GPT-3 vs GPT-4 | Qual é a diferença?

Os modelos Generative Pre-trained Transformer (GPT) têm vindo a fazer furor no mundo da inteligência artificial. Com um desempenho melhorado em relação às arquitecturas de redes neurais existentes e uma escala sem precedentes, estes modelos de processamento de linguagem revolucionaram a IA baseada na linguagem natural.

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

O que é GPT?

Um transformador generativo pré-treinado (GPT ) é uma arquitetura de rede neural sofisticada utilizada para treinar grandes modelos linguísticos (LLMs). Utiliza grandes quantidades de texto da Internet disponível ao público para simular a comunicação humana.

Um modelo de linguagem GPT pode ser utilizado para fornecer soluções de inteligência artificial que tratam de tarefas de comunicação complexas. LLMs Graças ao GPT, os computadores são capazes de efetuar operações como a sumarização de textos, a tradução automática, a classificação e a geração de códigos. O GPT também permite a criação de IA conversacional, capaz de responder a perguntas e fornecer informações valiosas sobre as informações a que os modelos foram expostos.

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

Porque é que o GPT é tão importante?

GPT representa uma revolução na forma como os conteúdos de texto gerados por IA são criados. Os modelos GPT - com parâmetros de aprendizagem que variam entre as centenas de milhares de milhões - são incrivelmente inteligentes e têm uma vantagem considerável sobre todas as versões anteriores dos modelos linguísticos. 

Utilizações de GPT

GPT pode ser aplicado a uma vasta gama de aplicações, tais como:

• Criação de conteúdos: Desde poesia do século XVIII a consultas SQL, os modelos GPT podem ser alimentados com qualquer tipo de pedido e começarão a produzir resultados de texto coerentes e semelhantes aos humanos.
• Sumarização de textos: Ao ser capaz de gerar texto fluente e 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 texto fluente e semelhante ao humano. Isto é útil para condensar grandes volumes de dados para uma recolha e análise mais eficazes.
• Responder a perguntas: Uma das principais competências do software GPT é a sua capacidade de compreender o discurso, incluindo perguntas. Além disso, pode fornecer respostas precisas ou explicações detalhadas, dependendo das necessidades do utilizador. Isto significa que o serviço de apoio ao cliente e as funções de apoio técnico podem ser consideravelmente melhorados através das soluções alimentadas por GPT-4.
• Tradução automática: As tarefas de tradução de línguas tratadas por software alimentado por GPT são instantâneas e exactas. Ao treinar a IA em grandes conjuntos de dados de material já traduzido, a sua precisão e fluência podem ser melhoradas. De facto, o GPT pode fazer mais do que traduzir de uma língua para outra. GPT Os modelos de IA podem até pegar em discursos jurídicos e transformá-los em linguagem natural simples.
• Segurança baseada em IA: Como o GPT AI é capaz de reconhecer texto, pode ser utilizado para identificar qualquer forma de linguagem. Esta capacidade pode ser utilizada para identificar e assinalar determinados tipos de comunicação, de modo a que os conteúdos tóxicos da Internet possam ser identificados e tratados de forma mais eficaz.
• IA conversacional: a tecnologia de chatbot desenvolvida com o software GPT pode tornar-se incrivelmente inteligente. Isto permite a criação de assistentes virtuais com aprendizagem automática, capazes de ajudar os profissionais a realizar as suas tarefas, independentemente do sector. Por exemplo, uma IA de conversação no sector da saúde pode ser utilizada para analisar dados de pacientes para sugerir diagnósticos e opções de tratamento.
• Criação de aplicações: os modelos de IA do tipoGPT podem tornar-se capazes de criar aplicações e ferramentas de apresentação com um mínimo de feedback humano. À medida que continuarem a melhorar, é possível que criem ainda mais código envolvido na criação de plug-ins e outros tipos de software apenas com uma descrição do que se pretende alcançar.

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

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

GPTA tecnologia -4 é capaz de lidar com a tradução de línguas, o resumo de textos 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

GPTEspecula-se que o modelo -4 seja apenas ligeiramente maior do que o GPT-3. O modelo mais recente elimina a ideia errónea de que a única forma de melhorar é tornar-se maior, baseando-se mais nos parâmetros de aprendizagem automática do que no tamanho. Embora continue a ser maior do que a maioria das redes neuronais 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 de GPT-3. No entanto, o tamanho por si só não se traduz necessariamente em níveis de desempenho mais elevados. Pelo contrário, modelos mais pequenos parecem ser a forma mais eficiente de treinar a inteligência digital. Muitas empresas estão a mudar para sistemas mais pequenos e a beneficiar dessa mudança. Não só o seu desempenho é melhorado, como também podem reduzir os custos de computação, a pegada de carbono e as barreiras de 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.

Por este motivo, o GPT-4 não precisa de ser muito maior do que o GPT-3 para ser mais potente. A sua otimização baseia-se na melhoria de outras variáveis para além do tamanho do modelo - como dados de maior qualidade - embora não possamos ter uma visão completa até ao seu lançamento. Podem ser alcançados desenvolvimentos incríveis em todos os parâmetros de referência através de um GPT-4 aperfeiçoado, capaz de utilizar o conjunto correto de hiperparâmetros, tamanhos de modelo ideais e um número preciso de parâmetros.

O que significará para a modelação linguística?

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

O objetivo do GPT-4 é proporcionar uma maior funcionalidade e uma utilização mais eficaz dos recursos. Em vez de se basear em modelos grandes, é optimizado para tirar o melhor partido dos mais pequenos. Com otimização 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 económicas 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 grandes alterações após a implementação do GPT-4, este irá mudar a forma como muitas empresas funcionam. GPT A Internet -4 será capaz de gerar grandes quantidades de conteúdo a uma velocidade estonteante, permitindo que as empresas operem vários aspectos do seu negócio com a ajuda da inteligência artificial.

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

Como é que isso pode fazer crescer o meu negócio?

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

GPT-4 capacita as empresas a:

• 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 a GPT-4, será mais fácil criar conteúdos publicitários que se adaptem a dados demográficos variados. A IA pode gerar conteúdos e anúncios direccionados que são mais relevantes para as pessoas que os vão consumir. Esta estratégia pode ajudar a aumentar as taxas de conversão entre os utilizadores online.

Que impacto terá na criação de software?

GPTEspera-se que a IA -4 continue a ter impacto no sector do 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 manuais repetitivas de programação.

Qual é a importância de GPT?

Em conclusão, GPT-3 e GPT-4 representam avanços cruciais no domínio dos modelos linguísticos. GPT A adoção do -3 numa variedade de aplicações tem sido a prova do intenso interesse 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 robots e interpretamos a linguagem natural.

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