GPT-1 a GPT-4: cada um dos modelos GPT da OpenAI explicados e comparados

A OpenAI fez avanços significativos no processamento de linguagem natural (NLP) por meio de seus modelos GPT. Do GPT-1 ao GPT-4, esses modelos estão na vanguarda do conteúdo gerado por IA, desde a criação de prosa e poesia até chatbots e até codificação.

Mas qual é a diferença entre cada modelo GPT e qual é o seu impacto no campo da PNL?

O que são transformadores pré-treinados generativos?

Transformadores pré-treinados generativos (GPTs) são um tipo de modelo de aprendizado de máquina usado para tarefas de processamento de linguagem natural. Esses modelos são pré-treinados em grandes quantidades de dados, como livros e páginas da web, para gerar linguagem contextualmente relevante e semanticamente coerente.

Em termos mais simples, os GPTs são programas de computador que podem criar texto semelhante ao humano sem serem explicitamente programados para isso. Como resultado, eles podem ser ajustados para uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo resposta a perguntas, tradução de idiomas e resumo de texto.

Então, por que os GPTs são importantes? Os GPTs representam um avanço significativo no processamento de linguagem natural, permitindo que as máquinas entendam e gerem linguagem com fluência e precisão sem precedentes. Abaixo, exploramos os quatro modelos GPT, desde a primeira versão até o GPT-4 mais recente, e examinamos seu desempenho e limitações.

GPT-1

O GPT-1 foi lançado em 2018 pela OpenAI como sua primeira iteração de um modelo de linguagem usando a arquitetura Transformer. Ele tinha 117 milhões de parâmetros, melhorando significativamente os modelos de linguagem de última geração anteriores.

Um dos pontos fortes do GPT-1 foi sua capacidade de gerar linguagem fluente e coerente quando dado um prompt ou contexto. O modelo foi treinado em uma combinação de dois conjuntos de dados: o Rastreamento Comum, um enorme conjunto de dados de páginas da web com bilhões de palavras, e o conjunto de dados BookCorpus, uma coleção de mais de 11.000 livros em diversos gêneros. O uso desses diversos conjuntos de dados permitiu que o GPT-1 desenvolvesse fortes habilidades de modelagem de linguagem.

Embora o GPT-1 tenha sido uma conquista significativa em processamento de linguagem natural (PLN), tinha certas limitações. Por exemplo, o modelo era propenso a gerar texto repetitivo, especialmente quando recebia prompts fora do escopo de seus dados de treinamento. Ele também falhou em raciocinar sobre várias voltas de diálogo e não conseguiu rastrear dependências de longo prazo no texto. Além disso, sua coesão e fluência eram limitadas apenas a sequências de texto mais curtas, e passagens mais longas careciam de coesão.

Apesar dessas limitações, o GPT-1 lançou as bases para modelos maiores e mais poderosos baseados na arquitetura Transformer.

GPT-2

O GPT-2 foi lançado em 2019 pela OpenAI como sucessor do GPT-1. Ele continha impressionantes 1,5 bilhão de parâmetros, consideravelmente maiores que o GPT-1. O modelo foi treinado em um conjunto de dados muito maior e mais diversificado, combinando Common Crawl e WebText.

Um dos pontos fortes do GPT-2 era sua capacidade de gerar sequências de texto coerentes e realistas. Além disso, pode gerar respostas semelhantes às humanas, tornando-se uma ferramenta valiosa para várias tarefas de processamento de linguagem natural, como criação e tradução de conteúdo.

No entanto, o GPT-2 tinha suas limitações. Ele lutou com tarefas que exigiam raciocínio mais complexo e compreensão do contexto. Embora o GPT-2 tenha se destacado em parágrafos curtos e trechos de texto, ele falhou em manter o contexto e a coerência em passagens mais longas.

Essas limitações abriram caminho para o desenvolvimento da próxima iteração dos modelos GPT.

GPT-3

Os modelos de processamento de linguagem natural deram saltos exponenciais com o lançamento do GPT-3 em 2020. Com 175 bilhões de parâmetros, o GPT-3 é mais de 100 vezes maior que o GPT-1 e mais de dez vezes maior que o GPT-2.

O GPT-3 é treinado em uma ampla gama de fontes de dados, incluindo BookCorpus, Common Crawl e Wikipedia, entre outros. Os conjuntos de dados compreendem quase um trilhão de palavras, permitindo que o GPT-3 gere respostas sofisticadas em uma ampla gama de tarefas de NLP, mesmo sem fornecer nenhum dado de exemplo anterior.

Uma das principais melhorias do GPT-3 em relação aos modelos anteriores é sua capacidade de gerar texto coerente, escrever código de computador e até mesmo criar arte. Ao contrário dos modelos anteriores, o GPT-3 entende o contexto de um determinado texto e pode gerar respostas apropriadas. A capacidade de produzir texto com som natural tem grandes implicações para aplicativos como chatbots, criação de conteúdo e tradução de idiomas. Um exemplo é o ChatGPT, um bot de IA conversacional, que passou da obscuridade para a fama quase da noite para o dia.

Embora o GPT-3 possa fazer coisas incríveis, ele ainda tem falhas. Por exemplo, o modelo pode retornar respostas tendenciosas, imprecisas ou inadequadas. Esse problema surge porque o GPT-3 é treinado em grandes quantidades de texto que possivelmente contêm informações tendenciosas e imprecisas. Há também instâncias em que o modelo gera um texto totalmente irrelevante para um prompt, indicando que o modelo ainda tem dificuldade em entender o contexto e o conhecimento de fundo.

As capacidades do GPT-3 também levantaram preocupações sobre as implicações éticas e uso indevido potencial de modelos de linguagem tão poderosos. Os especialistas se preocupam com a possibilidade de o modelo ser usado para fins maliciosos, como geração de notícias falsas, e-mails de phishing e malware. De fato, já vimos criminosos usam ChatGPT para criar malware.

A OpenAI também lançou uma versão melhorada do GPT-3, GPT-3.5, antes de lançar oficialmente o GPT-4.

GPT-4

O GPT-4 é o modelo mais recente da série GPT, lançado em 14 de março de 2023. É um avanço significativo em relação ao modelo anterior, GPT-3, que já era impressionante. Embora as especificidades dos dados de treinamento e da arquitetura do modelo não sejam oficialmente anunciadas, ele certamente se baseia nos pontos fortes do GPT-3 e supera algumas de suas limitações.

O GPT-4 é exclusivo para usuários do ChatGPT Plus, mas o limite de uso é limitado. Você também pode obter acesso ingressando na lista de espera da API GPT-4, o que pode levar algum tempo devido ao grande volume de aplicativos. No entanto, a maneira mais fácil de obter o GPT-4 é usando o Microsoft Bing Chat. É totalmente gratuito e não há necessidade de entrar em uma lista de espera.

Um recurso de destaque do GPT-4 são seus recursos multimodais. Isso significa que o modelo agora pode aceitar uma imagem como entrada e entendê-la como um prompt de texto. Por exemplo, durante a transmissão ao vivo do lançamento do GPT-4, um engenheiro da OpenAI alimentou o modelo com uma imagem de uma maquete de site desenhada à mão, e o modelo surpreendentemente forneceu um código funcional para o site.

O modelo também entende melhor solicitações complexas e exibe desempenho de nível humano em vários benchmarks profissionais e tradicionais. Além disso, possui uma janela de contexto e tamanho de contexto maiores, que se referem aos dados que o modelo pode reter em sua memória durante uma sessão de chat.

O GPT-4 está ultrapassando os limites do que é atualmente possível com ferramentas de IA e provavelmente terá aplicações em uma ampla gama de setores. No entanto, como acontece com qualquer tecnologia poderosa, há preocupações sobre o potencial uso indevido e implicações éticas de uma ferramenta tão poderosa.

Uma jornada pelos modelos de linguagem GPT

Os modelos GPT revolucionaram o campo da IA ​​e abriram um novo mundo de possibilidades. Além disso, a escala, a capacidade e a complexidade desses modelos os tornaram incrivelmente úteis para uma ampla gama de aplicações.

No entanto, como acontece com qualquer tecnologia, existem riscos e limitações potenciais a serem considerados. A capacidade desses modelos de gerar texto altamente realista e código de trabalho levanta preocupações sobre o possível uso indevido, principalmente em áreas como criação de malware e desinformação.

No entanto, à medida que os modelos GPT evoluem e se tornam mais acessíveis, eles desempenharão um papel notável na formação do futuro da IA ​​e da PNL.