Sam Altman abre a primeira conferência de programadores da OpenAI, realizada a 6 de novembro em São Francisco. Foto: OpenAI/YouTube” src=”https://www.todayscrypto.news/wp-content/uploads/2023/11/1.Sam-Altman-GPT4-Turbo.jpg@webp.jpg” width=”828″ height=”421″ /☻
A OpenAI apresentou hoje o GPT-4 Turbo na sua conferência inaugural para programadores, descrevendo-o como um sucessor mais potente e económico do GPT-4. A atualização oferece um processamento contextual melhorado e flexibilidade de personalização.
O GPT-4 Turbo está disponível em duas versões: uma centrada no texto e outra que também processa imagens. De acordo com a OpenAI, o GPT-4 Turbo foi “optimizado para o desempenho”, com preços tão baixos como 0,01 dólares por 1.000 tokens de texto e 0,03 dólares por 1.000 tokens de imagem – quase um terço do preço do GPT-4.
ChatGPT criado especialmente para si
Como é que a funcionalidade de afinação torna o GPT-4 Turbo tão especial?
“O ajuste fino melhora a aprendizagem através do treino de muito mais exemplos do que os que cabem num monitor, permitindo-lhe ter um melhor desempenho em muitas tarefas” – explica a OpenAI. Essencialmente, a afinação faz a ponte entre os modelos genéricos de inteligência artificial e as soluções personalizadas adaptadas a aplicações específicas. Promete “resultados de maior qualidade do que as solicitações, poupanças de token devido a solicitações mais curtas e respostas mais rápidas aos pedidos”.
A afinação envolve o fornecimento ao modelo de dados personalizados extensivos para aprender comportamentos específicos, transformando grandes modelos genéricos como o GPT-4 em ferramentas especializadas para tarefas de nicho sem criar um modelo totalmente novo. Por exemplo, um modelo sintonizado para informações médicas fornecerá resultados mais precisos e “falará” mais como um médico.
fazer um GPT: https://t.co/R9VsQboTli
– Sam Altman (@sama) 6 de novembro de 2023
Uma boa analogia pode ser vista no mundo dos geradores de imagens: os modelos Stable Diffusion refinados tendem a gerar imagens melhores do que os Stable Diffusion XL ou 1.5 originais, porque aprenderam com dados especializados.
Antes desta inovação, a OpenAI permitia modificações limitadas ao comportamento dos seus LLMs utilizando instruções personalizadas. Isto já era um salto qualitativo significativo para quem quisesse adaptar os modelos OpenAI às suas necessidades. O ajustamento fino leva isto para o nível seguinte, introduzindo novos dados, tom, contexto e voz no conjunto de dados do modelo.
O valor do ajuste fino é significativo. À medida que a inteligência artificial se torna cada vez mais parte integrante da nossa vida quotidiana, há uma procura crescente de modelos adaptados a necessidades específicas.
“Ajustar os modelos de geração de texto da OpenAI pode torná-los melhores para aplicações específicas, mas requer um investimento cuidadoso de tempo e esforço” – refere a OpenAI no seu guia oficial.
A empresa tem vindo a melhorar constantemente os seus modelos em termos de contexto, capacidades multimodais e precisão. Com o anúncio de hoje, estas capacidades são incomparáveis com os principais modelos LLM de código fechado, como o Claude e o Google Bard.
Embora os LLM de código aberto, como o LlaMA ou o Mistral, possam ser ajustados, não estão à altura em termos de potência e de utilização profissional.
O lançamento do GPT-4 Turbo e a sua ênfase na afinação marca uma mudança significativa na tecnologia de IA. Os utilizadores podem esperar interacções mais personalizadas e eficientes, com potenciais impactos, incluindo o serviço ao cliente e a criação de conteúdos.
