A recente introdução do GPT-4 , a versão mais avançada do modelo de linguagem grande GPT criado pela OpenAI, chamou a atenção para as diferenças significativas entre esta nova iteração e seu antecessor, o GPT-3. A ascensão do GPT-3 à fama veio na forma do popular chatbot de texto generativo avançado ChatGPT .
Suas impressionantes respostas semelhantes às humanas e sua compreensão diferenciada foram tão revolucionárias que é difícil imaginar uma melhoria tão rápida nesse feito tecnológico e, ainda assim, GPT-4 promete capacidades ainda maiores e melhores. A batalha entre GPT3 e GPT4 continua competitiva, já que ambos os modelos são feitos monumentais em tecnologia de IA generativa.
Experimente você mesmo essas duas versões GPT
Você pode experimentar instantaneamente nossa caixa de bate-papo abaixo e examinar GPT-4 vs. GPT-3 para obter uma compreensão mais profunda de como exatamente esses modelos OpenAI diferem.
O que são GPT-3 e GPT-4 ?
GPT, ou Transformadores Generativos Pré-treinados, são modelos de redes neurais ou modelos de aprendizado de máquina que provaram ser cruciais para o avanço moderno da inteligência artificial. Esses modelos e a tecnologia conectiva em que estão enraizados são o que dá a ferramentas como ChatGPT sua compreensão de contexto e capacidades de conversação semelhantes às humanas, permitindo-lhes captar as nuances da linguagem humana e usá-las nas respostas da ferramenta aos usuários.
Esses modelos são treinados usando grandes quantidades de dados, como conteúdo da web e livros, antes de serem lançados ao público. É assim que eles são ensinados a compreender o contexto, o tom e a semântica.
GPT-3 e GPT-4 são os desenvolvimentos mais recentes deste tipo de tecnologia. A equipe da OpenAI, o laboratório de pesquisa responsável pela criação desses modelos, tem trabalhado para aprimorar seus grandes modelos de linguagem (LLMs) desde que a primeira iteração do GPT foi lançada em 2018.
Embora o GPT-1 fosse bastante rudimentar na sua capacidade de responder a perguntas e fornecer informações, os modelos percorreram um longo caminho em apenas cinco anos.
O GPT-3, uma grande melhoria em relação ao seu antecessor imediato, foi lançado em 2020 e era dez vezes maior que o GPT-2. Ele ostentava impressionantes 175 bilhões de parâmetros, variáveis que os desenvolvedores ajustam ao treinar o modelo para melhorar seu desempenho com base em novas informações.
Para colocar esse número em perspectiva, o modelo Turing Natural Language Generation (NLG) da Microsoft, que tinha apenas 10 bilhões de parâmetros, era o modelo de linguagem mais altamente treinado antes do lançamento do GPT-3.
As atualizações mais notáveis que o GPT-3 introduziu em comparação com os modelos GPT anteriores foram a capacidade de escrever código de programação funcional, fornecer uma linguagem ainda mais sofisticada e diferenciada e criar arte de IA. Sua capacidade de criar respostas semelhantes às humanas e compreender o contexto foi revolucionária nas ferramentas de linguagem de IA e foi uma das principais razões pelas quais ChatGPT se tornou uma sensação imediata.
Então, e o GPT-4 ? Em 2023, foi apresentada ao público a versão mais recente da série GPT, GPT-4 . Esta nova iteração certamente contribui muito para aperfeiçoar os pontos fortes existentes do GPT-3, bem como para resolver algumas de suas restrições.
Uma das conquistas mais impressionantes do GPT-4 é sua capacidade de tratar uma entrada de imagem como um prompt de texto e responder de acordo. Embora este modelo esteja disponível apenas para usuários ChatGPT Plus, ele está disponível gratuitamente no Microsoft Bing Chat.
O que são modelos de grandes linguagens (LLMs)?
Em sua forma mais básica, um modelo de linguagem grande (LLM) é um algoritmo de previsão de texto que processa entradas de linguagem natural e fornece a palavra seguinte em uma sequência de palavras com base nos dados que já foram apresentados. Esses modelos são altamente treinados usando enormes quantidades de texto, como livros, artigos, landing pages, postagens em mídias sociais, mensagens de texto e muito mais.
Os modelos usam esses materiais para aprender sequências de linguagem e prever padrões de texto, que formam a base para chatbots interativos como ChatGPT , bem como outras ferramentas de IA.
No entanto, esta prática não é fácil nem barata. Vastos e caros farms de servidores que atuam como supercomputadores são usados para ingerir esses materiais de texto e depois “decidir” sobre textos preditivos com base nas sequências encontradas. Além disso, os desenvolvedores precisam ser seletivos com o material que alimentam o LLM.
Se o material for tendencioso, impreciso ou incompleto, o texto responsivo gerado pelo LLM será igualmente indesejável.
O que é OpenAI?
Fundada em 2015 por um grupo de líderes tecnológicos em São Francisco, a OpenAI começou como uma organização sem fins lucrativos. O CEO bilionário da SpaceX e Tesla, Elon Musk, é apenas um dos nomes proeminentes responsáveis pela fundação inicial da empresa, junto com Peter Thiel, Reid Hoffman, o atual CEO da OpenAI Sam Altman, e outros.
O principal objetivo da organização era promover o desenvolvimento da inteligência artificial geral antes que grandes empresas de tecnologia como Google ou Apple pudessem monopolizar o seu potencial. Em nome da criação de uma IA transparente, ética e amplamente acessível ao público, a pequena empresa conseguiu conquistar fundos significativos de investidores do Vale do Silício, como a Infosys e Amazon Web Services.
Não demorou muito para que o alto custo dos esforços da empresa tornasse quase impossível funcionar como uma organização sem fins lucrativos. Em 2019, fez a transição para se tornar uma empresa com fins lucrativos, e foi também quando Sam Altman assumiu as rédeas como CEO. Uma parceria de US$ 1 bilhão com a Microsoft garantiu que parte da tecnologia da OpenAI seria comercializada e licenciada pela gigante da tecnologia.
No entanto, o modelo de lucro limitado da OpenAI garantiu que os investidores só pudessem recuperar 100x o seu investimento inicial, criando uma espécie de híbrido entre organizações sem fins lucrativos e com fins lucrativos, com a intenção de priorizar a sua missão de “impacto humano positivo”.
Em novembro de 2022, a empresa se tornou um nome familiar aparentemente da noite para o dia, depois de lançar seu primeiro chatbot com o qual era possível interagir livremente, ChatGPT . As respostas humanas da ferramenta, o conhecimento aparentemente infinito e a capacidade de mostrar criatividade eram diferentes de tudo que o mundo já tinha visto em um chatbot antes.
Sua popularidade também levou empresas globais de tecnologia a correrem para lançar suas próprias versões da ferramenta, na tentativa de rivalizar ou emular o que ChatGPT alcançou, com algumas até conseguindo superá-lo, como o HIX Chat da HIX.AI
Desde o lançamento do GPT-1 em 2018, a organização continuou a fazer avanços inovadores na tecnologia de IA e continua a ser um dos principais intervenientes em ferramentas generativas de IA.
História do Desenvolvimento
Em fevereiro de 2018, a OpenAI lançou o primeiro modelo GPT, GPT-1. Com 117 milhões de parâmetros, o método de treinamento utilizado para desenvolver este modelo foi em grande parte não supervisionado e focado em ensinar o modelo a prever a palavra seguinte em uma frase, sem nenhuma tarefa específica prescrita.
Embora ainda seja uma forma inicial de texto generativo de IA, o modelo ainda era notável para a época, pois podia gerar frases compreensíveis e até parágrafos de texto do zero.
No ano seguinte, a OpenAI aprimorou sua invenção com o GPT-2. Os 1,5 bilhão de parâmetros deste modelo criaram um sistema mais sofisticado e um pouco mais avançado, capaz de fornecer respostas mais longas e coerentes a consultas e solicitações. As habilidades de linguagem do modelo foram atualizadas, mas, além disso, a segunda iteração teve poucas conquistas dignas de nota.
Tanto o GPT-1 quanto o GPT-2 enfrentaram limitações em termos de suas capacidades e dos conjuntos de dados com os quais foram treinados. Isso mudaria drasticamente com o lançamento do GPT-3 em 2020.
Com seu enorme salto no número de parâmetros em comparação com o GPT-2, o GPT-3 é o primeiro desse tipo a obter texto gerado por IA que é praticamente idêntico à escrita humana. Treinado com uma quantidade monumental de conteúdo escrito, ele quebrou o molde do texto escrito por IA e foi usado para aprimorar os recursos de processamento de linguagem natural (PNL), bem como o funcionamento do chatbot.
Esses recursos foram ainda mais aprimorados e tornados acessíveis ao público com o lançamento do GPT-3.5 em novembro de 2022. Este é o modelo sobre o qual ChatGPT foi criado, conquistando o mundo e lançando uma luz pública sobre a rápida mudança habilidades de chatbots e texto gerado por IA.
GPT-3.5 chamou a atenção mundial para os esforços da OpenAI em melhorar a inteligência artificial geral e impressionou até mesmo aqueles em indústrias não tecnológicas com sua diversificada gama de resultados, que inclui contos, e-mails, poemas, roteiros, músicas, mensagens de texto, conteúdo de mídia social, e muito, muito mais.
Embora tanto os líderes da tecnologia quanto os indivíduos comuns que interagiram com o modelo tenham ficado extremamente impressionados com suas habilidades, Sam Altman garantiu às massas que GPT-3 e GPT-3.5 ainda eram apenas vislumbres do verdadeiro potencial e das conquistas futuras da inteligência artificial e da computação. aprendizagem de línguas.
Com certeza, menos de seis meses depois, em março de 2023, GPT-4 foi lançado. Prometendo ser mais criativos e colaborativos do que nunca, os desenvolvedores da mais nova iteração GPT deram maior atenção ao fornecimento de respostas mais seguras, detalhadas e úteis às consultas dos usuários e às solicitações de texto.
Maior conhecimento geral, devido aos seus impressionantes 1,76 trilhões de parâmetros e um conjunto de treinamento de dados ainda maior, significa que este modelo melhorou as habilidades de resolução de problemas e pode fornecer textos mais longos com um contexto geral mais forte.
Tornar os modelos acessíveis ao público também ajudou a OpenAI na sua missão, uma vez que as limitações e os pontos fracos de cada modelo se tornam claros muito rapidamente através da utilização em massa e de testes contínuos em todas as indústrias.
O que diferencia o GPT-3 e GPT-4 da OpenAI?
Em primeiro lugar, os números falam por si. O fato de o novo e aprimorado GPT-4 funcionar em mais de 100 trilhões de parâmetros, em comparação com os 175 bilhões do GPT-3, diz tudo o que você precisa saber sobre seu aprendizado aprimorado de idiomas, velocidade e desempenho geral.
O limite de tokens, ou o número de tokens que um LLM pode processar em uma única interação, também melhorou muito entre GPT-3 e 4. O limite de tokens GPT-4 aumentou para 32.000, o que significa que pode acomodar entradas de quatro vezes mais longo que o do GPT-3.
GPT-4 foi treinado usando um conjunto de dados substancialmente maior, expondo o modelo a contextos mais amplos e a um tom e linguagem ainda mais diferenciados, com os quais poderia aprender e adaptar suas respostas. Devido a estes factores, GPT-4 pode fornecer previsões financeiras mais precisas, elaborar estratégias de investimento mais influentes e considerar uma maior precisão factual.
O desempenho factual por si só é uma grande melhoria que faz GPT-4 um salto gigante para todos os seus usuários, pois significa que o conteúdo gerado por este modelo é mais confiável e menos propenso a cometer erros dispendiosos.
Quando se trata de escrita, GPT-4 provou oferecer aos usuários mais controle sobre o tom, a entrega, o estilo e a voz do texto gerado. O GPT-3, em comparação, só poderia alterar o tipo de texto gerado com um retreinamento significativo. Por exemplo, as empresas agora podem usar GPT-4 para estilizar e-mails profissionais em um tom diferente das mensagens publicitárias irônicas ou das legendas envolventes nas redes sociais.
As mensagens também podem ser adaptadas para públicos-alvo de diferentes idades, comportamentos de compra e localizações geográficas, porque o modelo mais recente pode considerar essas pistas contextuais e adaptar a linguagem de acordo.
Habilidades linguísticas mais avançadas e pensamento crítico também são substancialmente mais proeminentes no GPT-4 , permitindo-lhe resolver problemas complicados de marca, realizar avaliações de risco e auxiliar na geração de ideias criativas. Na verdade, GPT-4 obteve resultados impressionantemente altos em vários exames profissionais e acadêmicos, como o Uniform Bar Exam, o LSAT, o GRE, os exames AP, os exames AMC e até mesmo os exames Sommelier.
Outro aspecto em que GPT-4 supera o anterior é o multilinguismo. Em 24 dos 26 idiomas testados, GPT-4 superou GPT-3.5 e outros LLMs contemporâneos baseados no benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding). Uma das atualizações mais interessantes introduzidas com GPT-4 , entretanto, é sua capacidade de tratar entradas de imagens como prompts de texto.
É isso mesmo - os usuários agora podem inserir texto e imagens para especificar uma tarefa relacionada a recursos visuais ou linguagem, o que ajudará muito as empresas e profissionais que trabalham principalmente com gráficos ou conteúdo multimídia.
Há também uma diferença nos preços dos dois modelos. Embora o uso do GPT-3 seja essencialmente gratuito por meio do OpenAI Playground, onde os usuários podem experimentar 12 variações diferentes do modelo, GPT-4 tem um custo financeiro. Os planos de preços começam em US$ 0,03 para 1.000 tokens imediatos, ou você pode acessar a variante chatbot do modelo com ChatGPT Plus por US$ 20 por mês.
Como os usuários podem se beneficiar do Advanced GPT-4 ?
GPT-4 promete ser um catalisador para grandes mudanças em vários setores, impactando empresas, freelancers, profissionais e estudantes de diversas maneiras valiosas. Abaixo estão apenas alguns dos métodos pelos quais o mais novo modelo de linguagem GPT pode ajudar a melhorar as práticas de negócios e aumentar a produtividade e a eficiência.
As empresas que buscam proteger seus dados, ativos e funcionários contra ataques cibernéticos podem usar GPT-4 para monitorar operações, rastrear o acesso a informações confidenciais, analisar e relatar padrões e responder a possíveis ameaças à segurança cibernética. Isto aumentará a confiança dos consumidores nas organizações, especialmente naquelas que lidam com dados pessoais valiosos, como bancos e empresas de segurança privada.
Essas organizações também podem usar esse modelo avançado para detectar atividades fraudulentas antecipadamente, economizando tempo, dinheiro e recursos significativos na recuperação de tais incidentes após sua ocorrência. Comportamento irregular do comprador e acesso incomum à conta são apenas algumas das atividades que GPT-4 pode detectar e usar para alertar o pessoal relevante sobre possíveis fraudes.
GPT-4 pode ser usado pelos departamentos de vendas para prever a demanda e a oferta de produtos e serviços específicos, rastreando informações sobre o comportamento do comprador e dados de vendas anteriores. Isto pode ajudar as empresas a gerir melhor o seu inventário, planear os seus modelos de preços, anunciar de forma eficaz e alocar dinheiro e recursos.
GPT-4 promete mudar a face da educação moderna em todos os níveis, fornecendo experiências de aprendizagem personalizadas que podem ser adaptadas a cada aluno. Usando dados como notas dos alunos, registros de frequência e inclinação técnica, GPT-4 pode adaptar planos de aula para atender às necessidades e habilidades individuais para criar uma experiência de aprendizagem mais envolvente e personalizada para alunos de todas as idades.
Embora os cookies virtuais e o rastreamento de dados ajudem atualmente a melhorar a experiência de compra virtual, GPT-4 pode promover esses esforços considerando compras anteriores, histórico do navegador da web, preferências pessoais e muito mais para personalizar individualmente a experiência de compra online em um grau ainda mais alto. Isto não só aumenta as vendas e a fidelidade à marca dos retalhistas, mas também melhora a experiência geral de compra e cria maior facilidade e conveniência para os consumidores.
No setor da saúde, GPT-4 alcançou algo que nenhum outro modelo GPT pode orgulhar: ao analisar históricos médicos e utilizar imagens clínicas, foi capaz de sugerir com sucesso diagnósticos relevantes para pacientes com problemas de saúde, bem como recomendar cursos de tratamento adequados. . Isto pode ajudar muito os profissionais médicos na prestação dos cuidados necessários, especialmente em áreas de baixos rendimentos onde as instalações têm falta de pessoal.
Em setores como manufatura e logística, GPT-4 pode ajudar a prever quando a manutenção dos equipamentos será necessária no futuro usando dados de sensores. Isto pode ajudar estas empresas a evitar paragens dispendiosas e reparações dispendiosas, detectando problemas funcionais desde o início, permitindo-lhes ainda aumentar a produtividade e operar de forma mais eficiente.
Profissionais de marketing, gerentes de mídia social e criadores de conteúdo podem aproveitar o potencial do GPT-4 usando seu conhecimento e suas habilidades linguísticas para criar estratégias de marketing eficazes, expressar propostas de valor, escrever legendas em mídias sociais e desenvolver artigos longos e postagens em blogs. que soam naturais e humanos em sua legibilidade.
Os campos do jornalismo, do entretenimento e das artes também podem ser significativamente impactados pelos recursos e capacidades do GPT-4 . Gerar novas ideias, fornecer perspectivas alternativas e analisar práticas passadas são maneiras pelas quais este novo modelo de GPT pode ajudar a melhorar esses meios de subsistência sem torná-los totalmente redundantes.
Embora o GPT-3 e GPT-3.5 também possam ajudar os usuários em algumas das formas acima, suas funções foram notavelmente aprimoradas e ajustadas no modelo mais recente. Atualizações no desempenho, aprendizagem de idiomas, rastreamento de dados, consideração de contexto e precisão factual tornaram a utilidade geral do modelo mais acessível e relevante para uma gama mais ampla de profissões e funções empresariais.
Limitações do GPT-3 vs. GPT-4
Embora suas listas de habilidades sejam longas e impressionantes, o GPT-3 e até mesmo GPT-4 ainda são restritos por certas limitações tecnológicas. Por exemplo, barreiras criadas por humanos destinadas a impedir o uso indevido e a criação de conteúdos ofensivos são úteis e necessárias, mas podem prejudicar a capacidade da GPT de responder a perguntas válidas.
Esta é uma questão relevante para ambos os modelos. Nenhum dos modelos tem a capacidade de fornecer informações em tempo real – algo que outras ferramentas de texto geradas por IA conseguiram alcançar.
Se olharmos para o multilinguismo na GPT 3.5 vs. GPT 4, ambos os modelos ainda são limitados em termos dos serviços que podem fornecer em outras línguas que não o inglês. Tanto a precisão da tradução como a variedade de idiomas atendidos podem ser consideradas limitações nesse sentido, e isso continua a ser um obstáculo para ambos os modelos.
Embora GPT-4 tenha introduzido a capacidade notável de considerar a entrada de imagem, ele ainda não pode considerar áudio ou vídeo como prompts. Esperançosamente, esta é uma capacidade que os desenvolvedores podem considerar na criação do GPT-5, mas ainda não podemos ter certeza.
Ferramentas alternativas que usam os modelos GPT
Você seria perdoado por presumir que o ChatGPT é o uso mais eficiente e eficaz dos modelos GPT. Na realidade, as ferramentas criadas por outros concorrentes tecnológicos que utilizam a mesma tecnologia não devem, de forma alguma, ser subestimadas. Pode-se facilmente argumentar que alguns deles se igualam e até superam as capacidades do ChatGPT , que tem seu quinhão de limitações e obstáculos.
Um concorrente digno de nota é o HIX Chat da HIX.AI , uma ferramenta que suporta GPT-3.5 e GPT-4 . Este chatbot completo visa melhorar a comunicação, fornecer respostas precisas e humanas a qualquer consulta e construir conversas envolventes com os usuários. Ao contrário ChatGPT e de muitos outros contemporâneos, possui acesso direto à web, o que lhe permite fornecer informações atualizadas em tempo real, sem atrasos ou restrições.
Impressionantemente, ele vai além das habilidades do ChatGPT ao ler PDFs e responder perguntas com base no conteúdo, resumir vídeos YouTube quando um link é fornecido e construir conversas contextuais com base no conteúdo da página da web. Ele pode ser acessado por meio de um aplicativo da web e também por uma extensão de navegador que pode ser aplicada ao Google Chrome e ao Microsoft Edge .
Embora nenhum outro chatbot possa ostentar os recursos acima, YouChat, Microsoft Bing Chat e Perplexity Ask são apenas algumas das ferramentas de chatbot mais capazes que correspondem ou superam os recursos do ChatGPT usando GPT-3 ou GPT-4 .
Evoluções Futuras do GPT
Embora a OpenAI esteja atualmente dedicando a maior parte de seus recursos ao desenvolvimento do tão aguardado modelo GPT-5, esta criação ainda está em seus estágios iniciais e ainda não está sendo treinada ativamente. Como o treinamento, os testes e as medidas de segurança precisam ser implementados antes de seu lançamento ao público, podemos esperar um pouco antes que este modelo veja a luz do dia.
A incorporação de recursos de vídeo e áudio como entrada funcional exigiria o uso de codificação web e mídia de vídeo como materiais de treinamento para futuros modelos GPT, aos quais Altman aludiu quando questionado sobre o que podemos esperar de versões futuras. A capacidade de interpretar outras informações fora do texto escrito seria um avanço notável para os LLMs, ampliando enormemente o escopo do que eles podem oferecer e alcançar.
Fora desta previsão, pouco mais pode ser previsto em termos do que os modelos futuros poderão realizar. Como a inteligência artificial geral ainda é um campo amplamente experimental, sabe-se que novas capacidades potenciais e inesperadas surgem aparentemente do nada, então simplesmente não há como dizer o que esses dispositivos avançados poderão aprender e se adaptar no futuro.
Resumindo
Pode-se dizer incontestavelmente que tanto o LLM GPT-3 como GPT-4 mudaram o panorama da inteligência artificial geral como a conhecemos, garantindo que as ferramentas de IA se tornarão um aspecto certificado da sociedade futura.
O avanço desses modelos abriu caminho para plataformas de IA holísticas e inovadoras, como HIX.AI , um poderoso 'balcão único' que fornece uma variedade de soluções de escrita de IA que atendem a inúmeras necessidades dos consumidores, todas apoiadas e aprimoradas por GPT-3.5 e GPT-4 .
Pode ser fácil subestimar o quão marcantes podem ser as diferenças, considerando que os dois modelos foram lançados com menos de três anos de diferença, mas isso é apenas uma prova de quanto OpenAI e HIX.AI alcançaram em tão curto espaço de tempo. Só podemos esperar que o GPT-5 e os modelos futuros continuem a preparar o caminho para o padrão das ferramentas de IA e a transformar a forma como vivemos, trabalhamos, criamos e colaboramos.