GPT-4 vs GPT-3 – A Comparação Completa

Embora muitos conheçam o GPT-3 e suas várias aplicações, o GPT-4 oferecerá um salto significativo no campo da PNL.

GPT-4 é uma versão melhorada do GPT-3, que é um modelo de linguagem de aprendizado profundo lançado em 2020 pela OpenAI.

Neste artigo, discutirei as diferenças entre GPT-3 e GPT-4, ajudando você a entender melhor do que o GPT-4 será capaz.

O que é GPT?

GPT significa Generative Pre-trained Transformer, um modelo de IA que usa redes neurais profundas para gerar linguagem natural a partir de um determinado prompt.

A OpenAI desenvolveu essa poderosa tecnologia para gerar geração de texto legível por humanos a partir de vários conjuntos de dados.

Usando métodos de aprendizagem auto-supervisionados, o GPT pode produzir resultados de linguagem natural altamente precisos em uma fração do tempo em comparação com as técnicas tradicionais de processamento de linguagem.

A tecnologia generativa de transformadores pré-treinados oferece muitos benefícios para empresas e usuários individuais.

As empresas podem usá-lo para tarefas como resumir o feedback do cliente ou criar recomendações de conteúdo com base em pesquisas de usuários.

Também pode ajudar a agilizar processos como responder a consultas de clientes ou responder a avaliações on-line com rapidez e precisão – economizando tempo e recursos valiosos.

Em um nível individual, os usuários podem se beneficiar de ter acesso a assistentes de IA mais brilhantes que podem entender melhor questões complexas sem exigir instruções de programação explícitas.

A mídia social é outra área em que se pode usar modelos de linguagem generativa extensivamente. Usando o processamento de linguagem natural para análise de sentimentos, a OpenAI desenvolveu um algoritmo capaz de criar conversas significativas a partir de um prompt inicial.

Em um contexto de mídia social, isso permite que os usuários criem conteúdo que envolva e forneça um toque mais personalizado.

Vamos agora explorar GPT-4 e GPT-3 e como esses grandes modelos de linguagem funcionam.

O que é GPT-3?

GPT-3 é a terceira versão melhorada do modelo GPT original desenvolvido pela OpenAI em 2018.

Após o GPT-2, essa iteração vem do fato de que os desenvolvedores o treinaram em um conjunto de dados muito maior.

Com até 175 bilhões de parâmetros, o GPT-3 fornece resultados mais precisos ao gerar textos. Além disso, seu tamanho maior requer ainda menos dados do que outros modelos de linguagem (como BERT ou XLNet) para alcançar bons resultados.

Tanto ao realizar tarefas de processamento de linguagem natural quanto de resposta a perguntas, isso permanece verdadeiro.

O GPT-3 é uma ferramenta de ciência de dados para várias tarefas, como resumir o feedback do cliente ou gerar recomendações de conteúdo com base nas pesquisas do usuário.

Também levou os modelos de aprendizagem profunda a um novo nível, pois a plataforma pode entender melhor questões complexas sem exigir instruções explícitas de programação.

Esse modelo de idioma prevê entradas em tarefas de tradução de idiomas, resume artigos e gera novos conteúdos.

O que é GPT-4?

O GPT-4 é o próximo modelo que virá depois do GPT-3 e é um extenso modelo de linguagem previsto para ser lançado em 2023.

Sendo a quarta iteração na arquitetura GPT, compreende algoritmos de aprendizado de máquina que podem gerar texto em linguagem natural com base no contexto.

Funciona absorvendo grandes quantidades de dados e usando uma rede neural artificial para identificar padrões nesses dados.

A partir daí, ele pode gerar novos conteúdos com base nesses padrões, permitindo uma representação de linguagem mais precisa.

O uso diário é para sumarização de texto – onde o GPT-4 seria capaz de pegar uma longa sequência de texto e criar uma versão mais curta que ainda transmite o mesmo significado que o original.

As pessoas podem usá-lo para qualquer coisa, desde artigos de pesquisa a artigos de notícias, facilitando a leitura e a compreensão de tópicos complexos.

Ele se destaca de seu antecessor, GPT-3, adicionando recursos de ajuste fino e tornando-o mais eficiente para o usuário. Os usuários podem treinar o GPT-4 para entender melhor seus estilos e contextos de linguagem específicos.

Com um tamanho de modelo impressionante (100 trilhões é o número de parâmetros), o GPT-4 promete ser o modelo de linguagem mais potente até agora.

GPT-4 pode revolucionar a forma como os seres humanos interagem com máquinas, e os usuários podem aplicá-lo a várias indústrias.

Enquanto os modelos GPT anteriores dependiam do processamento de linguagem natural, o GPT-4 leva a análise de dados para o próximo nível com seu desempenho e recursos de modelo aprimorados.

As Diferenças entre GPT-3 e GPT-4

Na batalha entre GPT-4 e GPT-3, é difícil prever com precisão o que acontecerá quando o novo modelo for lançado.

No entanto, existem algumas diferenças notáveis entre eles. Por um lado, o GPT-4 pode ter significativamente mais parâmetros do que seu sucessor – um trilhão em GPT-4 em comparação com (apenas!) 175 bilhões.

Embora possa gerar rapidamente resultados mais complexos do que seu antecessor, também pode exigir muito mais poder de computação.

Por outro lado, devido ao seu tamanho menor e arquitetura mais simples, pode-se usar o GPT-3 para tarefas menores, como diálogo conversacional ou análise de sentimentos, com maior eficiência do que seu antecessor.

Além disso, é mais fácil de trabalhar devido à sua relativa simplicidade em comparação com a complexidade mais avançada do GPT -4. Também, o GPT-3 pode exigir menos recursos do que o GPT-4 para fins de treinamento.

Essa necessidade pode tornar o treinamento mais econômico, tanto no tempo de desenvolvimento quanto no dinheiro gasto em hardware.

Os requisitos para GPUs/TPUs ao treinar esses modelos diminuem significativamente. A principal diferença entre esses dois modelos são suas capacidades em computação condicional.

O GPT-4 provavelmente conterá centenas de bilhões de parâmetros a mais do que seu antecessor. Esse aumento permitirá gerar resultados ainda mais precisos com menos dados de entrada.

Este modelo é ideal para prever múltiplos resultados possíveis com base em uma única frase de entrada.

Além disso, devido à sua maior capacidade de aprendizagem, esse modelo pode ajudar a desenvolver conteúdo mais criativo e envolvente com facilidade.

Outra diferença crítica entre os dois algoritmos está na forma como os desenvolvedores os treinam. Ambos os algoritmos são pré-treinados com grandes quantidades de dados.

No entanto, enquanto os desenvolvedores treinaram o GPT 3 com texto e imagens escritos por humanos, o GPT 4 foi introduzido com dados gerados por máquina criados por inteligência artificial (IA). Será interessante ver como isso afeta os resultados finais.

Embora ambos os algoritmos forneçam excelentes resultados, eles também podem produzir diferentes tipos de saída, dependendo dos dados de entrada e de como os desenvolvedores os processaram durante o treinamento.

Apesar da diferença ainda precise ser esclarecida, muitos acreditam que o GPT-4 exigirá mais recursos para treinamento e desenvolvimento do que seu antecessor.

Como é mais significativo do que seu antecessor, o GPT 4 pode gerar saída mais lenta do que o algoritmo GPT 3 menor devido aos seus requisitos de memória mais altos.

A escolha entre GPT-3 ou 4 pode se tornar mais gerenciável com base na eficiência vs. requisitos de saída.

Como a ação humana está ajudando o GPT-4

O feedback humano refere-se à capacidade de um modelo de otimizar seu aprendizado e saída.

A maior precisão fornecida por este sistema ajuda a permitir a tomada de decisões humanas em modelos de linguagem cada vez mais densos.

Os modelos GPT usam feedback humano e aprendizado de reforço para gerar texto semelhante ao humano, tornando-o muito mais preciso do que os métodos anteriores.

Com organizações como a Microsoft profundamente conscientes da importância dos grandes modelos na era digital de hoje e querendo investir no desenvolvimento de produtos melhores (incluindo o ChatGPT), o GPT-4 promete ser um dos modelos de linguagem de IA da próxima geração.

O que é Aprendizado por Reforço?

O aprendizado por reforço é um tipo de aprendizado de máquina que usa tentativa e erro para aprender com seus erros.

O aprendizado por reforço visa maximizar as recompensas ensinando modelos de IA por meio de feedback positivo e negativo.

O modelo de IA aprende realizando ações e recebendo recompensas ou punições com base em quão bem ele serve a essas ações.

Exemplos de aprendizado por reforço no GPT-4

Um exemplo de caso de uso para aprendizado por reforço com GPT-4 é a tecnologia de processamento de linguagem natural.

O processamento de linguagem natural requer que o modelo de IA compreenda o contexto, o que pode ser difícil, pois requer uma compreensão das nuances da linguagem.

Através do aprendizado por reforço, ele pode replicar partes do processamento de linguagem natural do cérebro humano enquanto opera de forma mais rápida e eficiente.

Usando o feedback humano da mesma forma que um sistema de recompensa ou punição funciona, o modelo pode entender mais facilmente o que constitui uma saída excelente ou ruim quando se trata de tarefas de PNL.

Benefícios do feedback humano nos modelos de IA

O uso de feedback humano fornece vários benefícios para os modelos de IA em comparação com os métodos tradicionais, como o aprendizado de máquina supervisionado.

Com o aprendizado de máquina supervisionado, a rotulagem manual de dados deve acontecer antes de usar o modelo. Este processo é demorado e caro.

Ao utilizar o feedback humano no aprendizado por reforço, é necessário apenas rótulos para processar dados, evitando o custo ou esforço adicional exigido pela rotulagem manual.

Além disso, o feedback humano garante que o modelo evite a produção de conteúdo indesejável, como declarações tóxicas ou tendenciosas, evitando que informações incorretas se espalhem.

Redefinindo eficiência nos negócios

No ambiente de negócios competitivo de hoje, tempo é dinheiro.

Cada segundo desperdiçado em tarefas mundanas ou esforços inúteis pode desperdiçar oportunidades de negócios em potencial.

É por isso que muitas empresas estão entusiasmadas com o lançamento do GPT-4, pois ele pode revolucionar suas operações comerciais.

Com suas capacidades sem precedentes em processamento de linguagem natural, o GPT-4 permite que as empresas produzam conteúdo atraente mais rápido do que nunca.

Mas isso não é tudo – as capacidades do GPT-4 vão além dos métodos tradicionais de produção e marketing.

Aqui estão algumas das principais indústrias que podem se beneficiar de tais capacidades.

Serviço ao Consumidor

Os clientes esperam respostas rápidas e precisas quando perguntam sobre um produto ou serviço. Os poderosos avanços do GPT-4 no processamento de linguagem natural permitem uma interpretação mais precisa das consultas dos clientes.

Essa interpretação leva a respostas mais rápidas aos clientes e a um melhor atendimento ao cliente em geral.

Com o GPT-4, o atendimento ao cliente pode melhorar drasticamente devido à sua funcionalidade em fornecer respostas mais rápidas e precisas e avaliar rapidamente as situações para dar a melhor resposta ou soluções.

Além disso, o GPT-4 pode criar perfis detalhados de clientes com base em interações anteriores com sistemas automatizados, permitindo resultados mais personalizados e personalizados.

Esse recurso elimina o trabalho manual dos departamentos de atendimento ao cliente e permite que eles se concentrem em tarefas mais críticas que exigem experiência humana.

Uso do GPT-4 para Campanhas de Publicidade

Como as campanhas publicitárias são um dos aspectos mais importantes de qualquer negócio de sucesso, os profissionais de marketing podem usar o GPT-4 para criar campanhas direcionadas e eficazes adaptadas ao usuário individual.

Com seus recursos de processamento de linguagem natural, o GPT-4 pode gerar rapidamente centenas de variações de anúncios adaptadas a um usuário específico com base em seus interesses e interações anteriores.

Essa capacidade aumenta as chances de um anúncio ser bem-sucedido e um cliente progredir no funil de vendas.

Também economiza muito tempo para os profissionais de marketing, pois o GPT-4 pode desenvolver campanhas em uma fração do tempo que levaria para criá-las manualmente.

Já podemos ver quantos são GPT-3.5 e ChatGPT para ganhar dinheiro, e o GPT-4 ajudará a redefinir como as empresas operam, economizando tempo e dinheiro.

À medida que a tecnologia melhora e os bilhões de neurônios no GPT-4 se tornam cada vez mais poderosos, os modelos de IA continuarão a revolucionar as operações das empresas.

Desenvolvimento de Software com o GPT-4

O desenvolvimento de software é outra área em que o GPT-4 tem o potencial de revolucionar a maneira como fazemos negócios.

Os desenvolvedores perceberam rapidamente as vantagens dos modelos esparsos apoiados pelo GPT-4, que são menores e mais precisos do que os modelos tradicionais de aprendizado profundo.

Da automação de software a erros de depuração rápida, essa nova tecnologia supera os desenvolvedores humanos em tarefas complexas de codificação de software.

As empresas não precisam mais ser atoladas por processos tediosos ao construir novos produtos ou serviços.

Como o GPT-4 é um modelo apenas de texto, também é possível fornecer aplicativos e sites com interfaces de usuário mais eficazes.

Ao utilizar os recursos de linguagem natural do GPT-4, os desenvolvedores podem criar com rapidez e precisão interfaces de usuário personalizadas que são mais intuitivas, responsivas e fáceis de usar.

O Potencial Aumento de Custo

Apesar dos benefícios potenciais da introdução de um modelo de linguagem de IA maior, como o GPT-4, na linha da OpenAI, uma das principais desvantagens é o custo.

Aumentar o tamanho do modelo requer significativamente mais poder de computação, levando ao aumento dos custos de recursos de hardware e software necessários para executá-lo na capacidade total.

Como tal, ainda é um ponto de interrogação como OpenAI vai pagar tal aumento nos altos custos de computação.

Eles serão repassados ao usuário ou encontrarão uma maneira de reduzir esses custos de uma maneira que faça sentido operacional?

Perguntas Frequentes sobre GPT-3 vs GPT-4

Conclusão

Ao comparar GPT 4 vs. GPT 3, GPT 4 tem o potencial de revolucionar as operações de negócios. Desde automatizar tarefas até fornecer aplicativos e sites com interfaces de usuário mais eficazes, teremos que esperar e ver o potencial desse modelo mais recente.

Como um modelo apenas de texto, o GPT 4 não será capaz de fazer tudo o que o GPT 3 pode.

Ainda assim, com um conjunto de dados muito maior e precisão aprimorada, ele oferecerá recursos mais robustos para as empresas aproveitarem.

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