GPT-3 e GPT-4: o que é, diferenças e como a inteligência artificial pode te ajudar
Não é nenhuma novidade que inteligência artificial e ChatGPT são o grande buzz do momento.
Afinal de contas, têm potencial de transformar a forma como as pessoas fazem suas tarefas, especialmente trazendo mais produtividade e otimização de processos.
E, nesse ponto, surgem questões importantes: o que é ChatGPT-3? O que é ChatGPT-4? Qual é a melhor versão de ChatGPT para você?
Para responder a essas perguntas, o objetivo desse artigo é refletir sobre as principais características (vantagens e desvantagens) de cada versão do ChatGPT e explicar as diferenças entre ChatGPT-3 e ChatGPT-4. Vamos lá?
Como funciona o GPT-3 e o GPT-4?
O GPT-3 e o 4 são modelos de linguagem de IA que geram texto com base em entradas fornecidas.
Mas quais são as suas principais características? Elas incluem a capacidade de entender e gerar texto coerente e relevante. Ambos requerem processamento significativo e recursos computacionais para treinamento e execução.
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Para o que serve o GPT? Quais suas utilidades?
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Os modelos GPT foram treinados para realizar tarefas de processamento de linguagem natural.
Eles são capazes de gerar textos coerentes e gramaticalmente corretos com base em uma entrada fornecida.
Alguns exemplos de áreas onde esses modelos podem ser aplicados são: Chatbots; Layouts; Produção de textos variados; Desenvolvimento de softwares.
1) Chatbots
Esses modelos são úteis na criação de chatbots devido à sua capacidade de gerar respostas contextualmente relevantes.
Podem ser treinados para entender perguntas e produzir respostas apropriadas, fazendo com que a interação seja mais natural e humanizada.
2) Layouts
Embora sejam utilizados para tarefas de linguagem natural, eles podem ser utilizados, também, para tarefas que envolvem estruturas de dados mais complexas, como a construção de layouts.
Esses modelos podem, por exemplo, gerar layouts de sites ou interfaces de usuário, através da geração de código HTML e CSS, com base em descrições textuais.
3) Produção de textos variados
Esses modelos são bem versáteis na geração de textos. Eles podem ser usados para criar uma variedade de conteúdos, desde textos de blog, histórias curtas, poemas e textos técnicos.
Além disso, podem ser usados na tradução automática, resumo de textos e correção gramatical.
4) Desenvolvimento de softwares
Esses modelos podem ser utilizados na geração automática de código. Porém, também funcionam como assistentes que ajudam a tirar dúvidas de pessoas programadoras durante a construção de softwares complexos.
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O que é GPT-3?
O termo GPT significa Generative Pretrained Transformer, esse é um modelo de linguagem baseado em uma arquitetura de rede neural chamada Transformer. O “3” do GPT-3 é um número que indica a versão de lançamento desse modelo.
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A versão 3 foi treinada com 175 bilhões de parâmetros, o que o torna um dos modelos de linguagem mais poderosos e versáteis disponíveis.
Os modelos GPT pertencem a uma família de modelos de linguagem desenvolvidos pela OpenAI, uma organização de pesquisa em Inteligência Artificial baseada em São Francisco, Califórnia.
Vantagens do GPT-3
Em relação à modelos anteriores, o GPT-3 é uma evolução significativa. O GPT-2 tinha apenas 1,5 bilhão de parâmetros, o que é uma quantidade ínfima em comparação aos 175 bilhões do GPT-3.
Isso faz com que o GPT-3 tenha uma capacidade muito maior de lidar com as nuances da linguagem, além de ser capaz de responder a uma variedade mais extensa de prompts.
O GPT-3 também pode aprender a realizar uma tarefa com poucos ou mesmo nenhum exemplo prévio (zero-shot learning).
O texto gerado por esse modelo é mais coerente e o modelo também tem a capacidade de gerar texto em um maior número de idiomas.
Desvantagens do GPT-3
Assim como seus antecessores, o GPT-3 possui algumas limitações. Ele pode gerar informações incorretas ou enganosas e pode ser sensível a pequenas mudanças no prompt.
Além disso, ele não tem a capacidade de entender ou aprender informações que ocorreram após o seu treinamento. Os dados utilizados no treinamento foram coletados até setembro de 2021.
O GPT-3, como falamos, gera exclusivamente textos. Mas existem outros modelos de inteligência artificial capazes de lidar com outros formatos de saída. Ouça a seguir:
Midjourney, DALL-E e IA generativa para imagens – Hipsters Ponto Tech #353
Usos para o GPT-3
Aqui, nós já citamos algumas aplicações do GPT-3, os chatbots, a produção de textos variados e a assistência na construção de softwares.
Além disso, podemos usar a ferramenta no ensino e aprendizagem. Ele pode fornecer exemplos e até mesmo criar exercícios.
No campo do entretenimento e jogos, o GPT-3 pode ser usado para criar diálogos de personagens e narrativas de jogos.
Por fim, podemos usar essa ferramenta para fazer a análise de sentimento em textos.
Isso pode ser útil para empresas que querem entender a opinião dos clientes sobre seus produtos ou serviços.
Stacking de IAs, experimentos em games e IA reflexiva – Hipsters: Fora de Controle #02
Riscos do GPT-3
Assim, como qualquer tecnologia poderosa, existem riscos potenciais no GPT-3. Ele pode gerar textos convincentes e realistas para espalhar desinformação.
O controle preciso sobre suas respostas pode ser difícil, podendo gerar conteúdo imprevisível, potencialmente inapropriado ou prejudicial.
Sendo treinado em vastos volumes de texto da internet, pode perpetuar vieses presentes nesses dados.
Isso pode resultar em saídas que são discriminatórias ou ofensivas. Também pode gerar informações desatualizadas caso não tenha acesso à internet.
Saiba mais sobre esse assunto e como utilizar a Inteligência Artificial GPT de forma ética:
Limitações do GPT-3
Grande parte desses riscos vem das limitações do GPT-3. O modelo não possui uma compreensão profunda do texto. Ou seja, não compreende o significado real das palavras.
Outro ponto é que, se você fizer a mesma pergunta de maneiras diferentes, poderá obter respostas bastante diferentes.
O GPT-3 também pode gerar informações que parecem plausíveis, mas não são verdadeiras ou precisas.
O modelo tem uma janela de contexto limitada em 2048 tokens, o que significa que você pode perder o contexto em textos mais longos.
Ajuda entre IAs, limitação de tokens, intimidade artificial, e mais – Hipsters: Fora de Controle #03
O futuro do GPT-3
O GPT-3 é um modelo bastante útil. É esperado que ainda surjam diversas soluções baseadas nele, já que as pessoas desenvolvedoras podem utilizar a API da OpenAI para criar novas aplicações baseadas nessa tecnologia.
Porém, essa versão é a anterior ao GPT-4. A tendência é que mais e mais aplicações foquem em soluções com o modelo mais recente e poderoso que é o GPT-4.
O que é o GPT4?
O GPT-4 é a versão sucessora do GPT-3. Assim, como na passagem da versão 2 para a 3, houve um salto no número de parâmetros usados no seu treinamento.
No caso do GPT-4, foram utilizados 170 trilhões de parâmetros no treinamento. Isso indica a possibilidade de um modelo bem mais poderoso.
O seu desenvolvimento e implementação causaram controvérsia na comunidade de inteligência artificial.
Mais de mil especialistas em inteligência artificial e pessoas executivas da indústria de tecnologia assinaram uma carta aberta solicitando uma pausa de seis meses no treinamento de sistemas de inteligência artificial mais poderosos que o GPT-4.
Mas essa inteligência poderosa, o GPT-4, já está liberada? Sim, você já pode usar o GPT-4 de diversas formas diferentes.
Quanto custa o GPT-4?
A forma de usar o GPT-4 na sua configuração mais pura é através da API da Open AI.
Nesse caso, você precisa entrar em uma lista de espera. Além disso, o uso de uma API não é amigável para a maior parte das pessoas.
Hoje, uma forma amigável, mas que envolve o custo de 20 dólares por mês, é através do ChatGPT Plus, que além do modelo GPT-4, oferece uma versão com acesso à internet e outra com acesso a diversos plugins.
Essas funcionalidades diminuem algumas desvantagens que observamos, como o conhecimento até 2021.
Outra forma de experimentar o GPT-4 é através do Bing Chat. A Microsoft afirmou que na versão mais criativa do chat o modelo utilizado é o GPT-4.
O Perplexity.ai oferece 5 usos do GPT-4 em conjunto com uma ferramenta de busca na web.
Por fim, no Hugging Face é possível testar o GPT4 com um limite de entrada de texto.
Nessa plataforma, também é possível conhecer outros modelos de IA pré-treinados para outras atividades.
O que muda com o GPT-4?
Diferente do GPT-3, o GPT-4 é o que chamamos de modelo multimodal. Isso porque, além do texto, ele pode receber imagens como entrada.
Assim, o GPT-4 tem a capacidade de:
- Descrever o humor em imagens;
- Resumir texto a partir de capturas de tela; e
- Responder a perguntas de provas que contém diagramas.
Aqui é importante notar que nem todas as ferramentas disponíveis na internet têm a capacidade de usar todas as funcionalidades do GPT-4.
Além disso, o GPT-4 exibiu um desempenho ao nível humano em vários testes profissionais e acadêmicos.
IAs multimodais, extração de pensamentos e vantagens do open source – Hipsters: Fora de Controle #04
GPT-3 vs GPT 4: Quais as diferenças?
Em resumo, essas são as principais diferenças entre o GPT-3 e o GPT-4:
| GPT-3 | GPT-4 | |
|---|---|---|
| Data de lançamento | 11 de junho de 2020 | 14 de março de 2023 |
| Tipo de Modelo | Modelo de linguagem transformer | Modelo de linguagem transformer multimodal |
| Tipos de Entrada | Texto | Texto e Imagens |
| Janela de Contexto | 2048 tokens | 8192 e 32768 tokens |
| Contagem de Parâmetros | 175 bilhões | 170 trilhões |
| Recursos Especiais | - | Mensagens de sistema para controle e direção, interação com interfaces externas como APIs, geração de imagens e sumarização de páginas web |
| Qualidade | Texto de alta qualidade semelhante ao humano | Mais confiável, criativo e matizado do que o GPT-3 |
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Vantagens e desvantagens do GPT-4
Vamos comparar algumas vantagens e desvantagens do GPT-4:
Vantagens do GPT-4
Vantagens do GPT-4
Acelera o processo de codificação: o GPT-4 é projetado para entender a linguagem natural e gerar texto com base no contexto fornecido. Isso o torna ideal para gerar snippets de código rapidamente e com precisão.
Ajuda a melhorar a qualidade do código: o GPT-4 pode ser treinado em grandes conjuntos de dados de código e pode gerar código que é otimizado para desempenho e legibilidade. Isso pode ajudar a reduzir erros e melhorar a qualidade geral do código.
Simplifica o processo de codificação: com o GPT-4, você pode escrever código em linguagem natural, o que pode simplificar o processo de codificação para desenvolvedores e desenvolvedoras que não estão familiarizados com a linguagem de programação.
Fornece sugestões conscientes do contexto: o GPT-4 pode fornecer sugestões conscientes do contexto, com base no código que você já escreveu. Isso pode ajudar a identificar problemas potenciais e melhorar o código.
Suporta várias linguagens de programação: o GPT-4 pode ser treinado em várias linguagens de programação, o que o torna uma ferramenta versátil para programação de software.
Desvantagens do GPT-4
Controle limitado sobre o código gerado: como o GPT-4 gera código com base no contexto fornecido, há um controle limitado sobre o código gerado. Isso pode dificultar o ajuste fino do código para requisitos específicos.
Difícil de depurar: como o GPT-4 gera código com base na entrada de linguagem natural, pode ser difícil depurar e identificar erros no código gerado.
Pode não ser adequado para tarefas complexas: o GPT-4 é projetado para gerar código com base em tarefas e funções simples. Pode não ser adequado para tarefas complexas que exigem uma compreensão profunda da linguagem de programação.
Requer grandes quantidades de dados de treinamento: para gerar código preciso e de alta qualidade, o GPT-4 requer grandes quantidades de dados de treinamento. Isso pode ser um desafio para pequenos projetos de programação de software.
Como treinar o GPT?
O treinamento de um modelo como GPT é um processo difícil que exige muito conhecimento e recursos computacionais.
Ele envolve a coleta de grandes volumes de texto. Esses dados são pré-processados, divididos em pequenas unidades chamadas tokens, que podem ser tão curtos quanto um único caractere ou tão longos quanto uma palavra.
Posteriormente, cada token é codificado como um vetor numérico usando uma técnica chamada embedding. Esses vetores são a entrada para o modelo de aprendizado profundo.
O GPT é um modelo de aprendizado profundo baseado na arquitetura do Transformer. Ele é treinado para prever o próximo token em uma sequência de tokens.
Isso é feito alimentando o modelo com uma sequência de tokens e ajustando os pesos do modelo para minimizar a diferença entre as previsões do modelo e os tokens reais que seguem cada sequência.
O GPT-4 em especial tem um ponto extra onde ele recebe feedback humano passando pelo que chamamos de aprendizagem por reforço.
Após o treinamento de um modelo desse tipo, podemos ainda fazer um processo de ajuste fino.
Isso envolve treinar o modelo em um conjunto de dados específico da tarefa, como perguntas e respostas para um chatbot, por exemplo.
A inteligência artificial vai substituir as pessoas profissionais no futuro?
Será que a inteligência artificial será tão poderosa quanto os seres humanos? com Gui Silveira
É verdade que a inteligência artificial vai dominar o mundo e substituir o trabalho das pessoas?
Sim, mas apenas das pessoas que não gostam de matemática. Brincadeiras à parte, as limitações citadas deixam bem claro que estamos muito longe dessa possibilidade. O mais provável, é que as pessoas aprendam a utilizar esses modelos como ferramentas para aumentar a sua produtividade.
A IA pode ser usada para automatizar partes do trabalho que são tediosas e repetitivas, permitindo que as pessoas se concentrem nas partes do trabalho que requerem habilidades humanas únicas.
Isso quer dizer que é uma ótima ideia se manter atualizado (a) em relação a outros seres humanos, ao invés de ser substituído por uma máquina.
Mesmo que a IA se torne tecnicamente capaz de realizar uma tarefa, ainda pode haver resistência por parte do público em aceitar a IA no lugar de um humano.
Saiba mais: Faculdade de Inteligência Artificial
Os próximos passos do ChatGPT com o GPT-4
A versão paga do ChatGPT já permite acesso à internet e a plugins que aumentam as suas capacidades. Através desses plugins, iremos ver diversas soluções sendo criadas.
Atualmente, já conseguimos gerar gráficos, diagramas e até notebooks Python através desses plugins.
Uma grande promessa da OpenAI é o CodeInterpreter. Esse modelo experimental será capaz de resolver problemas usando código Python e executando esse código em Jupyter Notebooks.
Você poderá subir qualquer tipo de arquivo, pedir para que o modelo analise os dados e produza um novo arquivo, que você poderá baixar.
Cursos
Conheça os Cursos da Escola de Inteligência Artificial da Alura e domine as principais ferramentas que estão moldando o agora, como o Chat GPT e muitas outras. Confira a seguir, algumas opções:
- Python e GPT: crie seu chatbot com IA
- GPT e Java: desenvolva um Chatbot com IA
- Análise de dados com Python: utilizando o Chat GPT como assistente
- Chat GPT e programação: aumente sua produtividade
- Inteligência Artificial: personalize estratégias de vendas com Chat GPT
- Chat GPT: desvendando a IA em conversas e suas aplicações
Conclusão
Ao longo deste artigo, exploramos em profundidade as complexidades dos modelos de linguagem GPT-3 e GPT-4, fornecendo uma compreensão aprofundada das diferenças significativas entre ambos, inclusive nas mudanças introduzidas no GPT-4.
Analisamos como essas arquiteturas de aprendizado de máquina funcionam e detalhamos as diversas aplicações práticas que elas possuem, desde a composição de textos até a assistência em tarefas de tradução e tarefas mais complexas, evidenciando sua utilidade em diversos setores.
Ao mesmo tempo, consideramos as vantagens de sua aplicação, bem como as desvantagens e os riscos inerentes, destacando questões importantes de segurança e ética.
Abordamos as limitações do GPT-3 e as maneiras de treinar esses modelos para obter melhores resultados.
Encaramos o futuro do GPT-3, inclusive debatendo o impacto potencial da inteligência artificial na substituição de profissionais em determinados setores.
Por fim, vislumbramos os próximos passos para o ChatGPT com a evolução do GPT-4, delineando a contínua transformação que esta tecnologia poderá trazer para o futuro da comunicação e da inteligência artificial.
Você já usou o ChatGPT? Se sim, como você tem usado ele no seu dia a dia? Conta pra gente no nosso canal do Discord.
Se você quer aprender mais sobre ChatGPT, leia o artigo completo sobre o assunto: ChatGPT: o que é, como usar e dicas de comandos para o dia a dia.