é uma abordagem de aprendizado de máquina que utiliza uma rede neural transformadora treinada sob demanda em uma grande quantidade de dados textuais para realizar tarefas diversas, como geração de texto, tradução, questionamento e resposta, entre outras.

ele aprende a prever a próxima palavra em uma sequência, mas não tem uma compreensão profunda da estrutura e do conteúdo da linguagem.

apesar de ele entender contextos, gerar respostas coesas e manter uma conversa significativa, ele não foi afinado especificamente para tarefas de conversação.

é uma ferramenta poderosa, mas pode gerar respostas que não são necessariamente precisas ou contextualmente apropriadas, pois sua geração é baseada em padrões aprendidos nos dados de treinamento.

lista uma bibliografia segura de onde as informações apresentadas foram retiradas.

os modelos baseados em n-gramas recuperam uma quantidade imensa de informação em um idioma e podem ter bom desempenho em identificação de idioma e correção ortográfica.

é importante a seleção de características e o pré processamento para eliminar anomalias.

a classificação de texto pode ser feita com modelos de n-gramas com qualquer algoritmo de classificação tradicional.

sistemas de recuperação de informação utilizam um modelo de linguagem simples baseado em saco de palavras e conseguem bons desempenhos em termos de cobertura e precisão com corpora muito grandes de texto.

sistemas de extração de informação utilizam um modelo mais complexo que inclui noções limitadas de sintaxe e semântica e podem ser construídos a partir de autômatos de estado finito.