Faça o ChatGPT ficar mais esperto com SmartGPT!

Tabela de Conteúdos

1. Introdução ao Smart GPT
2. Como funciona o Smart GPT
3. Implementação do Smart GPT em seu fluxo de trabalho
4. Exemplo de código: Utilizando o Smart GPT
5. Considerações importantes ao usar o Smart GPT

1. Introdução ao Smart GPT

2. Como funciona o Smart GPT

3. Implementação do Smart GPT em seu fluxo de trabalho

4. Exemplo de código: Utilizando o Smart GPT

5. Considerações importantes ao usar o Smart GPT

🤖 Smart GPT: Melhorando a inteligência de modelos GPT base

O Smart GPT é uma técnica que visa melhorar a performance dos modelos GPT base implementando a auto-crítica e a auto-reflexão. O conceito foi apresentado por Philip em um dos seus vídeos do canal "AI explained" no YouTube. Neste artigo, iremos explorar o Smart GPT e aprender a utilizá-lo para aprimorar o fluxo de trabalho e o código.

1. Introdução ao Smart GPT

O Smart GPT é uma abordagem que envolve a implementação de um processo de multi-passo através do modelo GPT. Diferentemente de uma chamada única, o Smart GPT realiza múltiplas chamadas ao GPT usando a mesma prompt fornecida pelo usuário. Esse processo consiste em três etapas principais: ideação, crítica ou auto-reflexão, e resolução.

2. Como funciona o Smart GPT

Durante a etapa de ideação, várias chamadas são feitas ao modelo GPT, gerando diferentes respostas. Isso é possível ao definir um parâmetro "n" que determina quantas chamadas serão realizadas. Com isso, o modelo irá gerar "n" saídas diferentes, chamadas de "IDs".

Após a etapa de ideação, o modelo realiza a auto-crítica ou auto-reflexão, avaliando todas as ideias geradas até o momento em busca de possíveis falhas. Com base nessa avaliação, o modelo seleciona a melhor resposta entre as geradas.

Por fim, na etapa de resolução, o modelo busca aprimorar a melhor resposta encontrada até o momento, resultando na saída final do modelo.

3. Implementação do Smart GPT em seu fluxo de trabalho

Caso você já utilize o Lang Chain, poderá aproveitar a implementação recente da cadeia Smart LLM. No entanto, é importante ter em mente algumas considerações antes de utilizar essa cadeia em seus projetos:

• O Smart LLM utiliza um número maior de chamadas em comparação à implementação normal. Portanto, é necessário ponderar o custo dessa abordagem.
• Nem todos os modelos LLM são compatíveis com o Smart GPT, uma vez que é necessário que o modelo subjacente tenha capacidade de auto-reflexão.
• O modelo LLM subjacente precisa retornar apenas uma única saída, não múltiplas.

4. Exemplo de código: Utilizando o Smart GPT

Vamos analisar um exemplo de código para entender como podemos utilizar o Smart GPT em nossos projetos. Para isso, iremos usar o código fornecido pelo Lang Chain como base.

Primeiramente, é necessário importar os pacotes necessários, como o Lang Chain, o Open AI Tech Token, e o Lang Chain Experimental. Em seguida, configuramos nossa pergunta e criamos um template de prompt.

A partir do template, podemos experimentar tanto a cadeia padrão quanto a cadeia Smart LLM. Para utilizar a cadeia Smart LLM, devemos definir o LLN desejado e o número de ideias que queremos gerar. Em nosso exemplo, utilizamos o GPT 3.5 Turbo para a ideação e o GPT 4.0 em outras duas etapas.

5. Considerações importantes ao usar o Smart GPT

Ao utilizar o Smart GPT, algumas considerações importantes devem ser levadas em conta:

• É recomendado utilizar modelos com temperatura Alta durante a etapa de ideação para permitir uma maior variação nas respostas.
• Para as etapas de crítica e resolução, é aconselhável utilizar modelos com temperatura mais baixa.
• É necessário considerar as capacidades de reflexão do modelo LLM subjacente.
• A capacidade de retornar apenas uma única saída é indispensável para o correto funcionamento do Smart GPT.

Em suma, o Smart GPT é uma técnica promissora que tem o potencial de melhorar o desempenho e a precisão dos modelos GPT base. Ao implementar a auto-crítica e a auto-reflexão, podemos obter respostas mais aprimoradas e confiáveis.