GPT-4

Conceitos fundamentais e arquitetura

O GPT-4, tal como outros modelos da série GPT, baseia-se na arquitetura Transformer, que utiliza mecanismos de auto-atenção para ponderar a importância de diferentes palavras (ou tokens) numa sequência de entrada. Esta arquitetura, detalhada no artigo seminal "Attention Is All You Need", permite que o modelo lide eficazmente com dependências de longo alcance no texto. O GPT-4 foi treinado utilizando grandes quantidades de dados da Internet e de fontes licenciadas, envolvendo tanto texto como imagens. Embora os detalhes específicos sobre o tamanho da sua arquitetura e os dados de treino permaneçam confidenciais, o Relatório Técnico do GPT-4 destaca o seu desempenho significativamente melhorado em vários parâmetros de referência profissionais e académicos em comparação com modelos anteriores. Funciona como um Modelo de Linguagem de Grande Dimensão (LLM), capaz de realizar uma vasta gama de tarefas linguísticas.

Principais caraterísticas e melhorias

O GPT-4 oferece várias melhorias importantes em relação aos modelos anteriores:

• Raciocínio melhorado: Apresenta capacidades mais fortes de raciocínio complexo, incluindo a resolução de problemas matemáticos difíceis e a compreensão de instruções com nuances.
• Aumenta a Criatividade: O GPT-4 pode gerar textos mais criativos e colaborativos, como compor canções, escrever guiões ou adaptar-se ao estilo de escrita de um utilizador.
• Manuseamento de contextos mais longos: Consegue processar entradas de texto significativamente mais longas (até 32.000 tokens ou cerca de 25.000 palavras em algumas versões), permitindo saídas mais coerentes e contextualmente relevantes para documentos ou conversas longas.
• Multimodalidade: A sua capacidade de aceitar entradas de imagens abre novas possibilidades, como a descrição de imagens, a explicação de conceitos visuais ou a análise de gráficos e diagramas juntamente com mensagens de texto. A utilização eficaz depende muitas vezes de uma cuidadosa engenharia de prompts.

Aplicações no mundo real

O GPT-4 alimenta um conjunto diversificado de aplicações em várias indústrias:

• Chatbots avançados e assistentes virtuais: Plataformas como o Microsoft Copilot integram o GPT-4 para fornecer IA de conversação mais sofisticada, ajudando em tarefas que vão desde a codificação até à escrita de e-mails.
• Ferramentas educacionais: Empresas como o Duolingo utilizam a GPT-4 para oferecer experiências personalizadas de aprendizagem de línguas, fornecendo explicações e capacidades de role-playing, como se vê no Duolingo Max. Da mesma forma, a Khan Academy utiliza a GPT-4 para o seu tutor de IA, Khanmigo.
• Geração e resumo de conteúdos: Ajuda os profissionais a redigir artigos, relatórios, textos de marketing e a resumir rapidamente documentos longos.
• Geração e depuração de código: Os programadores utilizam o GPT-4 para gerar trechos de código, depurar código existente e aprender novas linguagens de programação.

GPT-4 em contexto

Embora o GPT-4 se destaque na compreensão/geração de linguagem e imagem, difere dos modelos especializados em áreas como a Visão por Computador (CV). Por exemplo, Ultralytics YOLO da Ultralytics são especificamente concebidos para a deteção e segmentação de objectos a alta velocidade e com precisão em imagens ou vídeos. O GPT-4 pode descrever o que está numa imagem, mas os modelos YOLO indicam onde estão os objectos com caixas delimitadoras ou máscaras. Estes diferentes tipos de modelos podem complementar-se mutuamente em sistemas complexos de IA, potencialmente geridos e implementados através de plataformas como o Ultralytics HUB.