1. Visão geral dos modelos OpenAI

A OpenAI lançou uma série de modelos de inteligência artificial projetados para lidar com vários níveis de complexidade na resolução de problemas. Desde a série GPT para compreensão e geração de linguagem natural ou código, até o DALL·E para criação e edição de imagens, bem como TTS e Whisper para transformação de texto e fala, esses modelos possuem cada um suas próprias vantagens e cobrem uma ampla gama de cenários de aplicação.

  • GPT-4 e GPT-4 Turbo: Representando o que há de mais recente em tecnologia de processamento de linguagem natural, capazes de realizar tarefas complexas com precisão e oferecer profundo entendimento da linguagem natural.
  • GPT-3.5: Melhoria adicional em relação ao GPT-3, enfatizando a alta relação custo-eficácia e possuindo poderosas capacidades de geração de linguagem natural e código.
  • DALL·E: Utiliza técnicas avançadas de aprendizado profundo para criar imagens realistas.
  • TTS: Transforma texto em fala, adequado para diversas aplicações que buscam saída de fala.
  • Whisper: Um modelo versátil de reconhecimento e tradução de fala (fala para texto), com suporte a vários idiomas.
  • Embeddings: Converte texto em representações numéricas, amplamente utilizado em sistemas de busca, clusterização, sistemas de recomendação e muito mais.
  • Moderação: Capaz de detectar conteúdo sensível em texto, auxiliando na conformidade com as políticas de uso.

Os modelos da OpenAI são regularmente atualizados de acordo com diferentes necessidades e fornecem versões antigas estáveis para os desenvolvedores garantirem a consistência das aplicações.

2. GPT-4 e GPT-4 Turbo

GPT-4 é um grande modelo multimodal que não apenas aceita entrada de texto, mas também processa entrada de imagens e gera texto de saída. O GPT-4 se destaca em uma ampla gama de conhecimento comum e raciocínio profundo, com maior precisão do que qualquer modelo anterior.

O GPT-4 Turbo fez melhorias no tratamento de comportamentos "preguiçosos", ou seja, quando o modelo falha em completar uma tarefa. Além disso, o GPT-4 suporta recursos mais avançados, tais como:

  • Capacidade aprimorada de seguir instruções
  • Modo JSON
  • Saídas reproduzíveis
  • Chamadas de função paralelas

Para aplicações que requerem processamento de grandes volumes de dados e instruções complexas, o GPT-4 fornece uma enorme janela de contexto de 128.000 tokens, conferindo-lhe uma vantagem natural no processamento de textos longos coesos.

3. Modelo GPT-3.5

O modelo GPT-3.5 é um modelo significativamente eficaz em termos de custo, com capacidade de entender e gerar linguagem natural ou código. O GPT-3.5 Turbo é uma versão otimizada do GPT-3.5, especialmente projetada para otimização de chat, além de se sair bem em tarefas tradicionais.

Para a maioria das tarefas fundamentais, a diferença entre os modelos GPT-4 e GPT-3.5 não é significativa. No entanto, em cenários de raciocínio mais complexos, as capacidades do GPT-4 superam em muito as do GPT-3.5 e seus antecessores.

4. Modelo de Geração de Imagens DALL·E

DALL·E é outra tecnologia inovadora da OpenAI que pode gerar imagens realistas com base em descrições de linguagem natural. Por exemplo, os usuários podem pedir para criar "um polvo usando um traje espacial", e o DALL·E irá gerar uma imagem que corresponda à descrição.

5. Modelos de Texto para Fala (TTS)

Texto para fala (TTS) é uma tecnologia que converte informações de texto em linguagem falada, com aplicações significativas em vários cenários, como auxiliar pessoas com deficiência visual na leitura, permitir respostas de assistentes inteligentes e notificações automáticas por voz.

A OpenAI oferece duas variantes dos modelos TTS - tts-1 e tts-1-hd. Entre eles, o tts-1 é otimizado para cenários de texto para fala em tempo real, com maior rapidez, enquanto o tts-1-hd é otimizado para maior qualidade e é mais adequado para cenários com alta demanda de qualidade sonora.

6. Modelo de Reconhecimento de Fala Whisper

Whisper é um modelo versátil de reconhecimento de fala (fala para texto) treinado para reconhecer fala em múltiplos idiomas, com capacidades de tradução e reconhecimento de idioma. Whisper é treinado usando conjuntos de dados de fala diversos em grande escala para alcançar aplicações abrangentes.

Recursos do Modelo Whisper

  1. Reconhecimento de fala de alta precisão.
  2. Suporte para tradução de fala em múltiplos idiomas.
  3. Capacidades de reconhecimento de idioma.

7. Modelo de Incorporação de Texto

O modelo de incorporação de texto pode converter texto em formas de vetores numéricos, possibilitando o cálculo da correlação entre textos. É amplamente utilizado em buscas, clusterização, sistemas de recomendação, detecção de anomalias e tarefas de classificação, entre outros.

8. Modelo de Revisão de Conteúdo

O modelo de revisão de conteúdo pode verificar se o conteúdo está de acordo com as políticas de uso da OpenAI, identificando automaticamente vários tipos de conteúdo sensível e auxiliando na manutenção dos padrões da comunidade.