Dominando Tokens e Janelas de Contexto: Um Guia para Profissionais da Contabilidade

Introdução aos Tokens

Os tokens são uma parte fundamental da forma como os modelos de linguagem processam e entendem o texto. Em termos simples, um token pode ser pensado como uma unidade de informação que o modelo de linguagem considera ao gerar uma resposta. No entanto, é importante notar que um token não é necessariamente uma palavra completa. Dependendo do idioma e do modelo específico, um token pode representar uma palavra inteira, uma subpalavra ou até mesmo um único caractere.

Os tokens desempenham um papel crucial na determinação da quantidade de informação que um modelo de linguagem pode processar de uma vez. Cada modelo tem um limite máximo de tokens que pode considerar em uma única solicitação. Por exemplo, o modelo GPT-3 tem um limite de 4096 tokens, enquanto o modelo GPT-4 pode processar até 128.000 tokens de uma vez. Isso significa que a quantidade de texto que você pode fornecer ao modelo (seja como entrada ou como parte de uma conversa contínua) é limitada pelo número de tokens que o texto contém.

Além disso, a forma como o texto é dividido em tokens pode variar dependendo do idioma. Por exemplo, em inglês, uma frase como “I love cats” seria dividida em três tokens, correspondendo às três palavras na frase. No entanto, em um idioma como o chinês, onde as palavras não são separadas por espaços, a divisão em tokens pode ser mais complexa. Essas diferenças na tokenização podem ter implicações importantes para o uso de modelos de linguagem em diferentes idiomas e contextos.

Rumores sobre GPT-4.5 Turbo

Há especulações sobre o GPT-4.5 Turbo, descrito como o modelo mais rápido, preciso e escalável da OpenAI. Ele possui uma janela de contexto de 256.000 tokens, o que é o dobro do GPT-4 Turbo. Isso significa que ele pode considerar um número muito maior de palavras anteriores ao gerar uma resposta, permitindo respostas mais coerentes e relevantes em conversas longas. Além disso, o modelo estará atualizado até junho de 2024, o que sugere que ele terá acesso a informações mais recentes.

Comparação de Tokens em Modelos GPT

Cada modelo GPT tem uma maneira específica de lidar com tokens, e isso pode ter um impacto significativo em suas capacidades e desempenho. Por exemplo, o GPT-3 tem um limite de 4096 tokens. Isso significa que ele pode processar textos ou conversas de até 4096 tokens de uma vez. Se a entrada exceder esse limite, o modelo não será capaz de processá-la completamente.

Por outro lado, o GPT-4 pode lidar com até 128.000 tokens de uma vez. Isso permite que ele processe textos ou conversas muito mais longos do que o GPT-3. No entanto, é importante notar que o aumento do limite de tokens também pode levar a um aumento no tempo de processamento e nos custos computacionais.

Além disso, a maneira como diferentes modelos GPT dividem o texto em tokens pode variar. Por exemplo, enquanto o GPT-3 tende a dividir o texto em tokens baseados em palavras, o GPT-4 pode dividir o texto em tokens baseados em subpalavras ou caracteres. Essas diferenças na tokenização podem ter implicações importantes para a precisão e eficiência dos modelos.

Modelos GPT-4 e GPT-4 Turbo:

1. gpt-4-0125-preview: Janela de contexto de 128.000 tokens, dados de treinamento até dezembro de 2023.
2. gpt-4-turbo-preview: Janela de contexto de 128.000 tokens, dados de treinamento até dezembro de 2023.
3. gpt-4-1106-preview: Janela de contexto de 128.000 tokens, dados de treinamento até abril de 2023.
4. gpt-4-vision-preview: Janela de contexto de 128.000 tokens, dados de treinamento até abril de 2023.
5. gpt-4-1106-vision-preview: Janela de contexto de 128.000 tokens, dados de treinamento até abril de 2023.
6. gpt-4: Janela de contexto de 8.192 tokens, dados de treinamento até setembro de 2021.
7. gpt-4-0613: Janela de contexto de 8.192 tokens, dados de treinamento até setembro de 2021.
8. gpt-4-32k: Janela de contexto de 32.768 tokens, dados de treinamento até setembro de 2021.
9. gpt-4-32k-0613: Janela de contexto de 32.768 tokens, dados de treinamento até setembro de 2021.

Modelos GPT-3.5 Turbo:

1. gpt-3.5-turbo-0125: Janela de contexto de 16.385 tokens, dados de treinamento até setembro de 2021.
2. gpt-3.5-turbo: Janela de contexto de 16.385 tokens, dados de treinamento até setembro de 2021.
3. gpt-3.5-turbo-1106: Janela de contexto de 16.385 tokens, dados de treinamento até setembro de 2021.
4. gpt-3.5-turbo-instruct: Janela de contexto de 4.096 tokens, dados de treinamento até setembro de 2021.
5. gpt-3.5-turbo-16k: Janela de contexto de 16.385 tokens, dados de treinamento até setembro de 2021.
6. gpt-3.5-turbo-0613: Janela de contexto de 16.385 tokens, dados de treinamento até setembro de 2021.

Entendendo a Janela de Contexto

A janela de contexto é um conceito fundamental em modelos de linguagem como o GPT. Em termos simples, a janela de contexto refere-se ao número máximo de tokens que o modelo pode considerar ao gerar uma resposta. Isso é semelhante à “memória de curto prazo” do modelo – determina o quanto de uma conversa ou texto o modelo pode “lembrar” ao gerar uma resposta.

Por exemplo, se a janela de contexto de um modelo é de 4096 tokens, isso significa que o modelo só pode levar em conta os últimos 4096 tokens ao gerar uma resposta. Se a conversa exceder essa quantidade, os tokens mais antigos serão esquecidos pelo modelo. Isso pode ter implicações importantes para a qualidade das respostas do modelo, especialmente em conversas longas ou complexas onde o contexto anterior pode ser crucial para entender e responder corretamente às solicitações do usuário.

Além disso, a janela de contexto também limita o comprimento da resposta que o modelo pode gerar. Se a resposta exceder a janela de contexto, o modelo terá que truncá-la, o que pode resultar em respostas incompletas.

Exemplos de Janela de Contexto

Para ilustrar o conceito de janela de contexto, vamos considerar alguns exemplos práticos. Suponha que você esteja usando um modelo de linguagem para analisar um relatório financeiro longo. Se o relatório tiver 5000 tokens e a janela de contexto do modelo for de 4096 tokens, o modelo não será capaz de considerar o relatório inteiro de uma vez. Isso pode resultar em uma análise que perde informações importantes do final do relatório.

Outro exemplo pode ser encontrado na preparação de declarações fiscais. Se você está usando um modelo de linguagem para preparar uma declaração fiscal complexa e a declaração excede a janela de contexto do modelo, o modelo pode não ser capaz de considerar todas as informações necessárias para preparar a declaração corretamente.

Assim, considere o exemplo de uma auditoria. Em uma auditoria, um contador pode usar um modelo de linguagem para revisar uma série de transações. Se o número de transações for muito grande e exceder a janela de contexto do modelo, o modelo pode perder algumas transações, o que pode afetar a precisão da auditoria.

Influência da Janela de Contexto no Encadeamento de Prompts

A janela de contexto tem um papel importante no encadeamento de prompts em uma conversa com um modelo de linguagem. Por exemplo, se você está tendo uma conversa com um modelo e menciona no início que gosta de gatos, e depois de muitas voltas de conversa (digamos, 5000 tokens depois), você pergunta: “Qual é o meu animal favorito?”. Se a janela de contexto do modelo for de 4096 tokens, o modelo não se lembrará de sua preferência por gatos porque essa informação está fora de sua janela de contexto.

Além disso, a janela de contexto também afeta a continuidade da conversa. Se a conversa exceder a janela de contexto, o modelo pode começar a perder o contexto das partes iniciais da conversa. Isso pode levar a respostas que não fazem sentido ou que parecem desconexas do restante da conversa.

Enfim, a janela de contexto também influencia a compreensão do prompt pelo modelo. Se um prompt individual for muito longo e exceder a janela de contexto, o modelo não será capaz de processar o prompt inteiro. Isso pode resultar em uma compreensão incompleta do prompt e, consequentemente, em uma resposta inadequada.

Influência da Janela de Contexto na Manipulação de Arquivos

A janela de contexto também desempenha um papel crucial na manipulação de arquivos. Por exemplo, se você está usando um modelo de linguagem para ler um arquivo de texto grande, a janela de contexto do modelo determinará o quanto desse arquivo pode ser lido de uma vez. Se o arquivo exceder a janela de contexto, o modelo terá que ler o arquivo em partes, o que pode ser menos eficiente e pode resultar em perda de contexto.

Além disso, se você está usando um modelo de linguagem para escrever um arquivo de texto grande, a janela de contexto limitará o tamanho do arquivo que o modelo pode escrever de uma vez. Se o conteúdo que você deseja escrever exceder a janela de contexto, você terá que escrever o arquivo em partes.

Finalmente, a janela de contexto também pode afetar a capacidade do modelo de processar arquivos complexos ou estruturados, como planilhas ou arquivos CSV. Se o arquivo contiver mais dados do que a janela de contexto pode acomodar, o modelo pode não ser capaz de processar o arquivo corretamente.

Estratégias para Superar o Limite da Janela de Contexto no Encadeamento de Prompts

Existem várias estratégias que você pode usar para superar o limite da janela de contexto ao encadear prompts. Uma delas é resumir as informações importantes dos prompts anteriores e incluí-las no novo prompt. Isso permite que o modelo “lembre” as informações importantes mesmo que os prompts anteriores estejam fora da janela de contexto.

Outra estratégia é focar nas informações que são mais relevantes para a resposta que você deseja do modelo. Isso pode ajudar a garantir que o modelo tenha todas as informações necessárias dentro da janela de contexto. Além disso, se você está tentando fazer o modelo realizar uma tarefa complexa que excede a janela de contexto, considere dividir a tarefa em partes menores. Você pode então alimentar cada parte para o modelo sequencialmente.

Em resumo, se há informações importantes que o modelo precisa lembrar ao longo da conversa, considere repeti-las em prompts subsequentes para garantir que elas permaneçam dentro da janela de contexto.

Estratégias para Superar o Limite da Janela de Contexto na Manipulação de Arquivos

Quando se trata de manipular arquivos grandes que excedem a janela de contexto, existem várias estratégias que você pode usar. Uma delas é dividir o arquivo em partes menores. Cada parte pode então ser processada pelo modelo individualmente. Isso pode ser particularmente útil ao analisar arquivos de log grandes ou ao processar grandes conjuntos de dados.

Outra estratégia é resumir o arquivo, se o conteúdo completo do arquivo não for necessário. Por exemplo, se você está usando um modelo de linguagem para analisar um relatório financeiro longo, você pode criar um resumo do relatório que caiba dentro da janela de contexto do modelo.

Além disso, você pode considerar o processamento incremental do arquivo. Em vez de tentar processar o arquivo inteiro de uma vez, você pode processá-lo incrementalmente. Por exemplo, você pode ler o arquivo linha por linha ou bloco por bloco, processar cada parte com o modelo e, em seguida, combinar os resultados.

Então, para arquivos muito grandes, você pode criar um índice do arquivo que mapeia palavras-chave ou conceitos para suas localizações no arquivo. Então, você pode usar este índice para direcionar o modelo para as partes relevantes do arquivo.

Essas estratégias podem ajudar a superar o limite da janela de contexto ao manipular arquivos grandes, permitindo que você aproveite ao máximo os modelos de linguagem em suas tarefas de contabilidade.

Conclusão

A compreensão dos conceitos de tokens e janela de contexto é fundamental para o uso eficaz de modelos de linguagem em tarefas de contabilidade. Os tokens desempenham um papel crucial na determinação da quantidade de informação que um modelo de linguagem pode processar, enquanto a janela de contexto determina o quanto de uma conversa ou texto o modelo pode “lembrar” ao gerar uma resposta.

Ao trabalhar com arquivos grandes ou ao encadear prompts em uma conversa, é importante considerar a janela de contexto do modelo. Existem várias estratégias que podem ser usadas para superar o limite da janela de contexto, como resumir informações, focar em informações relevantes, dividir tarefas complexas em partes menores e repetir informações importantes.

No entanto, é importante lembrar que essas estratégias podem exigir algum experimento para encontrar a abordagem mais eficaz para sua situação específica. Com a compreensão correta desses conceitos e a aplicação eficaz dessas estratégias, os modelos de linguagem podem ser uma ferramenta poderosa para profissionais da contabilidade.

Dicas práticas para superar o limite da janela de contexto

Listo aqui sete dicas práticas para superar o limite da janela de contexto ao encadear prompts:

1. Resumir Informações Anteriores: Se a conversa está se tornando muito longa, você pode resumir as informações importantes dos prompts anteriores e incluí-las no novo prompt. Isso permite que o modelo “lembre” as informações importantes mesmo que os prompts anteriores estejam fora da janela de contexto.
2. Focar em Informações Relevantes: Ao formular seu prompt, concentre-se nas informações que são mais relevantes para a resposta que você deseja do modelo. Isso pode ajudar a garantir que o modelo tenha todas as informações necessárias dentro da janela de contexto.
3. Dividir Tarefas Complexas em Partes Menores: Se você está tentando fazer o modelo realizar uma tarefa complexa que excede a janela de contexto, considere dividir a tarefa em partes menores. Você pode então alimentar cada parte para o modelo sequencialmente.
4. Repetir Informações Importantes: Se há informações importantes que o modelo precisa lembrar ao longo da conversa, considere repeti-las em prompts subsequentes para garantir que elas permaneçam dentro da janela de contexto.
5. Usar o Modelo para Rastrear o Contexto: Em alguns casos, você pode usar o próprio modelo para rastrear o contexto da conversa. Por exemplo, você pode pedir ao modelo para resumir a conversa até agora ou para lembrá-lo de informações importantes.
6. Usar Ponteiros de Contexto: Para tarefas como a extração de informações de um arquivo, você pode usar “ponteiros de contexto” que indicam onde no arquivo as informações relevantes podem ser encontradas. Isso permite que você direcione o modelo para as partes relevantes do arquivo sem exceder a janela de contexto.
7. Usar a Janela de Contexto Eficientemente: Tente usar a janela de contexto de maneira eficiente, garantindo que cada token na janela de contexto seja útil para a tarefa em questão. Evite preencher a janela de contexto com informações desnecessárias ou redundantes.

Dicas práticas para superar o limite da janela de contexto ao manipular arquivos

Aqui estão sete dicas práticas para superar o limite da janela de contexto ao manipular arquivos grandes:

1. Dividir o Arquivo em Partes Menores: Se um arquivo é muito grande e excede a janela de contexto do modelo, você pode dividir o arquivo em partes menores. Cada parte pode então ser processada pelo modelo individualmente.
2. Resumir o Arquivo: Se o conteúdo completo do arquivo não for necessário, você pode criar um resumo do arquivo que caiba dentro da janela de contexto do modelo.
3. Processamento Incremental: Em vez de tentar processar o arquivo inteiro de uma vez, você pode processá-lo incrementalmente. Por exemplo, você pode ler o arquivo linha por linha ou bloco por bloco, processar cada parte com o modelo e, em seguida, combinar os resultados.
4. Usar Ponteiros de Contexto: Para tarefas como a extração de informações de um arquivo, você pode usar “ponteiros de contexto” que indicam onde no arquivo as informações relevantes podem ser encontradas. Isso permite que você direcione o modelo para as partes relevantes do arquivo sem exceder a janela de contexto.
5. Indexação e Busca: Para arquivos muito grandes, você pode criar um índice do arquivo que mapeia palavras-chave ou conceitos para suas localizações no arquivo. Então, você pode usar este índice para direcionar o modelo para as partes relevantes do arquivo.
6. Usar a Janela de Contexto Eficientemente: Tente usar a janela de contexto de maneira eficiente, garantindo que cada token na janela de contexto seja útil para a tarefa em questão. Evite preencher a janela de contexto com informações desnecessárias ou redundantes.
7. Experimentar com Diferentes Modelos: Diferentes modelos têm diferentes tamanhos de janela de contexto. Experimentar com diferentes modelos pode ajudá-lo a encontrar um que seja adequado para a tarefa em questão, especialmente se você estiver lidando com arquivos muito grandes.

Tipos de arquivos

O tipo de arquivo a ser manipulado pode influenciar tanto o número de tokens quanto a janela de contexto. Aqui estão alguns pontos a considerar:

1. Tamanho do Arquivo: Arquivos maiores geralmente contêm mais tokens. Por exemplo, um arquivo de texto com muitas palavras resultará em um maior número de tokens quando comparado a um arquivo de texto menor.
2. Tipo de Dados: O tipo de dados no arquivo também pode afetar o número de tokens. Por exemplo, um arquivo CSV com muitas colunas e linhas pode resultar em um grande número de tokens, pois cada célula, separador e quebra de linha pode ser considerado um token.
3. Estrutura do Arquivo: Arquivos com estruturas complexas, como XML ou JSON, podem ter mais tokens devido à inclusão de etiquetas, chaves e outros elementos estruturais.
4. Janela de Contexto: A janela de contexto pode limitar a quantidade de dados de um arquivo que pode ser processada de uma vez. Se um arquivo excede o tamanho da janela de contexto, ele precisará ser dividido em partes menores para processamento.
5. Manipulação de Arquivos: Dependendo da tarefa, você pode precisar ajustar a forma como manipula o arquivo para se adequar à janela de contexto. Por exemplo, se estiver extraindo informações de um arquivo grande, você pode precisar processar o arquivo em blocos que se ajustem à janela de contexto.

Portanto, ao trabalhar com arquivos, é importante levar em consideração o número de tokens e a janela de contexto para garantir que os dados possam ser processados de maneira eficaz pelo modelo de linguagem.

Vantagens e desvantagens

Essas são algumas vantagens e desvantagens de vários tipos de arquivos comuns no contexto de tokens e janelas de contexto:

1. PDF:
   • Vantagens: Os arquivos PDF são amplamente utilizados e mantêm a formatação original do documento, independentemente do dispositivo ou software usado para abri-los. Eles também podem conter imagens, gráficos e links.
   • Desvantagens: A extração de texto de arquivos PDF pode ser desafiadora, pois eles podem conter elementos não textuais, como imagens e gráficos. Além disso, o texto em um PDF pode não ser contínuo, o que pode resultar em uma contagem de tokens imprecisa.
2. DOC (Word):
   • Vantagens: Os arquivos DOC são fáceis de editar e podem conter uma variedade de elementos, incluindo texto, imagens, tabelas e gráficos.
   • Desvantagens: Semelhante aos PDFs, a extração de texto de arquivos DOC pode ser desafiadora devido à presença de elementos não textuais. Além disso, a formatação complexa pode resultar em uma contagem de tokens imprecisa.
3. TXT:
   • Vantagens: Os arquivos TXT contêm apenas texto, o que simplifica a contagem de tokens. Eles são fáceis de ler e escrever por modelos de linguagem.
   • Desvantagens: Os arquivos TXT não suportam formatação ou elementos não textuais. Eles também podem não ser adequados para dados estruturados.
4. JSON:
   • Vantagens: Os arquivos JSON são fáceis de ler e escrever para humanos e máquinas. Eles são ideais para armazenar e trocar dados estruturados.
   • Desvantagens: A estrutura de dados do JSON pode aumentar a contagem de tokens. Além disso, os arquivos JSON podem ser difíceis de trabalhar se forem muito grandes ou complexos.
5. XLS (Excel):
   • Vantagens: Os arquivos XLS podem armazenar grandes quantidades de dados estruturados e suportam uma variedade de funções de processamento de dados.
   • Desvantagens: A extração de dados de arquivos XLS pode ser complexa. Além disso, a contagem de tokens pode ser afetada pela estrutura da planilha e pela presença de fórmulas ou funções.
6. RTF:
   • Vantagens: Os arquivos RTF suportam formatação de texto e são legíveis por muitos processadores de texto.
   • Desvantagens: A formatação de texto em arquivos RTF pode complicar a contagem de tokens. Além disso, eles não são tão amplamente usados como outros formatos de arquivo.
7. JPG:
   • Vantagens: Os arquivos JPG são amplamente usados para armazenar imagens.
   • Desvantagens: Como os arquivos JPG contêm imagens, eles não contêm tokens no sentido tradicional. Modelos de linguagem como o GPT-3 e o GPT-4 não podem processar diretamente imagens. No entanto, modelos mais recentes como o GPT-4 Vision podem processar imagens convertendo-as em descrições textuais, que são então tokenizadas.

Exemplo de algorítimo

Veja um exemplo de um algoritmo em linguagem natural para manipular arquivos grandes e superar o limite da janela de contexto:

1. Iniciar: Comece abrindo o arquivo grande que você deseja processar.
2. Dividir o Arquivo: Divida o arquivo em blocos menores, cada um contendo um número de tokens que esteja dentro da janela de contexto do modelo. Por exemplo, se a janela de contexto do modelo for de 4096 tokens, cada bloco deve conter no máximo 4096 tokens.
3. Processar Cada Bloco: Para cada bloco, faça o seguinte:
   • Envie o bloco para o modelo de linguagem.
   • Receba a resposta do modelo.
   • Armazene ou processe a resposta conforme necessário.
4. Verificar se Há Mais Blocos: Verifique se há mais blocos no arquivo. Se houver, volte para a etapa 3. Se não houver, prossiga para a próxima etapa.
5. Finalizar: Depois que todos os blocos forem processados, finalize qualquer processamento ou armazenamento de dados necessário.
6. Fechar o Arquivo: Feche o arquivo grande que você estava processando.

Este é um exemplo simplificado e pode precisar ser ajustado dependendo das necessidades específicas da tarefa. Por exemplo, se a ordem dos blocos for importante, você pode precisar encontrar uma maneira de preservar o contexto entre os blocos. Além disso, a divisão do arquivo em blocos deve ser feita de maneira que faça sentido para os dados – por exemplo, se o arquivo contiver texto, você pode querer dividir o arquivo em blocos que correspondam a parágrafos ou seções completas.

Referências

OPENAI. GPT-4 and GPT-4 Turbo. Disponível em: https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4-and-gpt-4-turbo. Acesso em: 26 mar. 2024.

OPENAI. What are tokens and how to count them? Disponível em: https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them. Acesso em: 26 mar. 2024.