortemente vinculado a “gato”, e não a “rua”.

É essa capacidade de mapear dependências complexas que permite ao ChatGPT entender nuances, metáforas, ambiguidades e manter a coerência temporal ao longo de um diálogo longo.

Para entender como esse mesmo conceito de atenção e matrizes é aplicado para gerar elementos visuais, confira nosso artigo detalhado sobre Como a IA cria imagens.

Como o ChatGPT entende uma pergunta e gera uma resposta?

Quando você digita uma mensagem no ChatGPT e clica em enviar, uma cadeia de processamento matemático é disparada em frações de segundo nos servidores da OpenAI.

+-----------------------------------------------------------------------+
|                    FLUXO DE PROCESSAMENTO DA RESPOSTA                 |
+-----------------------------------------------------------------------+
| 1. TEXTO DO USUÁRIO: "Qual é a capital da França?"                    |
|                                  ↓                                    |
| 2. TOKENIZAÇÃO: ["Qual", " é", " a", " capital", " da", " França", "?"]|
|                                  ↓                                    |
| 3. ESPAÇO LATENTE: Conversão dos tokens em vetores numéricos.         |
|                                  ↓                                    |
| 4. CÁLCULO PROBABILÍSTICO: Escolha da palavra seguinte ("A").         |
|                                  ↓                                    |
| 5. LOOP GENERATIVO: Repetição do processo palavra por palavra ("Paris").|
+-----------------------------------------------------------------------+

Passo 1: Tokenização

A IA não lê letras nem palavras como os humanos. O texto digitado é fatiado em pequenas unidades chamadas tokens.

Um token pode ser uma palavra inteira (como “casa”), parte de uma palavra (como “cantar” e “ia”) ou até mesmo um único caractere especial. Em média, 100 tokens correspondem a cerca de 75 palavras em português.

Passo 2: Conversão em Vetores (Espaço Latente)

Cada token é convertido em uma longa lista de números que representam suas características semânticas em um espaço matemático multidimensional. Nesse mapa numérico, a palavra “rei” está próxima de “rainha”, da mesma forma que “Paris” está próxima de “França” e “capital”.

Passo 3: Previsão Probabilística Passo a Passo

Com o contexto da sua pergunta convertido em números, o ChatGPT calcula a probabilidade de todas as palavras possíveis para começar a resposta.

Ele escolhe a primeira palavra mais adequada (por exemplo: “A”), adiciona essa palavra ao contexto e calcula a palavra seguinte (“capital”), repetindo essa operação sequencialmente em milissegundos:

• “A” → “capital” → “da” → “França” → “é” → “Paris” → “.”

O ChatGPT não gera a resposta inteira de uma só vez. Ele constrói a frase palavra por palavra — ou token por token —, avaliando continuamente o que acabou de escrever para decidir o que virá a seguir.

O Poder do Contexto: Como ele mantém uma conversa?

Uma das características mais impressionantes do ChatGPT é a sensação de que ele possui memória. Se você disser na primeira mensagem “Meu nome é Lucas e tenho dois cães”, e vinte perguntas depois perguntar “Quantos animais eu tenho?”, ele responderá corretamente.

Como ele faz isso sem ter um cérebro biológico?

A resposta está na Janela de Contexto.

Toda vez que você envia uma nova mensagem no ChatGPT, o sistema não lê apenas a sua última frase. Ele pega todo o histórico daquela conversa (ou o máximo de texto que couber na sua janela de memória) e envia tudo de volta para a IA como um único pacote de dados.

+-----------------------------------------------------------------------+
|                   COMO A JANELA DE CONTEXTO FUNCIONA                  |
+-----------------------------------------------------------------------+
| MENSAGEM 1: "Olá, me chamo Lucas."                                     |
| MENSAGEM 2: "Qual é a receita de pão?"                                |
| MENSAGEM 3: "Qual é o meu nome?"                                      |
|                                                                       |
| O que a IA lê na Mensagem 3:                                          |
| [Mensagem 1 + Resposta 1 + Mensagem 2 + Resposta 2 + Mensagem 3]      |
|                                                                       |
| RESPOSTA DA IA: "Seu nome é Lucas!"                                   |
+-----------------------------------------------------------------------+

Para a IA, cada interação é tecnicamente uma “primeira vez”, mas como ela recebe o histórico completo no prompt de entrada, ela consegue dar a ilusão perfeita de uma continuidade conversacional.

Múltiplas habilidades: Como a IA escreve código, traduz e resume?

O aspecto fascinante dos Large Language Models é que eles não foram programados individualmente para cada tarefa diferente. A mesma arquitetura usada para bater papo informal é capaz de executar tarefas técnicas complexas.

Como ele escreve código de programação

Para um modelo de linguagem, linguagens de programação (como Python, JavaScript ou C++) são apenas outros idiomas com regras gramaticais e sintáticas extremamente rígidas.

Como o ChatGPT foi treinado com bilhões de linhas de código público, ele aprendeu a relação entre descrições em linguagem humana (como “crie uma função que ordene uma lista”) e as estruturas de código correspondentes. Ele prevê o código da mesma forma que prevê um texto em português.

Como ele traduz idiomas

Diferente dos tradutores antigos, que substituíam palavra por palavra usando dicionários fixos, o ChatGPT traduz convertendo o significado da frase original em conceitos abstratos dentro do seu espaço latente e reescrevendo essa ideia no idioma de destino de forma natural, respeitando gírias e contextos culturais.

Como ele resume textos longos

Ao processar um documento extenso, o mecanismo de atenção do ChatGPT identifica os tokens que carregam a maior quantidade de informação relevante. Ele ignora detalhes secundários e reconstrói as ideias centrais em uma versão compacta.

Para ver como essa capacidade de prever sequências temporais e espaciais evoluiu para além do texto, leia o nosso artigo sobre Como a IA cria vídeos.

Infraestrutura: Onde o ChatGPT roda?

Um modelo com centenas de bilhões de parâmetros não pode ser executado em um smartphone ou em um notebook comum. O processamento do ChatGPT exige uma das infraestruturas de computação mais avançadas e dispendiosas do planeta.

As operações matemáticas são realizadas em data centers gigantescos equipados com dezenas de milhares de GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) trabalhando em paralelo.

+-----------------------------------------------------------------------+
|                   INFRAESTRUTURA POR TRÁS DA IA                       |
+-----------------------------------------------------------------------+
| • SERVIDORES: Data centers de alta performance em nuvem.              |
| • HARDWARE: Dezenas de milhares de GPUs dedicadas.                    |
| • ENERGIA E RESFRIAMENTO: Sistemas industriais de alta escala.        |
| • CUSTO OPERACIONAL: Milhões de dólares por dia em eletricidade.      |
+-----------------------------------------------------------------------+

Enquanto o processador central do seu computador (a CPU) é excelente para resolver uma tarefa complexa por vez, as GPUs foram projetadas para realizar milhões de cálculos simultâneos simples. Como o treinamento e a execução de redes neurais consistem fundamentalmente em operações com matrizes numéricas, as GPUs são o motor indispensável da inteligência artificial moderna.

Para entender a história por trás do hardware que viabilizou o surgimento do ChatGPT, leia a nossa reportagem sobre A Saga da NVIDIA.

Por que o ChatGPT erra e inventa informações?

Apesar de sua capacidade impressionante, o ChatGPT está longe de ser infalível. Uma das limitações mais conhecidas da tecnologia é a tendência de gerar respostas incorretas com um tom de absoluta certeza — um fenômeno que a comunidade científica batizou de alucinação.

+-----------------------------------------------------------------------+
|                   POR QUE A IA "ALUCINA" E ERRA?                      |
+-----------------------------------------------------------------------+
| 1. Ela é um modelo probabilístico, não um banco de dados de fatos.    |
| 2. Ela prioriza a fluência e a coerência do texto sobre a verdade.    |
| 3. Dados de treinamento podem conter informações desatualizadas.       |
| 4. Ambiguidade nas perguntas digitadas pelos usuários.                |
+-----------------------------------------------------------------------+

Por que as alucinações acontecem?

É fundamental lembrar: o ChatGPT não consulta uma enciclopédia interna antes de responder. Ele calcula qual é a palavra estatisticamente mais provável de vir a seguir com base nos padrões que aprendeu.

Se você pedir ao ChatGPT a biografia de uma pessoa pouco conhecida, ele pode combinar fatos reais dessa pessoa com acontecimentos da vida de outras pessoas parecidas no seu banco de treinamento. Para o algoritmo, a frase soa gramaticalmente perfeita e plausível, mas o conteúdo factual é totalmente inventado.

Limitações de raciocínio lógico profundo

Embora consiga resolver problemas matemáticos básicos e intermediários, o ChatGPT pode tropeçar em questões de raciocínio que exijam muitas etapas de planejamento estrito. Como ele gera respostas token por token de forma contínua, se ele cometer um pequeno erro no início da frase, ele continuará construindo a resposta tentando justificar o erro inicial.

O ecossistema das IAs conversacionais: Uma comparação

A OpenAI não está sozinha nessa corrida. O sucesso do ChatGPT acelerou o desenvolvimento de modelos de linguagem concorrentes por outras gigantes da tecnologia e startups de ponta.

Abaixo, comparamos as principais inteligências artificiais conversacionais disponíveis no mercado mundial:

+-------------+------------------+-----------------------+-----------------------+-----------------------+
| FERRAMENTA  | EMPRESA          | PONTOS FORTES         | MELHOR USO            | LIMITAÇÕES            |
+-------------+------------------+-----------------------+-----------------------+-----------------------+
| ChatGPT     | OpenAI           | Versatilidade, ecossis| Uso geral, escrita,   | Pode alucinar com     |
|             |                  | tema rico, plugins    | análise de dados      | tom de convicção      |
+-------------+------------------+-----------------------+-----------------------+-----------------------+
| Gemini      | Google           | Integração nativa com | Pesquisa em tempo real| Respostas podem ser   |
|             |                  | produtos Google       | e ecossistema Google  | cautelosas demais     |
+-------------+------------------+-----------------------+-----------------------+-----------------------+
| Claude      | Anthropic        | Raciocínio refinado,  | Redação longa, análise| Menos integração de   |
|             |                  | tom humano e seguro   | profunda de documentos| ferramentas externas  |
+-------------+------------------+-----------------------+-----------------------+-----------------------+
| Copilot     | Microsoft        | Integração nativa com | Produtividade no      | Interface pode parecer|
|             |                  | Windows e Office      | ambiente corporativo  | poluída               |
+-------------+------------------+-----------------------+-----------------------+-----------------------+
| Perplexity  | Perplexity AI    | Citação rigorosa de   | Pesquisa bibliográfica| Menos focado em       |
|             |                  | fontes e busca web    | e checagem de fatos   | escrita criativa      |
+-------------+------------------+-----------------------+-----------------------+-----------------------+

Como diferentes profissionais utilizam o ChatGPT no dia a dia?

A capacidade adaptativa do ChatGPT fez com que ele fosse adotado transversalmente por dezenas de setores profissionais e acadêmicos.

+-----------------------------------------------------------------------+
|                       USOS PROFISSIONAIS DA IA                        |
+-----------------------------------------------------------------------+
| • ESTUDANTES:        Explicar conceitos difíceis e simular exames.   |
| • PROGRAMADORES:     Encontrar bugs, documentar e gerar código.       |
| • CRIADORES:         Brainstorming, roteiros e revisão de texto.      |
| • EMPRESAS:          Atendimento ao cliente e automação de processos. |
| • MÉDICOS/ADVOGADOS: Análise preliminar de documentos e resumos.      |
+-----------------------------------------------------------------------+

1. Estudantes e Pesquisadores

Estudantes utilizam o ChatGPT como um tutor particular disponível 24 horas por dia. A IA é capaz de reescrever explicações acadêmicas complexas utilizando analogias simples, criar questionários de estudo personalizados e ajudar no aprendizado de novos idiomas através de conversação prática.

2. Programadores e Engenheiros de Software

No desenvolvimento de software, a ferramenta atua como um parceiro de programação (pair programmer). Ela ajuda a identificar erros em linhas de código (debugging), sugere otimizações de desempenho e escreve documentações técnicas que antes levavam horas para serem redigidas manualmente.

3. Criadores de Conteúdo e Marketing

Profissionais de comunicação utilizam o ChatGPT para vencer o bloqueio da página em branco, gerar dezenas de ideias de títulos para artigos, estruturar tópicos para apresentações e adaptar o tom de um mesmo texto para diferentes redes sociais.

4. Médicos e Advogados (Com Limitações)

No setor jurídico, advogados utilizam a IA para resumir processos extensos de centenas de páginas e estruturar rascunhos de petições formais. Na medicina, profissionais usam o sistema para organizar prontuários e pesquisar dados em artigos científicos.

Em ambas as áreas profissionais de alta responsabilidade, o uso exige supervisão humana rigorosa, já que erros de alucinação podem trazer consequências graves.

O Impacto no Mercado de Trabalho e na Sociedade

O surgimento de uma ferramenta capaz de realizar tarefas intelectuais com alta velocidade reacendeu debates profundos sobre o futuro do trabalho e da produtividade humana.

A Automação do Trabalho Cognitivo

Diferente das revoluções industriais do passado, que automatizaram prioritariamente o trabalho braçal e repetitivo, a revolução da inteligência artificial impacta diretamente o trabalho cognitivo: redação, análise de dados, suporte ao cliente, tradução e programação básica.

A visão da maioria dos especialistas é de que a IA não substituirá os profissionais por completo, mas sim que profissionais que utilizam IA substituirão profissionais que não a utilizam.

As Questões Éticas e de Privacidade

O uso em larga escala do ChatGPT levanta dilemas importantes:

• Privacidade de Dados: Informações confidenciais ou segredos industriais digitados na caixa de texto podem ser usados para treinar futuras versões do modelo se o usuário não ajustar suas configurações de privacidade.
• Propriedade Intelectual: O debate sobre os direitos autorais dos textos utilizados para treinar o modelo permanece ativo nos tribunais internacionais.
• Plágio Acadêmico: Escolas e universidades continuam adaptando suas metodologias de avaliação para focar na capacidade crítica dos alunos, em vez de apenas na entrega de trabalhos escritos.

O Futuro das IAs Conversacionais

O desenvolvimento dos modelos de linguagem não mostra sinais de desaceleração. Nos próximos anos, a forma como interagimos com o ChatGPT e ferramentas similares continuará evoluindo em direções impressionantes:

• Multimodalidade Total: A transição definitiva de modelos apenas de texto para sistemas que enxergam, ouvem, falam e processam vídeo nativamente em tempo real, sem atrasos perceptíveis.
• Agentes Autônomos: Em vez de apenas responder a perguntas, a IA passará a executar tarefas complexas de forma independente — como planejar uma viagem inteira, reservar voos, enviar e-mails e gerenciar projetos no seu computador.
• Modelos Menores e Eficientes: O desenvolvimento de IAs altamente capazes projetadas para rodar diretamente nos chips de smartphones e notebooks locais, sem depender de conexão contínua com a nuvem.

Como o ChatGPT consegue conversar como um ser humano?

Para responder a essa pergunta de forma definitiva e resumida: o ChatGPT consegue conversar como um ser humano porque ele é a maior máquina de reconhecer e reproduzir padrões de linguagem já construída pela humanidade.

Ele não possui sentimentos, consciência ou opiniões próprias. Ele é um sistema estatístico altamente avançado, construído sobre a arquitetura Transformer e treinado com bilhões de textos escritos por seres humanos ao longo de décadas. Ao analisar a sua pergunta, converter o texto em vetores numéricos e calcular passo a passo quais palavras têm a maior probabilidade de construir uma resposta útil e coerente, ele consegue espelhar a nossa forma de comunicação com uma precisão impressionante.

O ChatGPT é, em última análise, um espelho digital do conhecimento coletivo da nossa espécie. Ele reflete a forma como pensamos, escrevemos, ensinamos e nos comunicamos.

Resumo do Artigo

• O ChatGPT foi criado pela OpenAI e baseia-se na arquitetura de redes neurais Transformer.
• Ele é um Large Language Model (LLM) que aprendeu padrões de linguagem lendo bilhões de textos da internet.
• Seu treinamento envolve pré-treinamento massivo, ajuste fino e aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF).
• A IA gera respostas calculando a probabilidade de cada token (palavra ou fragmento) vir a seguir no texto.
• Ela não consulta um banco de dados fixo, o que explica por que às vezes pode cometer erros chamados de alucinações.
• A ferramenta é utilizada globalmente para aumentar a produtividade na programação, escrita, estudos e negócios.

E você, como utiliza o ChatGPT no seu dia a dia profissional ou nos seus estudos? Já passou por alguma situação em que a IA te surpreendeu positivamente ou cometeu um erro engraçado? Deixe o seu comentário logo abaixo e compartilhe sua experiência com a comunidade do Oficina Tech!