GPT-2 vs GPT-3: [Qual é a Diferença entre elas?]

Tempo de Leitura: 9 minutos

CONTEÚDO

Introduction

A OpenAI, líder no campo da Inteligência Artificial, criou os dois últimos modelos de linguagem: GPT-2 e GPT-3. Embora partilhem o mesmo acrônimo, as duas tecnologias são diferentes quanto à sua aplicação e vantagens. Neste artigo, vamos falar sobre as principais diferenças entre o GPT-2 e GPT-3, desempenho, tamanho do modelo, recursos adicionais, usos principais e suas respectivas vantagens. Vamos começar com uma breve recapitulação sobre o que são o GPT-2 e o GPT-3.

 

O que é GPT-2?

GPT-2 é um modelo de inteligência artificial criado pela OpenAI em 2019. A sigla GPT significa ‘General Purpose Technology’ (Tecnologia de Propósito Geral, em português) e se refere ao modelo de aprendizado de máquina chamado ‘Modelo de Transformer Pré-treinado’. O GPT-2 é um modelo bastante avançado, capaz de realizar tarefas que exigem compreensão e interpretação de texto.

O GPT-2 foi criado a partir de dados de treinamento de texto de grandes bancos de dados de conteúdo web; esses dados contêm bilhões de palavras que o modelo usa para gerar texto. O GPT-2 foi treinado usando inteligência artificial e aprendizado profundo para que possa processar os dados de texto de qualquer forma que deseje.

O GPT-2 pode ser usado para criar conteúdo escrito, como redações e artigos. Ele é capaz de gerar conteúdo original com base em uma pequena quantidade de informações fornecidas pelo usuário. Graças ao seu avançado nível de inteligência artificial, o GPT-2 produz conteúdo escrito que tem uma aparência quase humana.

Além disso, o GPT-2 também pode ser usado para gerar respostas automatizadas e inteligentes para perguntas comuns. Ele é capaz de interpretar perguntas e gerar respostas que possam ser úteis para os usuários. O GPT-2 também pode ser usado para criar sistemas de chatbots e respostas automatizadas para ajudar os usuários a encontrar as informações de que precisam.

 

O que é GPT-3?

GPT-3 é o mais novo membro da família GPT (Generative Pretrained Transformer), um modelo de aprendizado profundo criado originalmente pela OpenAI. GPT-3 é o resultado de anos de pesquisa em inteligência artificial e possui o maior conjunto de dados que já foi usado para treinar um algoritmo de aprendizado profundo.

GPT-3 foi projetado para imitar com precisão a lógica humana e a forma como as pessoas aprendem informações novas. O objetivo é desenvolver modelos de inteligência artificial que possam aprender ações novas a partir de informações já conhecidas.

O algoritmo é treinado com um enorme conjunto de dados, que lhe permitem praticamente lembrar tudo o que já foi exibido. Como resultado, GPT-3 permite a um desenvolvedor criar aplicativos semelhantes aos humanos em questão de minutos.

GPT-3 oferece algumas vantagens em relação aos modelos anteriores, como o GPT-2. Em comparação, GPT-3 possui uma grande capacidade de processamento, o que lhe permite aprender conceitos e tarefas mais sofisticadas. Isso possibilita que desenvolvedores criem aplicativos incrivelmente inteligentes e poderosos.

Além de sua extensa capacidade de processamento, GPT-3 também vem equipado com diversas ferramentas, como APIs e bibliotecas, que ajudam a simplificar o processo de criação de aplicativos. Os desenvolvedores também podem usar GPT-3 para criar aplicativos que sejam mais flexíveis e adaptados às necessidades de seus usuários.

 

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Diferenças entre as duas

A GPT-2 e a GPT-3 são duas redes neuronais profundas (Deep Neural Networks – DNNs) que são usadas para realizar natural language processing (NLP), ou processamento de linguagem natural. Ambas foram criadas pelo OpenAI, um laboratório líder em pesquisas de inteligência artificial. Embora as duas redes compartilhem muitas características, elas também possuem algumas diferenças.

A GPT-2 foi lançada em 2019 como a segunda versão da tecnologia GPT (Generative Pre-trained Transformer) originalmente publicada pela Open AI no final de 2018. A GPT-2 é uma rede neuronal profunda que pode ser usada para processar o texto e a fala de um modo que é muito parecido ao que um humano faria.

A GPT-2 foi criada para entender a linguagem natural e identificar padrões de linguagem, e foi treinada com um banco de dados de aproximadamente 8 milhões de páginas da internet. A GPT-2 é capaz de gerar frases e parágrafos de forma autônoma, baseada no contexto do texto.

A GPT-3 foi lançada em 2020 e é a terceira versão da tecnologia GPT, após a GPT-2. A GPT-3 foi treinada em um conjunto de dados com 45 terabytes de conteúdo da internet, tornando-a muito mais potente e versátil do que a GPT-2.

A GPT-3 é capaz de realizar tarefas de NLP mais complexas, como a compreensão de contexto, geração de texto, tradução, summarização e muito mais. Além disso, a GPT-3 é capaz de gerar conteúdo a partir de apenas uma linha de entrada.

Desempenho

O desempenho de GPT-2 e GPT-3 varia muito. Por exemplo, GPT-2 é capaz de gerar textos mais curtos e limitados em comparação com o GPT-3. O GPT-2 tem maior enfoque na língua mas menos na lógica, enquanto o GPT-3 oferece uma maior profundidade de compreensão e um grande avanço na lógica.

Apesar do GPT-2 ter maior enfoque na língua, ele ainda não é capaz de gerar conteúdos com a qualidade do GPT-3. O GPT-2 não consegue lidar com conteúdos complexos e ambíguos, onde o GPT-3 é capaz de fazer isso. Por outro lado, o GPT-3 também é capaz de gerar conteúdos mais profundos e complexos com mais facilidade.

Outra diferença fundamental entre o GPT-2 e o GPT-3 é o tamanho. O GPT-2 tem um tamanho de modelo menor que o GPT-3. Isso significa que o GPT-2 é menos sofisticado e menos capaz de lidar com tarefas complexas do que o GPT-3.

GPT-2 e GPT-3 são algumas das mais avançadas ferramentas de compreensão e geração de inteligência artificial. Ambos os modelos oferecem uma grande qualidade de compreensão e de geração de conteúdos. Entretanto, existem diferenças significativas entre os dois, como enfoque, tamanho e capacidade de lidar com conteúdos complexos.

Tamanho do Modelo

A diferença mais notável entre os modelos GPT-2 e GPT-3 é o tamanho do modelo. Enquanto o GPT-2 é composto por 1,5 bilhões de parâmetros de modelagem, o GPT-3 possui mais de 175 bilhões de parâmetros de modelagem. Isso significa que o GPT-3 é mais de 100 vezes maior do que o GPT-2.

Esse tamanho aumentado é fundamental para obter melhores resultados. De fato, quanto mais parâmetros de modelagem um modelo possui, mais informação ele é capaz de processar. Portanto, o tamanho maior do GPT-3 significa que ele pode generalizar seus resultados de maneira mais eficiente do que o GPT-2.

Além do aumento no tamanho, o GPT-3 também foi equipado com novas técnicas de treinamento. Por exemplo, o GPT-3 usa métodos de amostragem, como a amostragem adversarial, para evitar resultados indesejáveis.

Outra técnica que foi introduzida no GPT-3 é a amostragem de Top-k, que ajuda a reduzir as chances de erro. Isso significa que, mesmo com um tamanho maior, o GPT-3 tem um desempenho mais confiável do que o GPT-2.

Assim, o tamanho do GPT-3 é fundamental para o sucesso do modelo. Ele é muito maior do que o GPT-2, o que significa que ele é mais capaz de processar informações. Além disso, foi equipado com novas técnicas de treinamento que ajudam a garantir resultados mais confiáveis.

Recursos Adicionais

GPT-2 e GPT-3 são modelos de inteligência artificial desenvolvidos pela OpenAI. Embora sejam baseados nos mesmos princípios subjacentes e tenham muitas funções em comum, há muita diversidade nesses modelos de processamento de linguagem natural. GPT-2 e GPT-3 têm sido frequentemente comparados em termos de recursos adicionais.

GPT-2 foi o primeiro modelo de inteligência artificial projetado para processar texto e capacitado com transferência de aprendizado profundo. Ele usa redes neurais para gerar textos a partir de palavras diferentes. É capaz de criar textos de alta qualidade escritos por humanos.

Além disso, ele também é capaz de realizar a tarefa de tradução automática, em que as sentenças são convertidas de um idioma para outro.

GPT-3 é o modelo mais recente e avançado da OpenAI. Ele usa um novo tipo de processamento de linguagem natural chamado transformers, que é mais preciso do que o GPT-2.

Além disso, ele tem uma capacidade de aprendizado profundo muito maior do que a GPT-2. O GPT-3 é capaz de criar textos com um nível de qualidade maior do que a GPT-2 e também usa mais dados para realizar as tarefas.

Além disso, GPT-3 tem uma série de recursos adicionais que o colocam à frente do GPT-2. Estes incluem uma capacidade de reconhecimento de linguagem natural melhorada, capacidade de reconhecer intenções e entender contextos, e também capacidade de lidar com dados não estruturados.

GPT-3 também tem uma melhor capacidade de gerar textos a partir de dados não textuais, como imagens.

 

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Vantagens da GPT3 em relação à GPT2

A GPT-3 é a terceira geração da família GPT (Generative Pre-trained Transformer), que está sendo desenvolvida pela OpenAI. Esta tecnologia de inteligência artificial permite que computadores produzam conteúdos em que são capazes de convenientemente atingir níveis humanos de qualidade.

GPT-2 é a versão anterior da GPT-3 e, apesar de ter alcançado resultados notáveis, a GPT-3 ainda oferece vantagens significativas em relação à GPT-2. Estas incluem maior capacidade de aprendizado e recursos aprimorados de língua natural de forma mais precisa e completa.

Em comparação com a GPT-2, a GPT-3 oferece um aumento de desempenho significativo devido ao aumento dos recursos computacionais. A GPT-3 usa mais recursos de hardware e software para criar conteúdos de qualidade, com maior profundidade e detalhamento. Isso significa que a GPT-3 é mais capaz de produzir conteúdos de qualidade humana com mais rapidez e precisão.

Além disso, a GPT-3 é equipada com recursos inovadores de compreensão de contexto, que permitem que ela interprete e entenda melhor o significado de um texto, ao mesmo tempo que fornece informações de linguagem mais ricas e abrangentes. Isso significa que ela é capaz de compreender o contexto de um texto e gerar conteúdos ainda mais precisos e relevantes.

 

Usos principais de GPT2 e GPT3

GPT-2 e GPT-3 são dois algoritmos de inteligência artificial desenvolvidos pela OpenAI para gerar conteúdo humano-som. Essas tecnologias têm se mostrado extremamente úteis para a modelagem de texto e são usadas para gerar conteúdo de qualidade, especialmente quando se trata de conteúdo de ficção e publicação de documentos técnicos.

GPT-2 foi lançada em 2019 com o objetivo de gerar texto mais realístico do que os sistemas anteriores. O algoritmo foi treinado em 8 milhões de títulos de notícias para garantir uma saída de livros, conteúdo científico e artigos de análise de tendências de qualidade.

O GPT-2 também possui a capacidade de produzir conteúdos relevantes automaticamente usando apenas um tema inicial, para que os usuários não precise se preocupar com a criação de conteúdo. Outras utilizações incluem a geração automática de emails, mensagens de chatbot e respostas para pesquisas relacionadas.

GPT-3 foi lançado em 2020 com o objetivo de escalar o GPT-2 e torná-lo ainda mais capaz. O GPT-3 possui uma memória de 175 bilhões de parâmetros, o que o torna cerca de cinco vezes mais capacitado do que o GPT-2.

Ele também pode ser usado para gerar conteúdos de qualidade com apenas um tema inicial fornecido, como o GPT-2, mas com um nível ainda maior de precisão. Além disso, o GPT-3 pode ser usado para criar conteúdos complexos, como guias de programação, textos de argumentação, artigos científicos, resumos de artigos e muito mais.

 

Conclusão

Neste artigo, analisamos as principais diferenças entre GPT-2 e GPT-3. Vimos que GPT-3 é um avanço substancial na tecnologia de processamento de linguagem natural, com muitos recursos avançados, incluindo maior desempenho, um modelo significativamente maior e algumas vantagens especiais.

Apesar de GPT-3 oferecer mais recursos, GPT-2 ainda pode ser útil para várias tarefas, particularmente quando o tamanho do modelo é um problema. No geral, GPT-3 é mais adequado para tarefas de criação criativa, como escrita automática, enquanto GPT-2 é mais adequado para tarefas tradicionais de processamento de linguagem natural, como classificação de texto e geração de resumo.

Esperamos que ao final deste artigo, você tenha adquirido um melhor entendimento de como GPT-2 e GPT-3 trabalham juntos e quais variáveis você deve considerar ao escolher entre os dois.

Gostou deste artigo? Vou te contar um segredo, ele foi escrito usando 100% de inteligência artificial. 😉

 

 

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