GPT-3 vs. GPT-4: Qual é a diferença?

A evolução dos modelos de linguagem de IA tem sido notável, com cada iteração trazendo melhorias significativas. GPT-3 e GPT-4 compartilham as mesmas estruturas fundamentais, ambos passando por extenso pré-treinamento em vastos conjuntos de dados e ajustes finos para reduzir respostas prejudiciais, incorretas ou indesejáveis. No entanto, as diferenças no tamanho do conjunto de dados e no poder de processamento levam a grandes distinções em suas capacidades.

Este artigo investiga os avanços e diferenças entre GPT-3 e GPT-4, destacando como esses modelos evoluíram para oferecer melhor desempenho e versatilidade.

Uma rápida recapitulação do GPT-3 e GPT-4

Antes de abordarmos as principais diferenças entre GPT-3 e GPT-4, vamos dar uma olhada rápida em como esses modelos surgiram.

GPT-3

GPT-3, lançado em junho de 2020, é a terceira versão da série GPT desenvolvida pela OpenAI. Possui 175 bilhões de parâmetros e foi pré-treinado em mais de 1 trilhão de palavras de diversas fontes da Internet, tornando-o um dos modelos de linguagem mais poderosos na época de seu lançamento. O GPT-3 pode realizar uma ampla gama de tarefas, desde a geração de código até a tradução de idiomas, com treinamento específico mínimo.

GPT-4

O GPT-4, lançado em março de 2023, baseia-se nas bases estabelecidas pelo GPT-3 com melhorias significativas. Ele apresenta recursos multimodais, permitindo processar texto e imagens e possui uma janela de contexto mais longa, lidando com até 128.000 tokens em sua variante Turbo. Embora o número exato de parâmetros do GPT-4 permaneça não divulgado, presume-se que seja significativamente maior que o do GPT-3, permitindo-lhe resolver problemas mais complexos com maior precisão e eficiência. Em maio de 2024, a OpenAI apresentou o GPT-4o, seu modelo mais recente, aprimorando ainda mais os recursos da série GPT.

Diferenças entre GPT-3 e GPT-4

As principais diferenças entre GPT-3 e GPT-4 destacam avanços significativos na tecnologia de IA. Esses avanços podem ser melhor compreendidos examinando vários fatores, como tamanho do modelo, desempenho, capacidades, preconceitos e preços.

Tamanho do modelo

Os modelos de IA são frequentemente medidos pelo seu tamanho. Esse tamanho é determinado pela quantidade de dados utilizados para pré-treinamento e pela quantidade de parâmetros na arquitetura do modelo.

Durante a fase de pré-treinamento, o modelo processa e aprende padrões de um enorme corpus de dados de texto. Conforme mencionado anteriormente, o GPT-3 foi pré-treinado em mais de 1 trilhão de palavras de sites e livros. O tamanho dos dados de treinamento do GPT-4 ainda não foi divulgado, mas presume-se que seja maior que o GPT-3 devido às capacidades aprimoradas do modelo.

O número de parâmetros refere-se aos valores totais, ou pesos, do modelo que são atualizados durante o processo de treinamento para otimizar seu desempenho em tarefas de linguagem. Um número maior de parâmetros geralmente significa que é um modelo mais complexo que pode lidar com tarefas complexas e gerar texto diferenciado. O GPT-3 tem 175 bilhões de parâmetros, enquanto há rumores de que o GPT-4 tem significativamente mais, possivelmente chegando a trilhões, embora a contagem exata permaneça não revelada.

No entanto, é importante observar que mais parâmetros por si só não se traduzem necessariamente em um desempenho mais poderoso. O tamanho do modelo é um fator, mas a qualidade dos dados de treinamento, a arquitetura do modelo e os procedimentos de treinamento também impactam significativamente as capacidades do mundo real de um modelo.

No entanto, o aumento substancial nos dados de treinamento e nos parâmetros do modelo para o GPT-4 representa um aumento notável que melhorou o desempenho em comparação com o GPT-3 em muitos benchmarks. E embora não tenhamos detalhes específicos sobre o tamanho do modelo do GPT-4o, espera-se que ele seja ainda mais avançado que o GPT-3 e o GPT-4.

Desempenho

A OpenAI testou o GPT-4 em vários benchmarks e descobriu que ele superou significativamente o desempenho do GPT-3.5. Esses benchmarks incluíam pontuações de testes para coisas como o exame da ordem e o SAT e avaliações feitas especificamente para modelos de aprendizado de máquina.

Vejamos os fatores que impulsionam um melhor desempenho do GPT-4.

Níveis mais altos de precisão

O modelo maior do GPT-4 significa que ele pode responder com maior precisão que o GPT-3. De acordo com a OpenAI, ele obteve uma pontuação 40% superior ao GPT-3.5 em uma avaliação de precisão. Também é melhor diferenciar entre declarações verdadeiras e incorretas.

Melhor compreensão do contexto

Comparado ao GPT-3, o GPT-4 possui uma janela de contexto maior. Este é o limite para a quantidade de informações que o modelo pode processar antes de perder o contexto. Essa informação é medida em tokens. Quando você insere um prompt, o modelo o divide em pedaços de texto chamados tokens para processá-lo. A janela de contexto do GPT-4 chega a 128.000 tokens (se você estiver usando Turbo), enquanto o GPT-3.5 atinge no máximo 16.385 tokens.

Melhor compreensão das nuances

O GPT-4 supera o GPT-3 na compreensão de emoções e estilos de comunicação individuais, tornando-o mais acessível e capaz de criar conteúdos mais autênticos. O GPT-4o amplia ainda mais esses recursos. Ele pode processar texto, som, imagens e vídeos, permitindo compreender e responder a uma gama mais ampla de informações. Isso torna as interações com computadores mais naturais e intuitivas para os usuários.

Adaptabilidade

O GPT-4 é mais adaptável que o GPT-3. Essa qualidade, que a OpenAI chama de direcionamento, permite ajustar o estilo da saída do modelo. Os modelos GPT anteriores foram ajustados para gerar respostas em uma voz e tom específicos. O GPT-4 oferece maior controle, permitindo definir atributos como tom, estilo e nível de especificidade desejados. Você pode fornecer modelos de resposta personalizados para informar ao GPT-4 como responder às suas solicitações.

Por exemplo, um desenvolvedor que cria um aplicativo desenvolvido com GPT-4 para escritórios de advocacia pode instruir o modelo a “responder com um tom formal apropriado para documentação legal”. Ou um usuário individual no ChatGPT (com GPT-4 selecionado) pode pedir conselhos ao modelo com a instrução de “responder como um coach de vida solidário que evita críticas duras”. O GPT-4 estará em conformidade com esses estilos desejados e fornecerá melhores respostas.

Capacidades e aplicações

Geralmente, os modelos GPT são altamente flexíveis e podem atender a muitos casos de uso. O que diferencia o GPT-4 é seu desempenho, adaptabilidade e recursos de upload de imagens. Veja como esses fatores permitem que o GPT-4 supere o GPT-3 em aplicações comuns.

Multimodalidade

Uma das diferenças mais significativas entre GPT-3 e GPT-4 é a multimodalidade. Enquanto o GPT-3 é unimodal e só pode processar e gerar texto, o GPT-4 introduziu a capacidade de processar texto e imagens. O modelo mais recente, GPT-4o, amplia ainda mais essas capacidades multimodais:

• Modalidades de entrada: GPT-4o pode aceitar entrada em formatos de texto, áudio, imagem e vídeo
• Modalidades de saída: pode gerar saídas de texto, áudio e imagem

Os recursos de áudio do GPT-4o são particularmente avançados. Ele pode processar e responder a entradas de áudio com velocidade notável, gerando respostas em apenas 232 milissegundos, com tempo médio de resposta de 320 milissegundos. Para efeito de comparação, o tempo médio de resposta humana em uma conversa é de cerca de 200-300 milissegundos. Isso significa que o GPT-4o pode participar de conversas de áudio em um ritmo que imita de perto a fala humana natural, representando um passo significativo em direção a conversas em tempo real com ferramentas de IA.

Atualmente, os recursos multimodais avançados (por exemplo, utilização de vídeo como entrada) do GPT-4o não estão amplamente disponíveis ao público. Eles estão disponíveis principalmente por meio de colaborações seletivas e testes beta com um conjunto limitado de parceiros. Um acesso mais amplo é esperado à medida que a OpenAI continua a refinar e implementar esses recursos.

Além de suas capacidades multimodais, o GPT-4 pode realizar tarefas que o GPT-3 não consegue, como:

• Extrair os principais pontos de dados e tendências de um conjunto de gráficos ou tabelas.
• Criar descrições de imagens, incluindo o que as torna interessantes, engraçadas ou tristes.
• Transcrever fotos de texto, como cartas manuscritas ou documentos históricos.
• Escrever código para um design básico de site enviando uma maquete de layout.
• Fornecer mais contexto sobre os prompts além do que pode ser transmitido apenas por texto.

Criação de conteúdo

GPT-3 e GPT-4 podem criar conteúdo original baseado em texto para comunicações pessoais, documentos comerciais e empreendimentos criativos. O GPT-4 não só é melhor na geração de texto em seu estilo específico, mas também pode manter a coerência de suas respostas por mais tempo. Você pode usar esses recursos para ajudar a escrever contos completos, por exemplo, ou para gerar com eficiência uma série de e-mails de boas-vindas para clientes de uma pequena empresa.

Embora os modelos GPT tenham recursos impressionantes de criação de conteúdo, explorar outras ferramentas de escrita de IA, como Grammarly, é uma boa ideia para encontrar o ajuste certo. Com Grammarly, você não precisa alternar entre as guias para obter conteúdo gerado por IA. A extensão Grammarly funciona em seu navegador e em programas como o Microsoft Word, para que você possa obter facilmente suporte para criação de conteúdo dentro das ferramentas que já usa. Navegue pelo uso responsável de IA com o verificador de IA do Grammarly, treinado para identificar texto gerado por IA.

Ajudando com código

Embora tanto o GPT-3 quanto o GPT-4 tenham um bom desempenho na escrita de código, na explicação de trechos de código e na sugestão de melhorias, o GPT-4 apresenta desempenho superior neste domínio. Ele opera com maior eficácia e precisão ao lidar com tarefas de codificação. Além disso, o GPT-4 pode realizar tarefas de codificação mais longas com maior facilidade.

Potenciando chatbots

GPT-3 e GPT-4 servem de base para chatbots que interagem com as pessoas de maneira natural e conversacional, como o ChatGPT. Como o GPT-4 é melhor para compreender as nuances, as conversas com chatbots GPT-4 tendem a parecer mais naturais e genuínas. Ele pode responder com mais sensibilidade às emoções e detectar melhor as sutilezas humanas, como expressões idiomáticas, referências culturais e figuras de linguagem.

O GPT-4 também torna os chatbots mais acessíveis, pois tem desempenho melhor que o GPT-3.5 em vários idiomas.

Apoiando tarefas acadêmicas

Os educadores podem usar modelos GPT para criar questionários personalizados, planos de aula e materiais educacionais. Os modelos também são capazes de raciocinar, o que lhes permite explicar tópicos complexos como conceitos matemáticos e questões filosóficas.

O GPT-4 supera o GPT-3 em aplicativos mais avançados. Por exemplo, enquanto o GPT-3.5 obteve nota 1 no exame AP Calculus, o GPT-4 obteve nota 4.

Ajudando na pesquisa

Você pode usar modelos GPT para aprender sobre muitos assuntos, explorar novos conceitos e obter respostas para perguntas comuns. No entanto, existem limitações sobre o quão oportunas essas informações podem ser. O GPT-3 foi treinado em grandes quantidades de dados, mas não está atualizado. O limite de conhecimento para GPT-3.5 é janeiro de 2022. Para GPT-4, o limite de conhecimento pode variar de setembro de 2021 a dezembro de 2023, dependendo da versão.

Resumindo o conteúdo existente

Tanto o GPT-3 quanto o GPT-4 permitem inserir conteúdo existente em seu prompt e gerar um resumo. Você pode personalizar o resumo de acordo com suas especificações, como contagem de palavras, formatação ou nível de escolaridade. Como o GPT-4 tem uma janela de contexto mais longa, você pode usá-la para resumir trechos de texto mais longos. Você também pode solicitar que o resumo atenda a requisitos mais específicos, como atingir um público específico ou até mesmo gerar o texto em outro idioma.

Brainstorming de ideias

Os modelos GPT podem fornecer ideias para projetos criativos, eventos e nomes de produtos. Eles também podem ajudá-lo a ter ideias para resolver problemas complexos. Por exemplo, eles podem oferecer ideias sobre como usar a automação para agilizar um processo complicado e demorado. Devido à sua capacidade de compreender nuances, o GPT-4 pode fornecer uma lista de ideias mais personalizada do que o GPT-3. Você também pode adicionar detalhes adicionais ao seu prompt de brainstorming enviando imagens.

Viés e segurança

Minimizar as respostas tóxicas é um problema constante para a IA generativa. O GPT-4 é geralmente melhor que o GPT-3 na prevenção de respostas tendenciosas e discriminatórias e no reconhecimento de palavras problemáticas em prompts. No entanto, os investigadores descobriram que, em comparação com o GPT-3, é mais fácil enganar o GPT-4 para que ignore as suas protecções e gere respostas prejudiciais. Acontece que o recurso de direcionamento que facilita a personalização do GPT-4 de acordo com suas necessidades também facilita o jailbreak do modelo.

Preços

A versão mais recente do GPT-3, GPT-3.5, está disponível gratuitamente através do ChatGPT. Para acessar o GPT-4, você precisa de uma conta ChatGPT Plus, que começa em US$ 20 por mês. Para os desenvolvedores, o acesso à API GPT-4o é cerca de 50% mais barato que o GPT-4 Turbo, ao mesmo tempo que oferece limites de taxa 5x mais altos.

Capacidades multilíngues aprimoradas

Por serem treinados em dados da Internet, os modelos anteriores de GPT exibiam uma tendência para idiomas que são mais amplamente representados online. No entanto, o GPT-4 demonstra desempenho aprimorado em uma variedade mais ampla de idiomas em comparação com o desempenho do GPT-3.5 em inglês. Isto inclui melhores capacidades em línguas como o suaíli e o letão, que têm uma presença online mais limitada do que o inglês e o francês. O GPT-4o continua esta tendência, apresentando melhorias ainda mais significativas em idiomas diferentes do inglês.

Conclusão

A evolução dos modelos GPT de GPT-3 para GPT4, e agora GPT-4o, marca saltos significativos no processamento de linguagem de IA. O GPT-3 estabeleceu um padrão elevado com sua capacidade de gerar texto, explicar conceitos e escrever código. O GPT-4 elevou esse padrão ao introduzir o processamento de imagens e melhorar a compreensão da linguagem. O GPT-4o amplia ainda mais os limites com processamento de áudio e vídeo, respostas mais rápidas, recursos multilíngues aprimorados e economia.

Esses avanços expandem o potencial da IA ​​em diversas aplicações, desde tarefas criativas até soluções complexas de problemas. À medida que os modelos GPT continuam a evoluir, eles oferecerão capacidades cada vez mais sofisticadas que reduzem a barreira de entrada em áreas como design, engenharia e análise de dados. Alguns especialistas argumentam que provavelmente faremos a transição para funções nas quais gerenciamos nossos modelos de IA, orientando, refinando e delegando, em vez de executar tarefas do zero.