Como o GPT "Lê" Texto? A Mágica dos Tokens!
Вставка
- Опубліковано 10 лют 2025
- Aprenda de forma descomplicada e com explicações com animações em vídeo sobre como o GPT gera seus tokens e transforma textos em unidades processáveis! 🔥 Você já se perguntou como o ChatGPT entende suas perguntas e gera respostas coerentes? Tudo isso acontece por meio da tokenização, um processo essencial para a inteligência artificial interpretar a linguagem humana.
Venha para nosso grupo whats@app
linktr.ee/sand...
Neste vídeo, você vai descobrir:
✅ O que são tokens e como funcionam no GPT
✅ Como o ChatGPT "lê" e processa textos
✅ Por que a quantidade de tokens influencia as respostas da IA
✅ Exemplos visuais para entender tudo de forma fácil e prática
Se você quer entender melhor como o GPT realmente funciona, este vídeo é para você! 🎯
🔔 Não se esqueça de curtir, comentar e se inscrever para mais conteúdos sobre IA e tecnologia! 🚀
Venha para nosso grupo whats@app
linktr.ee/sandeco.macedo
Sandeco, muito obrigado. Este talvez seja um desafio brabo, explicar como funciona a tokenização. Compartilhei com alunos já. Tomei a liberdade também de fazer um MindMap desse vídeo, que enviarei apenas para os alunos que assistirem a este vídeo.
Boa Massa
🎯 Key points for quick navigation:
00:38 *🔍 Tokenization Importance: Critical for language models to process text by breaking it into smaller units known as tokens, aiding understanding and coherent response generation.*
01:06 *🧩 Token vs. Word: Tokens can be parts of words or even characters, not just complete words, which assists in finer language model comprehension.*
03:00 *🔢 Numbers & AI: AI models convert words to numbers to process and interact with data, emphasizing the need for tokenization.*
05:05 *🧮 One-Hot Encoding: A method of representing words as numerical vectors, with limitations like a lack of context.*
06:16 *🔗 Embeddings & Context: Tokenization is essential for embeddings, aiding in maintaining contextual relevance in language processing.*
06:45 *📚 BPE Algorithm: Explains byte pair encoding (BPE) used in GPT, simplifying tokenization by iteratively merging character pairs.*
10:41 *🔄 Repeated Pair Merging: BPE involves finding frequently repeated character pairs and merging them, building tokens progressively.*
15:15 *🔍 Error Tolerance: Tokenization allows models to recognize words with typos due to understanding root tokens, aiding in error correction.*
17:04 *🔧 Hyperparameter Tuning: Selecting the ideal number of iterations (n) for BPE is crucial for optimal tokenization, guided by corpus size or model performance.*
19:08 *🎯 Future Focus: Next lesson will explore using tokens created by BPE in embeddings, crucial for effective natural language processing.*
Made with HARPA AI
Nice
excelente conteúdo professor. Meus parabéns. Fazer divulgação científica de qualidade com linguagem acessível é sempre um enorme desafio.
Valeu demais cara
Excelente aula.
Obrigado
Que bom que gostou.
Ler o livro sobre deep learning do Sandeco é fundamental para qualquer pessoa que quer começar a entender as IAs
Obrigado cara
E onde tem esse livro? Procurei no Google e não achei.
Parabéns pela didática!
Que bom que gostou.
Excelente!
Obrigado!
Sandeco um grande professor.
Kkkk Valeu!
❤❤❤ é nóziz
Opaaaa
Professor Sandeco, adorei o vídeo! A explicação sobre como o ChatGPT 'lê' o texto e gera tokens foi super didática, principalmente com as animações. É incrível perceber como cada pedacinho do texto influencia diretamente na resposta da IA. Uma dúvida que fiquei: como o GPT lida com palavras que podem ter mais de um significado ou contexto? Parabéns pelo conteúdo e obrigado pela mentoria! #Tokenização #InteligênciaArtificial #ChatGPT #AprendizadoProfundo #IAEmAção
Quando chegar no mecanismo de atenção é que vc vai pirar mesmo.
esse tava sendo ansiosamente aguardada
Opa. Tá aí
Muito interessante! Eu achava que nesses modelos ainda fossem utilizados os métodos tradicionais de lematização e "stemming". Acho que a vantagem desse método é que o processo é independente de idioma. Quando eu estava testando o Ollama com o modelo mais simples do DeepSeek, reparei que ele gerava algumas palavras misturando raízes inglesas com afixos portugueses. Por exemplo, para gerar a palavra "aprender", juntou "learn" com o sufixo "ar" para formar "learnar". Eu achei curioso porque é exatamente o que alguns brasileiros fazem na falta de uma tradução precisa para uma palavra inglesa. Nós da TI fazemos isso quando criamos palavras como startar, commitar e deployar.
Que bom que gostou e pela reflexão
Muito boa a explicação.
Valeu! 👍
Tem algum artigo sobre?
Amigo isso seria conteúdo de curso pago de alto valor!!!! Obrigado!!!!!
Eu que agradeço. Mas esse, assim como o de Backpropagation e Deep Learning, faço questão de set gratuito.
Um dúvida, qual modelo do seu microfone e câmera? kkk ótimo vídeo, obrigado!!
Mic: Quadcast da HyperX
Cam: Canon T6i
quem tem hoje o maior arsenal de tokens? gpt, gemini, deepseek claude. qual?
Tokens são só vocabulários. O lance está nos embeddings na próxima aula.