Comparado ao chat-GPT, o GPT-4 pode melhorar a precisão e a eficiência da tarefa.
Um modelo de aprendizado profundo de geração de texto generativo chamado Transformador pré-treinado (GPT) foi desenvolvido usando dados online. É usado em IA conversacional, categorização de texto, classificação e software de tradução. Você pode aprender a criar seu próprio modelo de aprendizado profundo explorando a trilha de habilidades Deep Learning em Python. Os fundamentos do aprendizado profundo, as estruturas Tensorflow e Keras e como construir vários modelos de entrada e saída com Keras serão abordados. Os modelos GPT têm uma ampla gama de aplicações e você pode até ajustá-los com dados específicos para obter resultados ainda melhores. Você pode cortar gastos com computação, tempo e outros recursos empregando transformadores. Antes do GPT-1, a maioria dos modelos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) era treinada para determinadas tarefas, como tradução e categorização.
De acordo com Altman, o GPT-4 não será visivelmente maior que o GPT-3. Como ele se parecerá com o modelo de linguagem Gopher do Deepmind, podemos assumir que ele terá parâmetros entre 175B e 280B. O enorme modelo Megatron NLG é três vezes maior que o GPT-3, mas tem desempenho semelhante graças aos seus parâmetros 530B. O modelo menor que se seguiu alcançou níveis de desempenho mais altos. Simplesmente o desempenho não aumenta com o tamanho.
Eles estão se concentrando em melhorar o desempenho de dispositivos menores, de acordo com Altman. Para os extensos modelos de linguagem, foi necessário usar um enorme conjunto de dados, bastante poder de processamento e uma implementação desafiadora. Mesmo erguer modelos enormes não é mais econômico para muitas empresas. Modelos grandes geralmente não são otimizados o suficiente. As empresas devem escolher entre precisão e custo porque o treinamento do modelo é caro. Por exemplo, o GPT-3 foi treinado apenas uma vez, apesar dos erros. Os pesquisadores não conseguiram fazer o ajuste de hiperparâmetros devido aos preços proibitivos. Eles encontraram uma nova parametrização (P) que mostra que os melhores hiperparâmetros para os modelos maiores com a mesma arquitetura são os mesmos que os melhores para os menores. Isso tornou muito mais acessível para os acadêmicos otimizar modelos grandes.
O GPT-4 terá um impacto significativo em como as operações de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução, resumo de texto e resposta a perguntas, são realizadas. O GPT-4 pode ajudar a tornar essas tarefas mais precisas e eficazes, graças à sua sofisticada compreensão do contexto e capacidade de produzir texto que soa como a fala humana. A possibilidade de o GPT-4 ser empregado na criação de conteúdo e na escrita criativa é outra implicação. O GPT-4 tem o potencial de ajudar escritores e produtores de conteúdo a ter novas ideias e melhorar seu trabalho porque pode escrever em vários estilos e formatos. A esfera da educação também pode ser significativamente impactada pela tecnologia GPT-4. A compreensão de linguagem superior do GPT-4 torna possível projetar experiências de aprendizagem individualizadas para os alunos que os ajudarão a compreender ideias difíceis e aprimorar suas habilidades de escrita. No campo da pesquisa de inteligência artificial, o GPT-4 também pode ter um efeito significativo. Os recursos sofisticados do GPT-4 podem ser utilizados para treinar mais modelos de IA e acelerar a criação de novos aplicativos de IA. Isso pode resultar em inovações em vários campos, incluindo visão computacional e processamento de linguagem natural.
Não podemos, no entanto, descartar as possíveis desvantagens do GPT-4. Uma preocupação é que, como o GPT-4 pode facilmente imitar estilos de escrita humana, ele pode ser usado para produzir notícias falsas ou propaganda. Além disso, a capacidade do GPT-4 de produzir muito texto pode resultar em sobrecarga de informações, dificultando a distinção entre fato e ficção. Apesar das possíveis vantagens da tecnologia GPT-4, é crucial levar em conta também quaisquer perigos e efeitos desfavoráveis. Para minimizar quaisquer efeitos indesejados, é crucial abordar o GPT-4 com cautela e avaliar minuciosamente como ele será administrado e regulado.
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