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A OpenAI está enfretando preocupações sobre a percepção de “preguiça” do ChatGPT, o chatbot de inteligência artificial. Contudo, tendo isso em mente apresentaram um modelo aprimorado. Nesse sentido, o objetivo da atualização é revitalizar o desempenho e a capacidade de resposta da IA após reclamações de que estava se recusando a realizar seu trabalho.
“Hoje, estamos lançando um modelo de pré-visualização GPT-4 Turbo atualizado”, anunciou a OpenAI. “Este modelo realiza tarefas como geração de código de forma mais completa do que o modelo de pré-visualização anterior e visa reduzir casos de ‘preguiça’ onde o modelo não completa uma tarefa.”
As pessoas vinham reclamando nas redes sociais que o ChatGPT estava fornecendo respostas predeterminadas. Portanto, recusando-se a fazer seu trabalho, dizendo às pessoas para fazerem a tarefa elas mesmas. Ou até mesmo simplesmente interrompendo seu processo de pensamento quando solicitado a fazer certas coisas, principalmente codificação.
A última atualização da OpenAI, chamada gpt-4-0125-preview, concentra-se nas capacidades de geração de código e na contraposição à inclinação anterior da IA para o subdesempenho. O cerne dessa atualização reside na incorporação de “embeddings”, um recurso de IA projetado para aprimorar a compreensão e a saída do modelo.
Embeddings são essencialmente sequências de números que representam os conceitos dentro do conteúdo, como linguagem natural ou código. Ao analisar as relações entre o conteúdo, os embeddings facilitam tarefas complexas como agrupamento ou recuperação, alimentando assim aplicações como recuperação de conhecimento no ChatGPT e na API de Assistentes.
Desse modo, os embeddings guiam o processo generativo dos LLMs, condicionando-o a seguir um determinado caminho durante seu raciocínio, pois capturam dados específicos sobre um objeto relevante, conforme explicado pela Cloudflare. Os LLMs agora têm pequenos pedaços de código “embutidos” neles para torná-los melhores.
A OpenAI introduziu 3 embeddings que ajudaram o GPT a aumentar seu desempenho. E de todos os embeddings, um chamado text-embedding-3-large é a nova criação de melhor desempenho da empresa. As pontuações médias de benchmark aumentaram de 31% para 54% para 61 a 64%, afirma a empresa.
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