GPT-4

Principais caraterísticas e capacidades

O GPT-4 introduziu várias melhorias importantes em relação aos modelos anteriores, tornando-o um dos mais poderosos e versáteis Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) disponíveis. Os seus avanços estão detalhados no documento técnico da OpenAI.

• Entrada Multi-Modal: Ao contrário dos seus antecessores apenas de texto, o GPT-4 pode aceitar texto e imagens como entrada. Isto permite-lhe executar tarefas como descrever o conteúdo de uma imagem, analisar gráficos e responder a perguntas com base em informações visuais. Esta capacidade preenche a lacuna entre o Processamento de Linguagem Natural (NLP) e a visão computacional.
• Raciocínio e capacidade de direção melhorados: O GPT-4 demonstra capacidades de raciocínio mais avançadas, o que lhe permite resolver problemas complexos e seguir instruções com nuances de forma mais fiável. Os utilizadores podem orientar o tom e o estilo do modelo de forma mais eficaz, tornando-o uma ferramenta mais controlável para a escrita criativa e técnica.
• Janela de contexto mais ampla: O modelo pode processar e referenciar uma quantidade significativamente maior de texto numa única mensagem, permitindo conversas e análises de documentos mais coerentes e contextualmente conscientes.
• Melhoria da exatidão dos factos: Embora não seja imune a erros, o GPT-4 mostra uma melhoria acentuada na exatidão dos factos e é menos propenso a produzir alucinações em comparação com as versões anteriores.

Aplicações no mundo real

As capacidades avançadas do GPT-4 levaram à sua integração em numerosas aplicações em vários sectores.

1. Geração de código e assistência: Os programadores utilizam o GPT-4 como um poderoso assistente de programação. Pode gerar trechos de código em várias linguagens, depurar código existente, explicar algoritmos complexos e até sugerir melhorias na arquitetura. Ferramentas como o GitHub Copilot aproveitam modelos como o GPT-4 para fornecer sugestões de codificação em tempo real diretamente no editor.
2. Ferramentas educacionais e tutoria: O GPT-4 é usado para criar experiências de aprendizagem personalizadas. Por exemplo, a aplicação de aprendizagem de línguas Duolingo utiliza-a para fornecer aos alunos explicações baseadas em IA para os seus erros e para os envolver na prática de conversação.

GPT-4 no contexto de outros modelos

É importante diferenciar o GPT-4 de outros tipos de modelos de IA para compreender os seus pontos fortes e casos de utilização específicos.

• vs. Modelos especializados de Visão por Computador: Embora o GPT-4 seja um modelo de base versátil capaz de interpretação básica de imagens, ele difere de modelos especializados no campo da Visão Computacional (CV). Por exemplo, os modelos YOLO da Ultralytics, como o YOLOv8 ou o YOLO11, são construídos propositadamente utilizando a Aprendizagem Profunda (DL) para a Deteção de Objectos e Segmentação de Imagens precisas e de alta velocidade. O GPT-4 pode descrever uma imagem (por exemplo, "Há um gato num tapete"), mas um modelo YOLO pode identificar a sua localização exacta com uma caixa delimitadora, tornando-o adequado para diferentes tarefas de visão computacional. Estes modelos podem ser complementares em sistemas de IA complexos; por exemplo, um modelo YOLO poderia detetar objectos e o GPT-4 poderia gerar descrições das suas interações.
• vs. BERT: Tanto o GPT-4 como o BERT são baseados na arquitetura Transformer. No entanto, o GPT-4 é principalmente um modelo baseado em descodificador optimizado para a geração de texto. Em contrapartida, o BERT é um modelo baseado num codificador concebido para compreender o contexto em ambas as direcções, o que o torna altamente eficaz para tarefas como a análise de sentimentos e o reconhecimento de entidades nomeadas (NER).

O gerenciamento do desenvolvimento e da implantação de modelos desses sistemas variados pode ser simplificado usando plataformas como o Ultralytics HUB ou ferramentas de comunidades como a Hugging Face. Para obter mais informações, pode ler sobre os últimos avanços da IA no Blogue Ultralytics.