GPT-3 vs GPT-4 | Qual é a diferença?

Modelos de Transformador Generativo Pré-treinado (GPT) têm vindo a fazer ondas no mundo da inteligência artificial. Com um melhor desempenho em relação às arquitecturas de rede neural existentes e uma escala sem precedentes, estes modelos de processamento de linguagem têm revolucionado a IA baseada na linguagem natural.

O Transformador Generativo Pré-formado 3 (GPT-3) e o Transformador Generativo Pré-formado 4 (GPT-4) são duas das mais recentes ferramentas para desenvolver e melhorar a inteligência artificial (IA). O GPT-3 foi lançado em Maio de 2020 e especula-se que o seu sucessor, GPT-4, seja lançado ao público no início de 2023. Ambos os GPT oferecerão capacidades avançadas para o processamento de linguagem natural, mas existem algumas diferenças significativas entre os dois.

O que é o GPT?

Um Transformador Generativo Pré-formado (GPT) é uma sofisticada arquitectura de rede neural utilizada para treinar grandes modelos linguísticos (LLMs). Faz uso de grandes quantidades de texto disponíveis publicamente na Internet para simular a comunicação humana.

Um modelo de linguagem GPT pode ser utilizado para fornecer soluções de inteligência artificial que lidam com tarefas de comunicação complexas. Graças aos LLMs baseados em GPT, os computadores são capazes de lidar com operações como resumo de texto, tradução automática, classificação, e geração de código. O GPT também permite a criação de IA conversacional, capaz de responder a perguntas e de fornecer valiosos conhecimentos sobre a informação a que os modelos foram expostos.

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O GPT é um modelo apenas de texto. Concentrando-se apenas na geração de texto permite à inteligência artificial navegar e analisar texto de forma mais eficaz, sem distracções. Embora o GPT-3 seja um modelo apenas de texto, ainda não sabemos se o GPT-4 continua nessa direcção ou se será uma rede neural multi-modal.

Porque é que o GPT é tão importante?

O GPT representa uma revolução na forma como o conteúdo de texto gerado por IA é criado. Os modelos GPT - com parâmetros de aprendizagem que variam nas centenas de mil milhões - são incrivelmente inteligentes e têm uma vantagem considerável sobre todas as versões anteriores de modelos linguísticos. 

Usos do GPT

O GPT pode ser aplicado a uma vasta gama de aplicações como, por exemplo:

• Criação de conteúdos: Da poesia do século XVIII às consultas SQL, os modelos GPT podem ser alimentados com qualquer tipo de prontidão e começarão a produzir resultados de texto coerentes e semelhantes aos humanos.
• Sumário de texto: Ao ser capaz de gerar um texto fluente, semelhante ao humano, o GPT-4 será capaz de reinterpretar qualquer tipo de documento de texto e formar um resumo intuitivo do mesmo com a sua capacidade de gerar um texto fluente, semelhante ao humano. Isto é útil para condensar longos volumes de dados para uma recolha e análise mais eficaz de insight.
• Responder a perguntas: Uma das principais competências do software GPT é a sua capacidade de compreender a fala, incluindo perguntas. Além disso, pode fornecer respostas precisas ou explicações detalhadas, dependendo das necessidades do utilizador. Isto significa que o serviço ao cliente e as funções de apoio técnico podem ser consideravelmente melhoradas através de soluções alimentadas pelo GPT-4.
• Tradução automática: As tarefas de tradução de línguas tratadas por software alimentado por GPT são instantâneas e precisas. Através da formação de IA em grandes conjuntos de dados de material já traduzido, a sua precisão e fluência podem ser melhoradas. Na verdade, o GPT pode fazer mais do que traduzir de uma língua para outra. Os modelos de IA GPT podem mesmo pegar na fala legal e transformá-la em linguagem natural simples.
• Segurança alimentada por IA: Como a IA GPT é capaz de reconhecimento de texto, pode ser usada para identificar qualquer forma de linguagem. Esta capacidade pode ser utilizada para identificar e assinalar certos tipos de comunicação.para que o conteúdo tóxico da Internet possa ser identificado e tratado de forma mais eficaz.
• IA Conversacional: A tecnologia Chatbot desenvolvida usando software GPT pode tornar-se incrivelmente inteligente. Isto permite a criação de assistentes virtuais de aprendizagem por máquina, capazes de ajudar os profissionais a desempenharem as suas tarefas independentemente da indústria. Por exemplo, uma IA conversacional na indústria da saúde pode ser utilizada para analisar os dados dos pacientes para sugerir diagnósticos e opções de tratamento.
• Criação da App: Modelos de IA do tipo GPT podem tornar-se capazes de criar aplicações e ferramentas de layout com um feedback humano mínimo. À medida que continuam a melhorar, é possível que criem ainda mais do código envolvido na criação de plugins e outros tipos de software com apenas uma descrição do que se pretende alcançar.

Quais são as diferenças entre o GPT-3 e o GPT-4?

GPT-4 promete um enorme salto de desempenho sobre GPT-3, incluindo uma melhoria na geração de texto que imita o comportamento humano e os padrões de velocidade.

O GPT-4 é capaz de lidar com tradução linguística, sumário de texto e outras tarefas de uma forma mais versátil e adaptável. O software treinado através dele será capaz de inferir as intenções dos utilizadores com maior precisão, mesmo quando o erro humano interfere com as instruções.

Mais potência numa escala menor

Especula-se que o GPT-4 seja apenas ligeiramente maior do que o GPT-3. O modelo mais recente elimina a ideia errada de que a única maneira de melhorar é ficar maior, confiando mais nos parâmetros de aprendizagem da máquina do que no tamanho. Embora continue a ser maior do que a maioria das redes neurais da geração anterior, o seu tamanho não será tão relevante para o seu desempenho.

Algumas das mais recentes soluções de software linguístico implementam modelos incrivelmente densos, atingindo mais de três vezes o tamanho do GPT-3. No entanto, o tamanho por si só não se traduz necessariamente em níveis de desempenho mais elevados. Pelo contrário, os modelos mais pequenos parecem ser a forma mais eficiente de treinar a inteligência digital. Muitas empresas estão a fazer a mudança para sistemas mais pequenos e a beneficiar da mudança. Não só o seu desempenho é melhorado, como também podem reduzir os seus custos informáticos, a pegada de carbono, e as barreiras à entrada.

Uma revolução na optimização

Um dos maiores inconvenientes dos modelos linguísticos tem sido os recursos que vão para a sua formação. As empresas decidem frequentemente trocar a precisão por uma etiqueta de preço mais baixo, levando a modelos de IA notavelmente suboptimizados. Muitas vezes, a inteligência artificial só é ensinada uma vez, o que a impede de adquirir o melhor conjunto de hiperparâmetros para a taxa de aprendizagem, tamanho do lote, e duração da sequência, entre outras características.

Durante muito tempo, pensava-se que o desempenho do modelo era principalmente afectado pelo tamanho do modelo. Isto levou muitas grandes empresas, incluindo Google, Microsoft, e Facebook, a gastar grandes quantidades de capital na construção dos maiores sistemas. Contudo, este método não levava em conta a quantidade de dados que os modelos estavam a ser alimentados.

Mais recentemente, a afinação de hiperparâmetros demonstrou ser um dos motores mais significativos de melhoria do desempenho. Contudo, isto não é alcançável para modelos maiores. Novos modelos de parametrização podem ser treinados por uma fracção do custo numa escala menor para depois transferir os hiperparâmetros para um sistema maior praticamente sem qualquer custo.

Devido a isto, o GPT-4 não precisa de ser muito maior do que o GPT-3 para ser mais poderoso. A sua optimização baseia-se na melhoria de variáveis que não o tamanho do modelo - tais como dados de maior qualidade, embora não possamos ter o quadro completo até ao seu lançamento. Desenvolvimentos incríveis em todos os parâmetros de referência podem ser alcançados por um GPT-4 afinado capaz de utilizar o conjunto correcto de hiperparâmetros, tamanhos óptimos de modelos, e um número preciso de parâmetros.

O que significará para a modelação linguística?

O GPT-4 é um enorme salto em frente no campo da tecnologia de processamento da linguagem natural. Tem o potencial de se tornar uma ferramenta inestimável para qualquer pessoa que necessite de gerar texto.

O foco do GPT-4 é o fornecimento de uma maior funcionalidade e uma utilização mais eficaz dos recursos. Em vez de depender de modelos grandes, é optimizado para fazer o melhor a partir de modelos mais pequenos. Com uma optimização suficiente, os modelos pequenos podem acompanhar e até ultrapassar os modelos maiores. Além disso, a implementação de modelos mais pequenos permite a criação de soluções mais rentáveis e amigas do ambiente.

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O que significa para os utilizadores e as empresas?

Embora o utilizador médio da Internet possa não notar muitas mudanças após a implementação do GPT-4, isso irá alterar a forma como muitas empresas operam. O GPT-4 será capaz de gerar vastas quantidades de conteúdo a uma velocidade cegante, permitindo às empresas operar vários aspectos do seu negócio com a ajuda de inteligência artificial.

As empresas que obtêm o GPT-4 ganham a capacidade de gerar conteúdo automaticamente, poupando tempo e dinheiro enquanto aumentam o seu alcance. Uma vez que a tecnologia pode funcionar com qualquer tipo de texto, as aplicações práticas do GTP-4 são praticamente ilimitadas.

Como é que isso pode fazer crescer o meu negócio?

O foco do GPT-4 na funcionalidade traduz-se num aumento da eficiência operacional. As empresas podem utilizar a IA para aumentar os seus esforços de apoio ao cliente, as suas estratégias de geração de conteúdos, e mesmo para melhorar as actividades de vendas e marketing.

O GPT-4 dá poder às empresas para:

• Criar grandes volumes de conteúdo: Os modelos linguísticos avançados da próxima geração permitem às empresas criar conteúdos de alta qualidade a um ritmo muito rápido. Por exemplo, uma empresa pode confiar na inteligência artificial para gerar conteúdos de redes sociais numa base consistente. Isto ajuda uma empresa a manter uma boa presença online sem ter de se preocupar muito com isso.
• Aumentar as capacidades de apoio ao cliente: Os AIs capazes de produzir respostas semelhantes às humanas são incrivelmente úteis para o apoio ao cliente. Ao produzir respostas claras às consultas dos clientes, as soluções de IA podem lidar com a grande maioria das situações comuns de apoio ao cliente. Isto ajuda a reduzir a quantidade de bilhetes de apoio ao cliente, ao mesmo tempo que proporciona aos clientes um método mais directo de obter respostas.
• Personalizar a experiência de marketing: Graças ao GPT-4, será mais fácil criar conteúdos publicitários que atendam a demografias variadas. A IA pode gerar conteúdos e anúncios direccionados que são mais relevantes para as pessoas que os irão consumir. Esta estratégia pode ajudar a aumentar as taxas de conversão entre os utilizadores online.

Que impacto terá na criação de software?

Espera-se que o GPT-4 continue o seu impacto na indústria de desenvolvimento de software. Os programadores podem esperar receber ajuda da IA durante a criação de código para novos programas de software para automatizar a maior parte das tarefas de programação manual repetitiva.

Qual é a importância do GPT?

Em conclusão, o GPT-3 e o GPT-4 representam avanços cruciais no campo dos modelos linguísticos. A adopção do GPT-3 ao longo de uma variedade de aplicações tem sido a prova do interesse intenso na tecnologia e do potencial contínuo para o seu futuro. Embora ainda não tenha sido lançado, espera-se que o GPT-4 beneficie de avanços consideráveis que tornarão estes poderosos modelos linguísticos ainda mais versáteis. Será fascinante ver como estes modelos se desenvolvem no futuro, uma vez que têm o poder de alterar fundamentalmente a forma como comunicamos com os robôs e interpretamos a linguagem natural.

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