Embora todo o boom da IA tenha sido desencadeado por um modelo ChatGPT Apenas uma coisa: muita coisa mudou desde 2022. Novos modelos são lançados, modelos antigos são substituídos, atualizações vêm e vão e, em seguida, são revertidas novamente quando as coisas dão errado. O mundo dos grandes modelos de linguagem (LLMs) está muito saturado. Atualmente, temos seis grandes modelos de linguagem da OpenAI para escolher e, como tanto os usuários quanto Sam Altman sabem, seus nomes são completamente inúteis.
A maioria das pessoas provavelmente estava usando o modelo mais recente que conseguiam, mas acontece que cada um dos seis modelos atuais é bom em coisas diferentes - e a OpenAI finalmente decidiu Conte-nos Qual modelo deve ser usado para cada tarefa? É importante entender as diferenças entre esses modelos para aproveitar ao máximo os recursos da IA.
Por que existem seis modelos em primeiro lugar?
Grandes modelos de linguagem (LLMs) são imprevisíveis: os usuários nunca sabem que tipo de respostas receberão, e os desenvolvedores também não têm certeza. Claro, seria mais conveniente se tivéssemos todos os recursos disponíveis reunidos em um modelo, mas não é tão fácil quanto parece.
À medida que a OpenAI ajusta seus modelos, algumas coisas melhoram e outras pioram — e às vezes ocorrem efeitos colaterais inesperados. Não há como dizer quanto tempo levará para atingir o equilíbrio perfeito, então faz mais sentido lançar novas versões mesmo quando as melhorias se concentram apenas em algumas áreas.
Os resultados dessa abordagem são os seis principais modelos que temos disponíveis agora: GPT-4o, GPT-4.5, OpenAI o4-mini, OpenAI o4-mini-alto, OpenAI o3, e modo OpenAI o1 pro. E vou repetir: esses nomes são realmente inúteis. O OpenAI pode ter nos dado um documento explicando o que cada um faz agora, mas isso não significa que você será capaz de lembrar o nome que corresponde aos recursos. Portanto, considere memorizar esta pequena página do documento se precisar se lembrar dele.
GPT-4o
O GPT-4o faz parte da mais nova família de modelos 4o e “se destaca nas tarefas do dia a dia”. Isso inclui:
- Debate
- Resumindo
- Escrevendo/Verificando e-mail
- Conteúdo criativo
Você pode pesquisar na web com ele, Criar fotos, use recursos de voz avançados, analise dados e crie modelos GPT personalizados. Você também pode enviar diferentes tipos de arquivos para ajudar com suas reivindicações.
Contudo, de acordo com a própria pesquisa da OpenAI, o modelo 4o sofre de um pequeno problema de "alucinação". Não é o pior do grupo, mas teve alucinações duas vezes maiores que o modelo o1 durante os testes.
Isso pode ser um problema se você estiver usando o aplicativo para pesquisar na web ou aprender coisas novas. O aspecto mais desafiador das alucinações é que elas geralmente parecem completamente plausíveis, dificultando simplesmente "verificar quando algo não parece certo". Em vez disso, a única maneira de ter certeza é verificar quase tudo o que você ainda não sabe que é verdade.
GPT-4.5
De acordo com a OpenAI, o recurso mais poderoso do GPT-4.5 é a inteligência emocional. Isso significa que ele deve ser bom para ajudar você a se conectar com outras pessoas, com recomendações oficiais incluindo:
- postagens em mídias sociais
- Descrições dos produtos
- Carta de desculpas ao cliente
Com outros pontos fortes, como comunicação clara e criatividade, o GPT-4.5 está mais bem equipado para ajudar você a encontrar o tom ou fraseado perfeito para determinadas situações — e garantir que tudo ainda soe humano. O GPT-4.5 representa um salto quântico na compreensão e análise de sentimentos, tornando-se uma ferramenta poderosa em atendimento ao cliente e marketing digital.
OpenAI o4-mini
O o4-mini da OpenAI, um modelo com nome um tanto inconveniente, é um modelo menor que não possui o elemento "GPT" em seu nome e troca inconvenientemente os números 4 e 0. Isso significa que ele não tem tantas informações aleatórias quanto os modelos de tamanho normal, mas ainda é eficaz para determinadas tarefas.
A principal vantagem deste modelo é a sua rapidez e baixo custo operacional, enquanto a desvantagem é que ele tem menos “conhecimento global”, o que o torna propenso a alucinações para compensar. “Alucinação” aqui significa gerar informações imprecisas ou inexistentes.
Em vez de fazer perguntas sobre o mundo, a OpenAI recomenda usar o o4-mini para tarefas técnicas rápidas. Exemplos incluem:
- Extrair dados-chave de um arquivo CSV
- Crie resumos rápidos de artigos
- Verificação e correção de erros em pequenos blocos de código
OpenAI o4-mini-high
Esse nome pode soar ruim quando visto isoladamente, mas é bem fácil de entender se você já sabe o que é OpenAI o4-mini. Ainda é um modelo pequeno, mas é um avanço em relação ao o4-mini comum porque "pensa mais para maior precisão", o que o torna particularmente adequado para tarefas de codificação complexas.
Isso o torna melhor em tarefas de codificação mais detalhadas, matemática e explicações científicas. Aqui estão alguns exemplos da OpenAI:
- Resolução de equações matemáticas complexas com explicações
- Formulação de consultas SQL para extração de dados
- Explicando conceitos científicos em termos simples
OpenAI o3
Embora este modelo seja tecnicamente mais antigo (porque não tem o número "4"), ele ainda é de grande interesse, já que a família o4/4o não obteve melhorias em todas as áreas. O o3 é particularmente bom em tarefas complexas e com várias etapas – o tipo de projeto que exige conclusão em várias etapas usando vários prompts.
Isso inclui planejamento estratégico, análises detalhadas, programação intensiva, matemática avançada, ciências e raciocínio visual. Se você quiser iniciar uma tarefa que sabe que levará várias sessões de prompt para ser concluída, usar o o3 ajudará a reduzir as chances de o modelo perder o contexto ou se perder no meio da tarefa. O modelo o3 é uma excelente escolha para tarefas que exigem uma compreensão profunda do contexto e a capacidade de rastrear informações complexas.
O OpenAI sugere casos de uso como:
- Desenvolver análise de risco
- Formulação de uma estratégia de negócios baseada em dados
- Executando tarefas de análise de dados em várias etapas
Modo Profissional OpenAI o1
O OpenAI o1 agora é considerado um “modelo antigo”, embora não exista há algum tempo. um ano ainda. A versão “Modo Pro” é ajustada para raciocínio complexo, o que significa que leva mais tempo para pensar, mas em troca oferece respostas mais bem pensadas. Este modelo é adequado para usuários que exigem alta precisão em tarefas complexas.
o1 também obtém nota máxima no PersonQA da OpenAI, que mede a taxa de alucinações. Durante os testes, o O1 alucina cerca de metade do O3 e três vezes menos do que modelos menores, como o O04-mini. Se você é um usuário frequente do ChatGPT e suas sessões tendem a ser longas, reduzir sua taxa de alucinações pode economizar uma quantidade significativa de tempo a longo prazo. Isso o torna uma excelente escolha para profissionais que confiam no ChatGPT para suas tarefas diárias.
Aqui estão alguns exemplos do OpenAI:
- Formulação de análises de risco detalhadas
- Crie um resumo de pesquisa de várias páginas
- Crie um algoritmo de previsão financeira
Como usar diferentes modelos de ChatGPT: um guia especializado
Infelizmente, você só pode acessar o GPT-4o e o GPT-4o mini na camada gratuita do OpenAI. Se você for um usuário Plus, Pro, Team ou Enterprise, poderá usar o seletor de formulários. Para escolher o modelo que você deseja usar.
O ChatGPT também está integrado a muitos outros produtos de terceiros, gratuitos e pagos, então vale a pena verificar quais modelos os diferentes produtos usam. Por exemplo, meu mecanismo de busca pago me dá, KagiAcesso a vários modelos OpenAI. Há também muitos outros serviços de agregação de IA que oferecem acesso a vários modelos da OpenAI e de outras empresas a um preço mais acessível do que assinar cada empresa individualmente.
Embora essas informações sobre diferentes modelos sejam úteis, elas não afetam a todos. Se você usa o ChatGPT principalmente para gerar imagens, pesquisar na web e enviar consultas gerais, o GPT-4o padrão é perfeitamente adequado. Somente se você estiver interessado em programação, matemática, ciências ou projetos particularmente grandes, você pode querer considerar qual modelo é melhor para a tarefa. Tenha em mente que escolher o modelo certo pode melhorar muito a eficiência e a precisão dos seus resultados.
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