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GPT-4 da OpenAI: Quais são os segredos ocultos deste supermodelo?
Com o rápido desenvolvimento da inteligência artificial hoje, o GPT-4 da OpenAI sem dúvida se tornou um tema quente. Como um modelo de linguagem grande (LLM), a série GPT continuou a atrair a atenção global e discussões acaloradas desde o seu lançamento em 2018. Esses modelos não são apenas chatbots simples, mas ferramentas poderosas com múltiplas habilidades, como geração de textos complexos e compreensão de linguagem natural. Então, o que há de tão especial neste último GPT-4? Em que direção nos levará em termos de tecnologia, aplicação e potencial futuro?
A origem e evolução do pré-treinamento gerado
O Pré-treinamento Generativo (GP) é um conceito de longa data no campo do aprendizado de máquina, originalmente usado no aprendizado semissupervisionado. O modelo é inicialmente treinado em um conjunto de dados não rotulado e depois classificado no conjunto de dados rotulado. Este método de treinamento em dois estágios permite que o modelo gere resultados mais precisos.
Em 2017, pesquisadores do Google publicaram "Attention Is All You Need", inaugurando uma nova era baseada na arquitetura Transformer, que acabou dando origem a modelos de pré-treinamento como o BERT.
Com o lançamento do primeiro modelo GPT-1 da OpenAI em 2018, o ritmo de desenvolvimento desta série acelerou gradualmente. GPT-4, lançado em 2023, herda a tecnologia GP, tornando esses grandes modelos de linguagem mais generativos e adaptáveis a diferentes tarefas.
Inovação tecnológica do GPT-4
O progresso técnico do GPT-4 se reflete em muitos aspectos, incluindo o tamanho do modelo e a diversidade dos dados de treinamento. De acordo com as informações mais recentes, o GPT-4 é um modelo multimodal capaz de processar entradas de texto e imagem, o que o torna uma melhoria revolucionária na sua gama de aplicações.
A versão mais recente do OpenAI, GPT-4, pode gerar texto com maior precisão e ter melhor desempenho no entendimento das necessidades do usuário.
Potencial de aplicação de modelos multimodais
Com o desenvolvimento de modelos multimodais, o GPT-4 da OpenAI pode processar não apenas texto, mas também imagens, o que significa que pode combinar visão e linguagem ao criar novos conteúdos. Esse recurso aumenta seu potencial de aplicação nas áreas de educação, entretenimento, medicina e outras.
Por exemplo, o Visual ChatGPT lançado pela Micorosft é uma tentativa poderosa de combinar GPT com o modelo visual básico e ser capaz de processar imagens e texto.
Alterações na GPT específicas do setor
Diferentes setores começaram a contar com sistemas GPT ajustados para tarefas específicas, como o EinsteinGPT da Salesforce e o BloombergGPT da Bloomberg. Esses modelos proprietários podem corresponder às necessidades de seus respectivos campos, ampliando ainda mais o escopo de aplicação da tecnologia GPT.
Desafios e pensamentos futuros
Embora os modelos da série GPT nos proporcionem conveniência e inovação sem precedentes, eles também são acompanhados por uma série de desafios, incluindo questões cada vez mais proeminentes de ética, privacidade de dados e segurança. Ao promover o progresso tecnológico e a comercialização, como gerir adequadamente estas questões tornou-se a maior dúvida da indústria atual.
No limite do controle do desenvolvimento da inteligência artificial, a OpenAI começou a pensar em como combinar inovação e
