Author: Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

Modelo Claude 2.1 lançado com janela de contexto de 200K: O que há de novo?

Posted on November 24, 2023 by - Ferramentas de IA, Inteligência Artificial, Negócios, Produtividade

O Claude 2.1, desenvolvido pela Anthropic, marca um salto significativo nas capacidades de modelos de linguagem de grande porte. Com uma inovadora janela de contexto de 200.000 tokens, o Claude 2.1 pode agora processar documentos com até 133.000 palavras ou aproximadamente 533 páginas. Este avanço também coloca o Claude 2.1 à frente do GPT-4 Turbo da OpenAI em termos de capacidade de leitura de documentos, tornando-o um líder no sector.

O que é o Claude 2.1?

O Claude 2.1 é uma atualização significativa em relação ao anterior modelo Claude 2, oferecendo uma maior precisão e desempenho. Esta última versão apresenta uma janela de contexto duplicada e capacidades pioneiras de utilização de ferramentas, permitindo um raciocínio e uma geração de conteúdos mais complexos. O Claude 2.1 destaca-se pela sua precisão e fiabilidade, mostrando uma diminuição notável na produção de afirmações falsas – é agora duas vezes menos provável que gere respostas incorrectas quando se baseia na sua base de conhecimentos interna.

Em tarefas que envolvem o processamento de documentos, como o resumo e a resposta a perguntas, Claude 2.1 demonstra um maior sentido de honestidade. Atualmente, é 3 a 4 vezes mais propenso a reconhecer a ausência de informações de apoio num determinado texto do que a afirmar incorretamente uma afirmação ou a fabricar respostas. Esta melhoria da honestidade conduz a um aumento substancial da factualidade e da fiabilidade dos resultados do Claude.

Principais destaques

  • Uma maior honestidade leva a uma redução das alucinações e a uma maior fiabilidade.
  • Janela de contexto alargada para análise de conteúdos de formato longo e Retrieval-Augmented Generation (RAG).
  • Introdução da utilização de ferramentas e da chamada de funções para capacidades e flexibilidade alargadas.
  • Técnicas especializadas de engenharia rápida adaptadas ao Claude 2.1.

Quais são as técnicas de solicitação do Claude 2.1?

Embora as técnicas básicas de solicitação para o Claude 2.1 e a sua janela de contexto de 200K reflictam as utilizadas para o 100K, há um aspeto crucial a ter em conta:

Estruturação de consulta de documento de solicitação

Para otimizar o desempenho do Claude 2.1, é crucial colocar todas as entradas e documentos antes de quaisquer perguntas relacionadas. Esta abordagem tira partido das capacidades avançadas de análise de documentos e RAG do Claude 2.1.

As entradas podem incluir vários tipos de conteúdo, tais como:

  • Prosa, relatórios, artigos, livros, ensaios, etc.
  • Documentos estruturados como formulários, tabelas e listas.
  • Trechos de código.
  • Resultados do RAG, incluindo documentos fragmentados e snippets de pesquisa.
  • Textos de conversação como transcrições, históricos de conversação e trocas de perguntas e respostas.

Claude 2.1 Exemplos para a estruturação de um prompt

Em todas as versões do Claude, incluindo a mais recente, Claude 2.1, a organização das consultas após os documentos e entradas sempre melhorou significativamente o desempenho em comparação com a ordem inversa.

claude 2.1 exemplos de prompt do sistema

A imagem acima foi retirada desta fonte.

 

Esta abordagem é especialmente crucial para que o Claude 2.1 obtenha resultados óptimos, particularmente quando se trata de documentos que, no total, excedem alguns milhares de tokens de comprimento.

O que é um prompt do sistema no Claude 2.1?

Um prompt de sistema no Claude 2.1 é um método para definir o contexto e as directivas, orientando o Claude para um objetivo ou função específicos antes de colocar uma pergunta ou tarefa. Os avisos do sistema podem incluir:

  • Instruções específicas da tarefa.
  • Elementos de personalização, incluindo jogos de papéis e definições de tons.
  • Contexto de fundo para as entradas do utilizador.
  • Directrizes de criatividade e estilo, tais como comandos de brevidade.
  • Incorporação de conhecimentos e dados externos.
  • Estabelecimento de regras e de protecções operacionais.
  • Medidas de verificação dos resultados para aumentar a credibilidade.

O suporte do Claude 2.1 para avisos do sistema marca uma nova funcionalidade, melhorando o seu desempenho em vários cenários, como um maior envolvimento da personagem na representação de papéis e uma adesão mais rigorosa às directrizes e instruções.

Como usar os avisos do sistema com o Claude 2.1?

No contexto de uma chamada à API, uma solicitação do sistema é simplesmente o texto colocado acima do símbolo ‘
Human:
‘ em vez de depois dele.

Vantagens da utilização de prompts do sistema no Claude 2.1

Os avisos do sistema elaborados de forma eficaz podem melhorar significativamente o desempenho do Claude. Por exemplo, em cenários de interpretação de papéis, os avisos do sistema permitem ao Claude:

  • Manter uma personalidade coerente durante conversas prolongadas.
  • Manter-se resistente aos desvios do carácter atribuído.
  • Apresentar respostas mais criativas e naturais.

Além disso, os avisos do sistema reforçam a adesão do Claude às regras e instruções, tornando-o:

  • Mais compatível com as restrições das tarefas.
  • Menor probabilidade de gerar conteúdos proibidos.
  • Mais concentrado em manter-se fiel às tarefas que lhe foram atribuídas.

Figura 2.1 Exemplos de avisos do sistema

Os avisos do sistema não requerem linhas separadas, uma função designada de “sistema” ou qualquer frase específica para indicar a sua natureza. Basta começar a escrever diretamente a mensagem! Todo o prompt, incluindo o prompt do sistema, deve ser uma única string de várias linhas. Lembre-se de inserir duas novas linhas após o prompt do sistema e antes de ‘
Humano:
‘

claude 2.1 exemplos de prompt do sistema

Felizmente, as técnicas de estímulo com que já está familiarizado continuam a ser aplicáveis. A principal variação reside na sua colocação, quer seja antes ou depois do turno “Humano:”.

Isto significa que pode continuar a direcionar as respostas do Claude, independentemente de as suas indicações fazerem parte do aviso do sistema ou da rotação “Humano:”. Certifique-se de que prossegue com este método seguindo a direção “Assistente:”.

exemplo de técnica de prompt do sistema claude 2.1

Além disso, tem a opção de fornecer ao Claude vários recursos, tais como documentos, guias e outras informações para fins de recuperação ou pesquisa no prompt do sistema. Isto é semelhante à forma como incorporaria estes elementos na pergunta “Human:”, incluindo a utilização de etiquetas XML.

exemplo de técnica de prompt do sistema claude 2.1

Para incorporar texto de documentos extensos ou de numerosas entradas de documentos, é aconselhável utilizar o seguinte formato XML para organizar estes documentos no prompt do sistema:

exemplo de técnica de prompt do sistema claude 2.1

Esta abordagem modificaria o seu prompt para aparecer da seguinte forma:

exemplo de técnica de prompt do sistema claude 2.1

Todos os exemplos acima foram retirados desta fonte

 

Quais são as características do Claude 2.1?

As funcionalidades avançadas do Claude 2.1, incluindo a janela de contexto alargada e as taxas de alucinação reduzidas, fazem dele uma ferramenta ideal para uma variedade de aplicações empresariais.

Compreensão e resumo

As melhorias do Claude 2.1 na compreensão e resumo, especialmente para documentos longos e complexos, são dignas de nota. O modelo demonstra uma redução de 30% nas respostas incorrectas e uma taxa significativamente mais baixa de conclusões erradas dos documentos. Isto faz com que o Claude 2.1 seja particularmente adequado para analisar documentos legais, relatórios financeiros e especificações técnicas com um elevado grau de precisão.

Experiência do programador melhorada e de fácil utilização

O Claude 2.1 oferece uma experiência de desenvolvimento melhorada com o seu produto intuitivo Console e Workbench. Estas ferramentas permitem aos programadores testar facilmente e iterar prompts, gerir vários projectos de forma eficiente e gerar snippets de código para uma integração perfeita. A tónica é colocada na simplicidade e na eficácia, servindo tanto os programadores experientes como os recém-chegados ao domínio da IA.

Casos de utilização e aplicações

Desde a elaboração de planos de negócios detalhados e a análise de contratos complexos até ao fornecimento de um apoio ao cliente abrangente e à produção de análises de mercado perspicazes, a Claude 2.1 é um parceiro de IA versátil e fiável.

Revolucionar os campos académicos e criativos

No meio académico, o Claude 2.1 pode ajudar a traduzir trabalhos académicos complexos, resumir materiais de investigação e facilitar a exploração de vastas obras literárias. Para os profissionais criativos, a sua capacidade de processar e compreender grandes textos pode inspirar novas perspectivas na escrita, investigação e expressão artística.

Sectores jurídico e financeiro

As capacidades melhoradas de compreensão e resumo do Claude 2.1, em particular para documentos complexos, proporcionam uma análise mais precisa e fiável. Isto é inestimável em sectores como o direito e as finanças, onde a precisão e o detalhe são fundamentais.

Qual será o impacto do Claude 2.1 no mercado?

Com o Claude 2.1, as empresas ganham uma vantagem competitiva na tecnologia de IA. As suas capacidades melhoradas de processamento de documentos e fiabilidade permitem às empresas enfrentar desafios complexos de forma mais eficaz e eficiente.

O modelo de preços reestruturado do Claude 2.1 não tem apenas a ver com eficiência de custos; tem a ver com a definição de novos padrões no mercado da IA. O seu preço competitivo desafia o status quo, tornando a IA avançada mais acessível a uma gama mais vasta de utilizadores e indústrias.

O futuro do Claude 2.1

A equipa responsável pelo Claude 2.1 está empenhada na melhoria contínua e na inovação. Esperam-se futuras actualizações para melhorar as suas capacidades, fiabilidade e experiência do utilizador.

Além disso, o feedback dos utilizadores desempenha um papel fundamental na definição do futuro do Claude 2.1. A equipa incentiva a participação ativa dos utilizadores para garantir que o modelo evolui de acordo com as necessidades e expectativas da sua base de utilizadores diversificada.

Leia mais: 20 maiores atualizações de ferramentas e modelos de IA em 2023 [With Features]

Perguntas frequentes

O Claude 2.1 tem taxas de alucinação reduzidas?

O Claude 2.1 apresenta uma redução notável nas taxas de alucinação, com uma diminuição de duas vezes nas declarações falsas em comparação com o seu antecessor, o Claude 2.0. Esta melhoria promove um ambiente mais fiável e seguro para as empresas integrarem a IA nas suas operações, especialmente no tratamento de documentos complexos.

Qual é o aspeto da integração da utilização da ferramenta API no Claude 2.1?

A integração da utilização da ferramenta API no Claude 2.1 permite uma incorporação perfeita nas aplicações e fluxos de trabalho existentes. Esta funcionalidade, juntamente com a introdução de avisos do sistema, permite aos utilizadores dar instruções personalizadas ao Claude, optimizando o seu desempenho para tarefas específicas.

Quanto custa o Claude 2.1?

O Claude 2.1 não só traz superioridade técnica, como também apresenta uma estrutura de preços competitiva. Com entradas de token de $0,008/1K e saídas de token de $0,024/1K, oferece uma solução mais económica em comparação com o GPT-4 Turbo da OpenAI.

O que é a janela de contexto de 200K no Claude 2.1?

A janela de contexto de 200K do Claude 2.1 permite-lhe processar até 200.000 tokens, o que se traduz em cerca de 133.000 palavras ou 533 páginas. Esta funcionalidade permite o tratamento de documentos extensos, como bases de código completas ou grandes demonstrações financeiras, com maior eficiência.

As pequenas empresas e as empresas em fase de arranque podem pagar o Claude 2.1?

O modelo de preços acessíveis do Claude 2.1 torna a tecnologia de IA avançada mais acessível a pequenas empresas e startups, democratizando a utilização de ferramentas de IA de ponta.

Como é que o Claude 2.1 se compara ao GPT-4 Turbo em termos de janela de contexto?

O Claude 2.1 ultrapassa o GPT-4 Turbo com a sua janela de contexto de 200.000 tokens, oferecendo uma maior capacidade de processamento de documentos do que os 128.000 tokens do GPT-4 Turbo.

Quais são os benefícios da redução das taxas de alucinação na Cláusula 2.1?

A redução significativa das taxas de alucinação significa que o Claude 2.1 fornece resultados mais precisos e fiáveis, aumentando a confiança e a eficiência das empresas que dependem da IA para a resolução de problemas complexos.

Como é que a utilização da ferramenta API melhora a funcionalidade do Claude 2.1?

A utilização da ferramenta API permite que o Claude 2.1 se integre com funções definidas pelo utilizador, APIs e fontes Web. Permite-lhe executar tarefas como a pesquisa na Web ou a recuperação de informações de bases de dados privadas, aumentando a sua versatilidade em aplicações práticas.

Quais são as vantagens de preço do Claude 2.1 em relação ao GPT-4 Turbo?

O Claude 2.1 é mais económico, com o seu preço fixado em $0,008 por 1.000 entradas de fichas e $0,024 por 1.000 saídas de fichas, em comparação com as taxas mais elevadas do GPT-4 Turbo.

O Claude 2.1 pode ser integrado nos fluxos de trabalho empresariais existentes?

Sim, a funcionalidade de utilização da ferramenta API do Claude 2.1 permite-lhe ser perfeitamente integrada nos processos e aplicações empresariais existentes, melhorando a eficiência e a eficácia operacionais.

Como é que o produto Workbench melhora a experiência do programador com o Claude 2.1?

O produto Workbench fornece uma interface de fácil utilização para os programadores testarem, iterarem e optimizarem os avisos, aumentando a facilidade e a eficácia da integração do Claude 2.1 em várias aplicações.

 

20 maiores actualizações de ferramentas e modelos de IA em 2023 [With Features]

Posted on November 23, 2023 by - Crescimento do negócio, Ferramentas de IA, Integração, Inteligência Artificial, Inteligência empresarial, Negócios, Produtividade

Biggest AI Tool and Model Updates in 2023 [With Features]

O mercado da IA registou um crescimento de
38%
 em 2023, e uma das principais razões para isso é o grande número de modelos e ferramentas de IA introduzidos pelas grandes marcas!

Mas porque é que as empresas estão a lançar modelos e ferramentas de IA para as empresas?



PWC


refere como a IA pode aumentar o potencial dos trabalhadores até 40% até 2025!

Consulte o gráfico abaixo para ver as projecções de receitas anuais no mercado da IA (2018-2025) –

Com um total de
14 700 empresas em fase de arranque nos Estados Unidos
 em março de 2023, o potencial comercial da IA é, sem dúvida, enorme!

O que são Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) em IA?

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs

Os modelos de grande linguagem (LLM) são ferramentas avançadas de IA concebidas para simular uma inteligência semelhante à humana através da compreensão e geração de linguagem. Estes modelos funcionam através da análise estatística de dados extensos para saber como as palavras e as frases se interligam.

Como um subconjunto da inteligência artificial, os LLMs são competentes numa série de tarefas, incluindo a criação de texto, a sua categorização, a resposta a perguntas em diálogo e a tradução de línguas.

A sua designação “grande” deve-se aos conjuntos de dados substanciais com que foram treinados. A base dos LLMs reside na aprendizagem automática, particularmente numa estrutura de rede neural conhecida como modelo transformador. Isto permite-lhes lidar eficazmente com várias tarefas de processamento de linguagem natural (PNL), demonstrando a sua versatilidade na compreensão e manipulação da linguagem.


Leia mais:

RAG (Retrieval-Augmented Generation) vs LLMs?

Quais são os melhores LLMs de código aberto em 2023?

A partir de setembro de 2023, o
Falcon 180B
 emergiu como o melhor modelo de língua grande pré-treinado na tabela de classificação do Open LLM Hugging Face, alcançando a classificação de desempenho mais elevada.

Vamos mostrar-lhe os 7 principais modelos de IA em 2023 –

1. Falcão LLM

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs


O Falcon LLM
 é um poderoso modelo de linguagem de grande porte aberto e pré-treinado que redefiniu as capacidades de processamento de linguagem de IA.

O modelo tem 180 mil milhões de parâmetros e foi treinado com 3,5 biliões de fichas. Pode ser utilizado tanto para fins comerciais como para fins de investigação.

Em junho de 2023, o Falcon LLM liderou a tabela de classificação de LLMs abertos da HuggingFace, ganhando o título de “Rei dos LLMs de código aberto”.

Falcon LLM Características:

  • Tem um bom desempenho em testes de raciocínio, de proficiência, de codificação e de conhecimentos.
  • FlashAttention e atenção multi-query para uma inferência mais rápida e melhor escalabilidade.
  • Permite a utilização comercial sem obrigações ou restrições de royalties.
  • A utilização da plataforma é gratuita.

2. Lhama 2

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs

A Meta lançou o
Lhama 2
, uma fonte de dados em linha pré-treinada disponível gratuitamente. A Llama 2 é a segunda versão da Llama, que tem o dobro do comprimento do contexto e treinou 40% mais do que a sua antecessora.

A Llama 2 também oferece um Guia de Utilização Responsável que ajuda o utilizador a compreender as suas melhores práticas e a avaliação da segurança.

Llama 2 Características:

  • O Llama 2 está disponível gratuitamente tanto para investigação como para utilização comercial.
  • Inclui os pesos do modelo e o código inicial para as versões pré-treinadas e ajustadas para conversação.
  • Acessível através de vários fornecedores, incluindo a Amazon Web Services (AWS) e a Hugging Face.
  • Implementa uma Política de Utilização Aceitável para garantir uma utilização ética e responsável.

3. Claude 2.0 e 2.1

Claude 2 era um modelo avançado de linguagem desenvolvido pela Anthropic. O modelo apresenta um desempenho melhorado, respostas mais longas e acessibilidade através de uma API e de um novo sítio Web beta virado para o público, claude.ai.

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs

Depois do ChatGPT, este modelo oferece uma janela de contexto maior e é considerado um dos chatbots mais eficientes.

Claude 2 Características:

  • Apresenta um desempenho melhorado em relação ao seu antecessor, oferecendo respostas mais longas.
  • Permite que os utilizadores interajam com o Claude 2 através do acesso à API e de um novo sítio Web beta virado para o público, claude.ai
  • Demonstra uma memória mais longa em comparação com os modelos anteriores.
  • Utiliza técnicas de segurança e uma equipa vermelha alargada para atenuar as saídas ofensivas ou perigosas.

Versão gratuita: Disponível
Preços: $20/mês

O modelo
modelo Claude 2.1
 introduzida em 21 de novembro de 2023 traz melhorias notáveis para as aplicações empresariais. Inclui uma janela de contexto de token 200K de ponta, reduz significativamente as instâncias de alucinação do modelo, melhora os avisos do sistema e introduz uma nova funcionalidade beta centrada na utilização da ferramenta.

O Claude 2.1 não só traz avanços nas principais capacidades das empresas, como também duplica a quantidade de informação que pode ser comunicada ao sistema, com um novo limite de 200 000 tokens.

Isto equivale a aproximadamente 150.000 palavras ou mais de 500 páginas de conteúdo. Os utilizadores podem agora carregar documentação técnica extensa, incluindo bases de código completas, declarações financeiras abrangentes, como formulários S-1, ou obras literárias longas, como “A Ilíada” ou “A Odisseia”.

Com a capacidade de processar e interagir com grandes volumes de conteúdos ou dados, o Claude pode resumir eficazmente as informações, realizar sessões de perguntas e respostas, prever tendências e comparar e contrastar vários documentos, entre outras funcionalidades.

Claude 2.1 Características:

  • Diminuição de 2x na taxa de alucinações
  • Utilização da ferramenta API
  • Melhor experiência do programador

Preços: TBA

4. MPT-7B

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MPT-7B significa MosaicML Pretrained Transformer, treinado de raiz em 1 trilião de tokens de textos e códigos. Tal como o GPT, o MPT também funciona em transformadores só de descodificador, mas com algumas melhorias.

Com um custo de 200.000 dólares,
MPT-7B
 foi treinado na plataforma MosaicML em 9,5 dias sem qualquer intervenção humana.

Características:

  • Gera diálogos para várias tarefas de conversação.
  • Bem equipada para interacções perfeitas e envolventes com várias voltas.
  • Inclui a preparação de dados, a formação, o aperfeiçoamento e a implementação.
  • Capaz de tratar entradas extremamente longas sem perder o contexto.
  • Disponível gratuitamente.

5. CodeLIama

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O Code Llama é um modelo de linguagem de grande dimensão (LLM) especificamente concebido para gerar e discutir código com base em pedidos de texto. Representa um desenvolvimento de ponta entre os LLMs publicamente disponíveis para tarefas de codificação.

De acordo com o
blogue de notícias da Meta
o Code Llama tem como objetivo apoiar a avaliação de modelos abertos, permitindo à comunidade avaliar as capacidades, identificar problemas e corrigir vulnerabilidades.

Características CodeLIama:

  • Diminui a barreira de entrada para os alunos de codificação.
  • Serve como uma ferramenta educativa e de produtividade para escrever software robusto e bem documentado.
  • Compatível com linguagens de programação populares, incluindo Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash e muito mais.
  • Três tamanhos disponíveis com parâmetros 7B, 13B e 34B, cada um treinado com 500B tokens de código e dados relacionados com o código.
  • Pode ser implementado a custo zero.

6. Modelo Mistral-7B AI

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Mistral 7B é um grande modelo linguístico desenvolvido pela equipa de IA da Mistral. Trata-se de um modelo linguístico com 7,3 mil milhões de parâmetros, o que indica a sua capacidade para compreender e gerar padrões linguísticos complexos.

Além disso, o Mistral -7B afirma ser o
melhor modelo 7B de sempre
superando o Llama 2 13B em vários testes de referência, o que prova a sua eficácia na aprendizagem de línguas.

Mistral-7B Características:

  • Utiliza a atenção de consulta agrupada (GQA) para uma inferência mais rápida, melhorando a eficiência do processamento de consultas.
  • Implementa a Atenção por Janela Deslizante (SWA) para tratar sequências mais longas com um custo computacional reduzido.
  • Fácil de afinar em várias tarefas, demonstrando adaptabilidade a diferentes aplicações.
  • Utilização gratuita.

7. ChatGLM2-6B

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs


ChatGLM2-6B
 é a segunda versão do modelo de conversação bilingue (chinês-inglês) de código aberto ChatGLM-6B. Foi desenvolvido por investigadores da Universidade de Tsinghua, na China, em resposta à procura de alternativas leves ao ChatGPT.

ChatGLM2-6B Características:

  • Treinado com mais de 1 trilião de tokens em inglês e chinês.
  • Pré-treinado em mais de 1,4 triliões de tokens para uma melhor compreensão da linguagem.
  • Suporta contextos mais longos, alargados de 2K para 32K.
  • Supera os modelos concorrentes de tamanho semelhante em vários conjuntos de dados (MMLU, CEval, BBH).

Versão gratuita: Disponível
Preços: A pedido

O que são ferramentas de IA?

As ferramentas de IA são aplicações de software que utilizam algoritmos de inteligência artificial para realizar tarefas específicas e resolver problemas complexos. Estas ferramentas encontram aplicações em diversos sectores, como a saúde, as finanças, o marketing e a educação, onde automatizam tarefas, analisam dados e ajudam na tomada de decisões.

As vantagens das ferramentas de IA incluem a eficiência na racionalização de processos, a poupança de tempo, a redução de preconceitos e a automatização de tarefas repetitivas.

No entanto, são notáveis desafios como a implementação dispendiosa, a potencial deslocação de postos de trabalho e a falta de capacidades emocionais e criativas. Para atenuar estas desvantagens, a chave reside na escolha das ferramentas de IA correctas.

Quais são as melhores ferramentas de IA em 2023?

Uma seleção ponderada e uma implementação estratégica das ferramentas de IA podem reduzir os custos, concentrando-se naquelas que oferecem o maior valor para necessidades específicas. A seleção e integração cuidadosas das ferramentas de IA podem ajudar a sua empresa a utilizar as vantagens das ferramentas de IA e a minimizar os desafios, conduzindo a uma utilização mais equilibrada e eficaz da tecnologia.

Aqui estão as 13 principais ferramentas de IA em 2023 –

 

1. Abrir o GPT de conversação da IA

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs

Chat GPT é um modelo de IA de processamento de linguagem natural que produz respostas de conversação semelhantes às humanas. Pode responder a uma pergunta simples como “Como fazer um bolo?” ou escrever códigos avançados. Pode gerar ensaios, publicações nas redes sociais, mensagens de correio eletrónico, códigos, etc.

Pode utilizar este bot para aprender novos conceitos da forma mais simples.

Este chatbot de IA foi construído e lançado pela Open AI, uma empresa de Investigação e Artificial, em novembro de 2022 e rapidamente se tornou uma sensação entre os internautas.

Características:

  • A IA parece ser um chatbot, o que a torna fácil de utilizar.
  • Dispõe de conhecimentos sobre uma grande variedade de temas.
  • É multilingue e tem mais de 50 línguas.
  • A sua versão GPT 3 é de utilização gratuita.

Versão gratuita: Disponível

Preços:

  • Chat GPT-3: Grátis
  • Chat GPT Plus: 20$/mês



Rahul Shyokand


Cofundador da


Wilyer:

Recentemente, utilizámos o ChatGPT para implementar a funcionalidade da nossa aplicação Android mais solicitada pelos clientes empresariais. Tínhamos de desenvolver essa funcionalidade para podermos ser um SaaS relevante para os nossos clientes. Utilizando o ChatGPT, conseguimos comandar uma função JAVA matemática e lógica complexa que satisfazia exatamente os nossos requisitos. Em menos de uma semana, conseguimos fornecer a funcionalidade aos nossos clientes empresariais, modificando e adaptando o código JAVA. Quando lançámos essa funcionalidade, registámos imediatamente um aumento de 25-30% nas nossas subscrições e receitas B2B SaaS.

2. GPT-4 Turbo 128K Contexto

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs


GPT-4 Turbo 128K Contexto
 foi lançado como uma versão melhorada e avançada do GPT 3.5. Com uma janela de contexto de 128K, pode obter muito mais dados personalizados para as suas aplicações utilizando técnicas como RAG (Retrieval Augmented Generation).

Características:

  • Proporciona chamadas funcionais melhoradas com base em entradas de linguagem natural do utilizador.
  • Interopera com sistemas de software que utilizam o modo JSON.
  • Oferece resultados reproduzíveis utilizando o parâmetro Seed.
  • Aumenta o prazo de conhecimento em dezanove meses, até abril de 2023.


Versão gratuita: Não disponível
Preços:

  • Entrada: $0.01/1000 tokens
  • Saída: $0,3/1000 tokens

3. Chat GPT4 Vision

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs

A Open AI lançou a solução Multimodal
Visão GPT-4
 em março de 2023. Esta versão é uma das versões mais instrumentais do Chat GPT, uma vez que pode processar vários tipos de texto e formatos visuais. O GPT-4 tem capacidades avançadas de imagem e locução, permitindo várias inovações e casos de utilização.

A IA generativa do ChatGPT-4 é treinada com 100 triliões de parâmetros, o que representa 500 vezes mais do que a versão ChatGPT-3.

Características:

  • Compreende entradas visuais, tais como fotografias, documentos, notas manuscritas e capturas de ecrã.
  • Detecta e analisa objectos e figuras com base em imagens carregadas como entrada.
  • Oferece análise de dados em formatos visuais, como gráficos, diagramas, etc.
  • Oferece um modelo 3x mais económico
  • Devolve 4096 tokens de saída

Versão gratuita: Não disponível
Preços: Pague pelo que utilizar Modelo

4. GPT 3.5 Turbo Instruct

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs

GPT 3.5 Turbo Instruct foi lançado para mitigar os problemas recorrentes na versão GPT-3. Estas questões incluíam informações inexactas, factos desactualizados, etc.

Assim, a versão 3.5 foi especificamente concebida para produzir respostas lógicas, contextualmente correctas e directas às perguntas dos utilizadores.

Características:

  • Compreende e executa as instruções de forma eficaz.
  • Produz mais concisão e precisão utilizando poucos tokens.
  • Oferece respostas mais rápidas e precisas, adaptadas às necessidades do utilizador.
  • Ênfase nas capacidades de raciocínio mental em detrimento da memorização.


Versão gratuita: Não disponível
Preços:

  • Entrada: $0.0015/1000 tokens
  • Saída: $0,0020/1000 tokens

5. Ferramenta de IA Microsoft Copilot

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs

Copiloto 365 é uma ferramenta de IA de pleno direito que funciona em todo o Microsoft Office. Utilizando esta IA, pode criar documentos, ler, resumir e responder a mensagens de correio eletrónico, gerar apresentações e muito mais. Foi especificamente concebido para aumentar a produtividade dos funcionários e otimizar o fluxo de trabalho.

Características:

  • Resume documentos e e-mails de cadeia longa.
  • Gera e resume apresentações.
  • Analisa folhas de Excel e cria gráficos para demonstrar dados.
  • Limpar a caixa de entrada do Outlook mais rapidamente.
  • Escreva mensagens de correio eletrónico com base nas informações fornecidas.

Versão gratuita: 30 dias de teste gratuito

Preços: 30$/mês

6. Assistente de IA generativa da SAP: Joule

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs

O Joule é um assistente de
assistente de IA generativo da SAP
 que está incorporado em aplicações SAP, incluindo RH, finanças, cadeia de abastecimento, compras e experiência do cliente.

Utilizando esta tecnologia de IA, pode obter respostas rápidas e conhecimentos perspicazes sempre que precisar deles, permitindo uma tomada de decisões mais rápida e sem atrasos.

Características:

  • Ajuda a compreender e a melhorar o desempenho das vendas, identificando problemas e sugerindo soluções.
  • Fornece entrega contínua de novos cenários para todas as soluções SAP.
  • Ajuda os RH, gerando descrições de funções imparciais e perguntas de entrevista relevantes.
  • Transforma a experiência do utilizador SAP, fornecendo respostas inteligentes com base em consultas de linguagem simples.

Versão gratuita: Disponível

Preços: A pedido

7. AI Studio da Meta

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs

AI Studio da Meta foi criado com o objetivo de melhorar a forma como as empresas interagem com os seus clientes. Permite às empresas criar chatbots de IA personalizados para interagir com os clientes através de serviços de mensagens em várias plataformas, incluindo o Instagram, o Facebook e o Messenger.

O principal cenário de utilização do AI Studio é o sector do comércio eletrónico e do apoio ao cliente.

Características:

  • Resume documentos e e-mails de cadeia longa.
  • Gera e resume apresentações.
  • Analisa folhas de Excel e cria gráficos para demonstrar dados.
  • Limpar a caixa de entrada do Outlook mais rapidamente.
  • Escreva mensagens de correio eletrónico com base nas informações fornecidas.

Versão gratuita: 30 dias de teste gratuito

Preços: 30$/mês

8. Ferramenta de IA da EY

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs

EY AI integra as capacidades humanas com a inteligência artificial (IA) para facilitar a adoção confiante e responsável da IA pelas organizações. Aproveita a vasta experiência empresarial da EY, o conhecimento do sector e as plataformas tecnológicas avançadas para fornecer soluções transformadoras.

Características:

  • Utiliza a experiência em vários domínios para fornecer soluções de IA e conhecimentos adaptados a necessidades comerciais específicas.
  • Assegura a integração perfeita das capacidades de IA de ponta em soluções abrangentes através do EY Fabric.
  • Incorpora capacidades de IA em velocidade e escala através do EY Fabric.

Versão gratuita: Gratuito para os funcionários da EY

Preços: A pedido

 

9. Ferramenta de IA generativa da Amazon para vendedores

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs

A Amazon lançou recentemente a
IA para vendedores da Amazon
 que os ajudam em várias funções relacionadas com os produtos. Simplifica a redação de títulos de produtos, marcadores, descrições, detalhes de listagem, etc.

Esta IA tem como objetivo criar listagens de alta qualidade e informações de produtos interessantes para os vendedores num mínimo de tempo e esforço.

Características:

  • Produz títulos, marcadores e descrições de produtos atraentes para os vendedores.
  • Encontrar estrangulamentos nos produtos utilizando a monitorização automatizada.
  • Gera chatbots automatizados para aumentar a satisfação do cliente.
  • Gera modelos de previsão de ponta a ponta utilizando séries cronológicas e tipos de dados.

Versão gratuita: Teste gratuito disponível

Preços: A pedido

10. Ferramenta de IA generativa da Adobe para designers

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs

IA generativa da Adobe para Designers tem como objetivo melhorar o processo criativo dos designers. Com esta ferramenta, pode gerar gráficos sem problemas em segundos com avisos, expandir imagens, mover elementos dentro de imagens, etc.

A IA tem como objetivo expandir e apoiar a criatividade natural dos designers, permitindo-lhes mover, adicionar, substituir ou remover qualquer coisa em qualquer parte da imagem.

Características:

  • Converta prompts de texto em imagens.
  • Oferece um pincel para remover objectos ou pintar novos objectos.
  • Proporciona efeitos de texto únicos.
  • Converta elementos 3D em imagens.
  • Move os objectos na imagem.

Versão gratuita: Disponível

Preços: $4,99/mês

11. Ferramenta de IA de orientação criativa da Google

FERRAMENTA AI ACTUALIZA MODELOS LLMS

A Google lançou um novo produto de IA para otimização de anúncios na opção Análise de vídeo, denominado
IA de orientação criativa
. Esta ferramenta analisa os seus vídeos publicitários e oferece-lhe um feedback perspicaz com base nas melhores práticas e requisitos da Google.

Além disso, não cria um vídeo para si, mas fornece feedback valioso para otimizar o vídeo existente.

Características:

  • Verificar se o logótipo da marca é apresentado nos 5 segundos seguintes ao vídeo.
  • Analisar a duração do vídeo com base nos objectivos de marketing.
  • Digitaliza locuções de alta qualidade.
  • Análise do rácio de aspeto do vídeo.

Versão gratuita: Grátis

Preços: A pedido

12. Grok: a ferramenta de IA generativa da próxima geração

Ferramenta de IA actualiza modelos linguísticos de grande dimensão LLMs

Grok IA é um grande módulo de linguagem desenvolvido pela xAI, a empresa de IA de Elon Musk. A ferramenta é treinada com 33 mil milhões de parâmetros, comparável ao LLaMA 2 do Meta com 70 mil milhões de parâmetros.

De facto, segundo o
The Indian Express’s
 o Gork-1 supera a Cláusula 2 e o GPT 3.5, mas não o GPT 4.

Características:

  • Extrai informações em tempo real da plataforma X (anteriormente Twitter).
  • Incorpora humor e sarcasmo na sua resposta às interacções de impulso,
  • Capaz de responder a “perguntas picantes” que muitas IA rejeitam.

Versão gratuita: 30 dias de teste gratuito

Preços: $16/mês

Procura produtividade? Aqui estão 10 ferramentas de IA únicas que deve conhecer!

Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) vs Ferramentas de IA: Qual é a diferença?

Embora os LLM sejam um subconjunto especializado da IA generativa, nem todas as ferramentas de IA generativa são construídas com base em quadros LLM. A IA generativa engloba uma gama mais vasta de tecnologias de IA capazes de criar conteúdos originais sob várias formas, seja texto, imagens, música ou outras. Estas ferramentas baseiam-se em modelos de IA subjacentes, incluindo os LLM, para gerar este conteúdo.

Os LLM, por outro lado, são especificamente concebidos para tarefas baseadas na língua. Utilizam aprendizagem profunda e redes neurais para se destacarem na compreensão, interpretação e geração de texto semelhante ao humano. O seu foco é principalmente o processamento de linguagem, tornando-os competentes em tarefas como a geração de texto, tradução e resposta a perguntas.

A principal diferença reside no seu âmbito e aplicação: A IA generativa é uma categoria ampla para qualquer IA que crie conteúdos originais em vários domínios, enquanto os LLM são um tipo de IA generativa especializada em tarefas relacionadas com a língua. Esta distinção é crucial para compreender os seus respectivos papéis e capacidades no panorama da IA.


David Watkins
Diretor de Gestão de Produtos do
Ethos
 –

No EthOS, a nossa experiência com a integração da Al na nossa plataforma tem sido transformadora. Aproveitando a análise de sentimento e tom do IBM Watson, podemos recolher rapidamente o sentimento e as emoções dos clientes em novos designs de sítios Web, testes de produtos em casa e muitos outros estudos de investigação qualitativa.

13. Try Cody, Simplify Business!

O Cody é uma solução acessível e sem código para criar chatbots utilizando os modelos GPT avançados da OpenAI, especificamente o 3.5 turbo e o 4. Esta ferramenta foi concebida para ser fácil de utilizar, não exigindo conhecimentos técnicos, o que a torna adequada para uma vasta gama de utilizadores. Basta introduzir os seus dados no Cody e ele gere o resto de forma eficiente, garantindo uma experiência sem complicações.

Uma caraterística de destaque do Cody é a sua independência de versões de modelos específicos, permitindo aos utilizadores manterem-se actualizados com as mais recentes actualizações do LLM sem terem de voltar a treinar os seus bots. Incorpora também uma base de conhecimentos personalizável, em constante evolução para melhorar as suas capacidades.

Ideal para a criação de protótipos nas empresas, Cody mostra o potencial dos modelos GPT sem a complexidade de construir um modelo de IA a partir do zero. Embora seja capaz de utilizar os dados da sua empresa em vários formatos para a formação de modelos personalizados, recomenda-se a utilização de dados não sensíveis e publicamente disponíveis para manter a privacidade e a integridade.

Para as empresas que procuram um ecossistema GPT robusto, a Cody oferece soluções de nível empresarial. A sua API de IA facilita a integração perfeita em diferentes aplicações e serviços, fornecendo funcionalidades como a gestão de bots, o envio de mensagens e o acompanhamento de conversas.

Além disso, o Cody pode ser integrado em plataformas como o
Slack
,
Discord
e
Zapier
 e permite
partilhar o seu bot com outros
. Oferece uma gama de opções de personalização, incluindo a seleção do modelo, a personalidade do bot, o nível de confiança e a referência da fonte de dados, permitindo-lhe criar um chatbot que se adapte às suas necessidades específicas.

A combinação de facilidade de utilização e opções de personalização do Cody torna-o uma excelente escolha para empresas que pretendem tirar partido da tecnologia GPT sem se aprofundarem no desenvolvimento complexo de modelos de IA.


Avançar para a


registo de IA mais fácil de sempre


!

Falcon 180B e 40B: Casos de utilização, desempenho e diferença

Posted on November 17, 2023 by - Ferramentas de IA, Inteligência Artificial

capabilities and applications of Falcon 180B and Falcon 40B

O Falcon LLM distingue-se não só pelas suas proezas técnicas, mas também pela sua natureza de código aberto, tornando as capacidades avançadas de IA acessíveis a um público mais vasto. Oferece um conjunto de modelos, incluindo o Falcon 180B, 40B, 7.5B e 1.3B. Cada modelo é adaptado a diferentes capacidades computacionais e casos de utilização.

O modelo 180B, por exemplo, é o maior e mais potente, adequado para tarefas complexas, enquanto o modelo 1,3B oferece uma opção mais acessível para aplicações menos exigentes.

A natureza de código aberto do Falcon LLM, em particular dos seus modelos 7B e 40B, elimina as barreiras ao acesso à tecnologia de IA. Esta abordagem promove um ecossistema de IA mais inclusivo, em que os indivíduos e as organizações podem implementar estes modelos nos seus próprios ambientes, incentivando a inovação e a diversidade nas aplicações de IA.

O que é o Falcon 40B?

O Falcon 40B faz parte do conjunto Falcon Large Language Model (LLM), especificamente concebido para colmatar a lacuna entre a elevada eficiência computacional e as capacidades avançadas de IA. Trata-se de um modelo de IA generativo com 40 mil milhões de parâmetros, que oferece um equilíbrio entre desempenho e requisitos de recursos.

O que pode fazer o Falcon LLM 40B?

O Falcon 40B tem capacidade para uma vasta gama de tarefas, incluindo a geração de conteúdos criativos, a resolução de problemas complexos, operações de serviço ao cliente, assistência virtual, tradução de línguas e análise de sentimentos.

Este modelo é particularmente notável pela sua capacidade de automatizar tarefas repetitivas e aumentar a eficiência em várias indústrias. O Falcon 40B, pelo facto de ser open-source, oferece uma vantagem significativa em termos de acessibilidade e inovação, permitindo a sua livre utilização e modificação para fins comerciais.

Como é que o Falcon 40B foi desenvolvido e treinado?

Treinado no enorme conjunto de dados REFINEDWEB de 1 trilião de tokens, o desenvolvimento do Falcon 40 B envolveu uma utilização extensiva de GPUs e processamento de dados sofisticado. O Falcon 40B passou pelo seu processo de treino no AWS SageMaker utilizando 384 GPUs A100 de 40GB, empregando uma abordagem de paralelismo 3D que combinava o Paralelismo Tensor (TP=8), o Paralelismo Pipeline (PP=4) e o Paralelismo de Dados (DP=12) juntamente com o ZeRO. Esta fase de formação teve início em dezembro de 2022 e foi concluída em dois meses.

Esta formação dotou o modelo de uma compreensão excecional da linguagem e do contexto, estabelecendo um novo padrão no domínio do processamento de linguagem natural.

A conceção arquitetónica do Falcon 40B baseia-se na estrutura do GPT -3, mas incorpora alterações significativas para melhorar o seu desempenho. Este modelo utiliza a incorporação posicional rotativa para melhorar a sua compreensão dos contextos de sequência.

Os seus mecanismos de atenção são aumentados com a atenção multi-consulta e o FlashAttention para um processamento enriquecido. No bloco descodificador, o Falcon 40B integra configurações de atenção paralela e Perceptron de várias camadas (MLP), empregando uma abordagem de normalização de duas camadas para manter um equilíbrio entre eficiência e eficácia computacional.

O que é o Falcon 180B?

O Falcon 180B representa o auge da suite Falcon LLM, ostentando uns impressionantes 180 mil milhões de parâmetros. Este modelo de descodificação causal é treinado com base em 3,5 triliões de tokens do RefinedWeb, o que o torna um dos LLMs de código aberto mais avançados disponíveis. Foi construído por
TII
.

Destaca-se numa vasta gama de tarefas de processamento de linguagem natural, oferecendo capacidades sem paralelo em testes de raciocínio, codificação, proficiência e conhecimento.

A sua formação no extenso conjunto de dados RefinedWeb, que inclui uma gama diversificada de fontes de dados, como documentos de investigação, textos jurídicos, notícias, literatura e conversas nas redes sociais, garante a sua proficiência em várias aplicações.

O lançamento do Falcon 180 B é um marco significativo no desenvolvimento da IA, apresentando um desempenho notável na compreensão da linguagem multitarefa e em testes de referência, rivalizando e até ultrapassando outros modelos proprietários líderes.

Como é que o Falcon 180B funciona?

Como uma iteração avançada do modelo Falcon 40B da TII, o modelo Falcon 180B funciona como um modelo de linguagem auto-regressivo com uma arquitetura de transformador optimizada.

Treinado com um extenso conjunto de 3,5 biliões de fichas de dados, este modelo inclui dados da Web provenientes do RefinedWeb e do Amazon SageMaker.

O Falcon 180B integra uma estrutura de formação distribuída personalizada denominada Gigatron, que utiliza o paralelismo 3D com otimização ZeRO e kernels Trion personalizados. O desenvolvimento desta tecnologia foi intensivo em termos de recursos, utilizando até 4096 GPUs num total de 7 milhões de horas de GPU. Esta formação extensiva torna o Falcon 180B aproximadamente 2,5 vezes maior do que os seus homólogos como o Llama 2.

Estão disponíveis duas versões distintas do Falcon 180B: o modelo 180B standard e o 180B-Chat. O primeiro é um modelo pré-treinado, oferecendo flexibilidade às empresas para o afinarem para aplicações específicas. O último, 180B-Chat, está optimizado para instruções gerais e foi aperfeiçoado em conjuntos de dados de instrução e de conversação, o que o torna adequado para tarefas do tipo assistente.

Qual é o desempenho do Falcon 180B?

Em termos de desempenho, o Falcon 180B solidificou a posição dos Emirados Árabes Unidos no sector da IA, apresentando resultados de topo e superando muitas das soluções existentes.

Obteve pontuações elevadas na tabela de classificação do Hugging Face e compete de perto com modelos proprietários como o PaLM-2 da Google. Apesar de estar ligeiramente atrás do GPT-4, o treino extensivo do Falcon 180 B num vasto corpus de texto permite uma compreensão excecional da língua e proficiência em várias tarefas linguísticas, revolucionando potencialmente o treino do bot Gen-AI.
O que distingue o Falcon 180B é a sua arquitetura aberta, que permite o acesso a um modelo com um vasto conjunto de parâmetros, possibilitando assim a investigação e a exploração no processamento da linguagem. Esta capacidade apresenta inúmeras oportunidades em sectores como os cuidados de saúde, as finanças e a educação.

Como aceder ao Falcon 180B?

O acesso ao Falcon 180B está disponível através do HuggingFace e do sítio Web da TII, incluindo a pré-visualização experimental da versão de conversação. A AWS também oferece acesso através do serviço Amazon SageMaker JumpStart, simplificando a implementação do modelo para utilizadores empresariais.

Falcon 40B vs 180B: Qual é a diferença?

Os modelos pré-treinados e de instrução do Falcon-40B estão disponíveis ao abrigo da licença de software Apache 2.0, enquanto os modelos pré-treinados e de conversação do Falcon-180B estão disponíveis ao abrigo da licença TII. Eis 4 outras diferenças importantes entre o Falcon 40B e o 180B:

1. Tamanho e complexidade do modelo

O Falcon 40B tem 40 mil milhões de parâmetros, o que o torna um modelo poderoso mas mais fácil de gerir em termos de recursos computacionais. O Falcon 180B, por outro lado, é um modelo muito maior, com 180 mil milhões de parâmetros, que oferece capacidades e complexidade acrescidas.

2. Formação e utilização de dados

O Falcon 40B é treinado em 1 trilião de tokens, o que lhe dá uma ampla compreensão da linguagem e do contexto. O Falcon 180B ultrapassa isto com a formação em 3,5 biliões de tokens, resultando num modelo linguístico mais matizado e sofisticado.

3. Aplicações e casos de utilização

O Falcon 40B é adequado para uma vasta gama de aplicações de utilização geral, incluindo geração de conteúdos, serviço ao cliente e tradução de idiomas. O Falcon 180B é mais hábil a lidar com tarefas complexas que requerem um raciocínio e compreensão mais profundos, tornando-o ideal para projectos avançados de investigação e desenvolvimento.

4. Necessidades de recursos

O Falcon 40B requer menos potência computacional para funcionar, tornando-o acessível a uma maior variedade de utilizadores e sistemas. O Falcon 180B, devido à sua dimensão e complexidade, exige significativamente mais recursos computacionais, visando aplicações de topo de gama e ambientes de investigação.

Leia mais: A usabilidade comercial, a tecnologia de código aberto e o futuro do Falcon LLM

F-FAQ (Perguntas Frequentes do Falcão)

1. O que distingue o Falcon LLM de outros modelos linguísticos de grande dimensão?

O Falcon LLM, em particular os seus modelos Falcon 180B e 40B, destaca-se pela sua natureza de código aberto e escala impressionante. O Falcon 180B, com 180 mil milhões de parâmetros, é um dos maiores modelos de código aberto disponíveis, treinado com uns impressionantes 3,5 biliões de fichas. Esta formação extensiva permite uma compreensão linguística excecional e uma versatilidade nas aplicações. Além disso, a utilização de tecnologias inovadoras pelo Falcon LLM, como a atenção a múltiplas consultas e os núcleos Trion personalizados na sua arquitetura, aumenta a sua eficiência e eficácia.

2. Como funciona o mecanismo de atenção a múltiplas consultas do Falcon 40B?

O Falcon 40B utiliza um mecanismo único de atenção multi-consulta, em que é utilizado um único par de chave e valor em todas as cabeças de atenção, o que difere dos esquemas tradicionais de atenção multi-cabeças. Esta abordagem melhora a escalabilidade do modelo durante a inferência sem afetar significativamente o processo de pré-treino, melhorando o desempenho e a eficiência globais do modelo.

3. Quais são as principais aplicações do Falcon 40B e 180B?

O Falcon 40B é versátil e adequado para várias tarefas, incluindo a criação de conteúdos, o serviço de apoio ao cliente e a tradução de línguas. O Falcon 180B, sendo mais avançado, destaca-se em tarefas complexas que exigem um raciocínio profundo, como pesquisa avançada, codificação, avaliações de proficiência e testes de conhecimentos. O seu treino extensivo em diversos conjuntos de dados também o torna uma ferramenta poderosa para o treino de bots Gen-AI.

4. O Falcon LLM pode ser personalizado para casos de utilização específicos?

Sim, uma das principais vantagens do Falcon LLM é a sua natureza de código aberto, permitindo que os utilizadores personalizem e afinem os modelos para aplicações específicas. O modelo Falcon 180B, por exemplo, está disponível em duas versões: um modelo pré-treinado padrão e uma versão optimizada para conversação, cada uma delas para responder a diferentes requisitos. Esta flexibilidade permite que as organizações adaptem o modelo às suas necessidades específicas.

5. Quais são os requisitos computacionais para a execução de modelos Falcon LLM?

A execução de modelos Falcon LLM, especialmente as variantes maiores como o Falcon 180B, requer recursos computacionais substanciais. Por exemplo, o Falcon 180B necessita de cerca de 640 GB de memória para a inferência, e a sua grande dimensão torna difícil a sua execução em sistemas informáticos normais. Esta elevada procura de recursos deve ser tida em conta no planeamento da utilização do modelo, em especial para operações contínuas.

6. Como é que o Falcon LLM contribui para a investigação e o desenvolvimento da IA?

A estrutura de código aberto do Falcon LLM contribui significativamente para a investigação e o desenvolvimento da IA, fornecendo uma plataforma para a colaboração e a inovação a nível mundial. Os investigadores e os programadores podem contribuir para o modelo e aperfeiçoá-lo, conduzindo a rápidos avanços na IA. Esta abordagem colaborativa garante que o Falcon LLM se mantém na vanguarda da tecnologia de IA, adaptando-se à evolução das necessidades e dos desafios.

7. Quem ganhará entre o Falcon LLM e o LLaMA?

Nesta comparação, o Falcon surge como o modelo mais vantajoso. O tamanho mais pequeno do Falcon torna-o menos intensivo em termos de computação para treinar e utilizar, uma consideração importante para quem procura soluções de IA eficientes. Destaca-se em tarefas como a geração de texto, a tradução de línguas e uma vasta gama de criação de conteúdos criativos, demonstrando um elevado grau de versatilidade e proficiência. Além disso, a capacidade do Falcon para ajudar em tarefas de codificação aumenta ainda mais a sua utilidade em várias aplicações tecnológicas.


Por outro lado, o LLaMA, embora seja um modelo formidável por si só, enfrenta certas limitações nesta comparação. A sua maior dimensão traduz-se num maior custo computacional, tanto na formação como na utilização, o que pode ser um fator significativo para os utilizadores com recursos limitados. Em termos de desempenho, o LLaMA não consegue igualar a eficiência do Falcon na geração de texto, tradução de línguas e criação de diversos tipos de conteúdo criativo. Além disso, as suas capacidades não se estendem a tarefas de codificação, o que restringe a sua aplicabilidade em cenários em que é necessária assistência relacionada com a programação.

Embora tanto o Falcon como o LLaMA sejam impressionantes nos seus respectivos domínios, o design mais pequeno e mais eficiente do Falcon, juntamente com a sua gama mais vasta de capacidades, incluindo a codificação, confere-lhe uma vantagem nesta comparação.

Créditos de IA generativa do Adobe Firefly para designers [Latest Update]

Posted on November 15, 2023 by - Conceção, Ferramentas de IA, Inteligência Artificial, Negócios

Adobe integrated its generative AI capabilities into Adobe Creative Cloud, Adobe Express, and Adobe Experience Cloud. Read more!

O mercado global de IA generativa em design está projetado para disparar, atingindo impressionantes US $ 7.754,83 milhões em 2032, com uma taxa de crescimento notável de
34.11%
.

Em setembro, a Adobe tornou-se um dos principais contribuintes para esta revolução com a introdução de uma inovação revolucionária: a
aplicação Web Firefly
. Mais tarde, aumentaram-no com mais funcionalidades. Para os designers, esta plataforma é como um local divertido onde podem utilizar a IA para tornar as suas ideias criativas ainda melhores.

Após um período beta de seis meses bem sucedido, a Adobe integrou perfeitamente as capacidades do Firefly no seu ecossistema criativo, incluindo a Adobe Creative Cloud, o Adobe Express e a Adobe Experience Cloud, disponibilizando-as para utilização comercial.

Neste blogue, vamos explorar a forma como a IA generativa da Adobe com créditos, desenvolvida pelo Firefly, está a mudar o jogo para os designers.

O poder criativo dos modelos de IA generativa do Firefly

Os modelos de IA generativa do Firefly abrangem vários domínios criativos, incluindo imagens, efeitos de texto e vectores. Estes modelos são impressionantes porque conseguem compreender e reagir a instruções escritas em mais de 100 línguas. Desta forma, designers de todo o mundo podem criar conteúdos cativantes e comercialmente viáveis.

O que é ainda mais interessante é o facto de a Adobe ter integrado as funcionalidades do Firefly em várias aplicações da Creative Cloud. Oferece uma vasta gama de possibilidades criativas. Alguns exemplos são o Preenchimento generativo e a Expansão generativa no Photoshop, a Recoloração generativa no Illustrator e o Texto para imagem e Efeitos de texto no Adobe Express.

Capacitar os designers com inovação a nível empresarial

O compromisso da Adobe em trazer novas ideias e tecnologias não se destina apenas a criadores individuais; destina-se também a grandes empresas. A disponibilidade do Firefly para empresas traz recursos de IA generativa de última geração para o Adobe GenStudio e o Express para empresas. Em estreita colaboração com os clientes empresariais, a Adobe permite-lhes personalizar modelos de IA utilizando os seus activos proprietários e conteúdo específico da marca.

Empresas internacionais bem conhecidas como Accenture, IHG Hotels & Resorts, Mattel, NASCAR, NVIDIA, ServiceNow e Omnicom já estão usando o Firefly para tornar seu trabalho mais fácil e rápido. Estão a utilizá-lo para poupar dinheiro e acelerar a preparação dos seus conteúdos.

Além disso, os clientes empresariais obtêm acesso às APIs do Firefly. Isto ajuda-os a integrar facilmente este poder criativo nos seus próprios ecossistemas e fluxos de trabalho de automatização. O benefício adicional da indenização de propriedade intelectual (IP) garante que o conteúdo gerado através do Firefly permaneça seguro e livre de complicações legais.

Uma nova era de créditos de IA generativa

A Adobe tem um sistema baseado em créditos para a IA generativa para tornar os fluxos de trabalho de imagens generativas mais acessíveis e flexíveis.

Os utilizadores da aplicação Web Firefly, do Express Premium e dos planos pagos da Creative Cloud recebem agora uma atribuição de créditos generativos “rápidos”. Estes créditos funcionam como fichas. Assim, os utilizadores podem converter mensagens baseadas em texto em imagens e vectores utilizando aplicações como o Photoshop, Illustrator, Express e a aplicação Web Firefly.

Aqueles que esgotarem os seus créditos geradores “rápidos” iniciais podem continuar a gerar conteúdos a um ritmo mais lento ou optar por comprar créditos adicionais através de um plano de subscrição pago Firefly.

Em novembro de 2023, a Adobe planeia oferecer aos utilizadores a opção de adquirir Créditos generativos “rápidos” adicionais através de um pacote de subscrição. Esta mudança tornará ainda mais conveniente tirar o máximo partido do potencial criativo da IA generativa.

1. O que são créditos generativos?

Créditos generativos são o que você usa para acessar os recursos de IA generativa do Firefly nos aplicativos aos quais você tem direitos. O seu saldo de crédito generativo é reabastecido todos os meses.

2. Quando é que os seus créditos generativos são renovados?

Se tiver uma subscrição paga, os seus créditos generativos são actualizados mensalmente, de acordo com a data em que o seu plano começou a ser facturado. Por exemplo, se o seu plano começou no dia 15, os seus créditos serão repostos no dia 15 de cada mês. Como utilizador gratuito sem subscrição, recebe créditos generativos quando utiliza pela primeira vez uma funcionalidade do Firefly. Por exemplo, se entrar no sítio Web do Firefly e utilizar Texto para Imagem no dia 15, recebe 25 créditos generativos, que durarão até ao dia 15 do mês seguinte. Da próxima vez que utilizar uma funcionalidade Firefly pela primeira vez num novo mês, receberá novos créditos que duram um mês a partir dessa data.

3. Como são consumidos os créditos generativos?

O número de créditos generativos que utiliza depende do custo computacional e do valor da funcionalidade de IA generativa que está a utilizar. Por exemplo, utilizará créditos quando selecionar “Gerar” em Efeitos de texto ou “Carregar mais” ou “Atualizar” em Texto para imagem.

Como são consumidos os créditos generativos?

Fonte da imagem

 

No entanto, não utilizará créditos para acções marcadas como “0” na tabela de taxas ou quando visualizar amostras na galeria Firefly, a menos que seleccione “Atualizar”, o que gera novos conteúdos e, por conseguinte, utiliza créditos.

Adobe firefly Tabela de taxas de utilização de créditos generativos

Fonte da imagem

 

As taxas de consumo de crédito aplicam-se a imagens padrão até 2000 x 2000 píxeis. Para beneficiar destas taxas, certifique-se de que está a utilizar a versão mais recente do software. Tenha em atenção que as taxas de utilização podem variar e os planos estão sujeitos a alterações.

O Adobe Firefly está em constante evolução, com planos para atualizar a tabela de preços à medida que são adicionadas novas funcionalidades e serviços, como imagens de maior resolução, animação, vídeo e capacidades de IA generativa 3D. O consumo de crédito para estas características futuras pode ser superior às taxas actuais.

4. Quantos créditos generativos estão incluídos no seu plano?

Seu plano fornece um determinado número de créditos generativos mensalmente, utilizáveis nos recursos de IA generativa do Adobe Firefly em seus aplicativos autorizados. Estes créditos são reiniciados todos os meses. Se tiver várias subscrições, os seus créditos totais são uma combinação da atribuição de cada plano. As subscrições pagas da Creative Cloud e do Adobe Stock oferecem um número específico de criações mensais, após o qual a velocidade da funcionalidade de IA pode diminuir.

Os planos Adobe Express e Adobe Firefly pagos também incluem criações mensais específicas, permitindo duas acções por dia após o esgotamento do crédito até ao ciclo seguinte. Os utilizadores do plano gratuito recebem criações mensais específicas, com a opção de atualizar para obterem acesso contínuo depois de atingirem o seu limite.

5. Como pode verificar os seus créditos geradores restantes?

Se tiver uma Adobe ID, pode ver o seu saldo de crédito generativo na sua conta Adobe. Apresenta a sua atribuição e utilização mensais. Durante um período limitado, os subscritores pagos da Creative Cloud, Adobe Firefly, Adobe Express e Adobe Stock não terão limites de crédito, apesar do contador apresentado. Prevê-se que os limites de crédito sejam aplicados a partir de 1 de janeiro de 2024.

6. Os créditos geradores transitam para o mês seguinte?

Não, os créditos generativos não são renováveis. Os recursos computacionais fixos na nuvem pressupõem uma atribuição específica por utilizador em cada mês. O seu saldo de crédito é reposto mensalmente no montante atribuído.

7. E se tiver várias subscrições?

Com várias subscrições, os seus créditos generativos são cumulativos, somando-se a cada plano. Por exemplo, ter o Illustrator e o Photoshop permite-lhe utilizar créditos em qualquer uma das aplicações, bem como no Adobe Express ou no Firefly. O total dos seus créditos mensais é igual à soma das dotações de cada plano.

múltiplas subscrições adobe firefly generative ai créditos

Fonte da imagem

 

8. O que acontece se esgotar os seus créditos generativos?

Os seus créditos são reiniciados todos os meses. Até 1 de janeiro de 2024, os assinantes pagos não terão limites de crédito. Após a aplicação do limite de crédito, os utilizadores pagos da Creative Cloud e do Adobe Stock podem ter uma utilização mais lenta das funcionalidades de IA, enquanto os utilizadores pagos do Adobe Express e do Adobe Firefly podem efetuar duas acções por dia. Os utilizadores gratuitos podem atualizar para uma criação contínua.

9. E se precisar de mais créditos generativos?

Até que os limites de crédito sejam impostos, os assinantes pagos podem criar para além do seu limite mensal. Os utilizadores gratuitos podem atualizar para obterem acesso contínuo.

10. Porque é que a Adobe utiliza créditos generativos?

Os créditos generativos facilitam a sua exploração e criação utilizando a tecnologia de IA do Adobe Firefly nas aplicações Adobe. Reflectem os recursos computacionais necessários para os conteúdos gerados por IA. A sua subscrição determina a atribuição mensal de créditos, sendo o consumo baseado no custo e no valor computacional da funcionalidade de IA.

11. Os créditos generativos são partilhados nos planos da equipa ou da empresa?

Os créditos generativos são individuais e não podem ser partilhados por vários utilizadores em equipas ou planos empresariais.

12. Os créditos Adobe Stock e os créditos generativos são permutáveis?

Não, os créditos do Adobe Stock e os créditos generativos são distintos. Os créditos do Adobe Stock destinam-se ao licenciamento de conteúdos do sítio Web do Adobe Stock, enquanto os créditos generativos se destinam à criação de conteúdos com funcionalidades do Firefly.

13. E quanto às capacidades e funcionalidades futuras da IA?

Futuras introduções, como 3D, vídeo ou geração de imagens e vectores de maior resolução, podem exigir créditos generativos adicionais ou implicar custos adicionais. Para mais informações, consulte a nossa tabela de preços.

Confiança e transparência nos conteúdos gerados por IA

A iniciativa Firefly da Adobe garante confiança e transparência no conteúdo gerado por IA. Utiliza uma série de modelos, cada um deles adaptado a utilizadores com diferentes competências e que trabalham em diversos casos de utilização.

De facto, o compromisso da Adobe para com a IA ética é evidente no seu modelo inicial, uma vez que foi treinado utilizando dados que não infringem os direitos de autor. Desta forma, garante que o conteúdo gerado é seguro para utilização comercial. Além disso, à medida que novos modelos do Firefly são introduzidos, a Adobe dá prioridade à resolução de potenciais tendências prejudiciais.

Credenciais de conteúdo – O “rótulo nutricional” digital

A Adobe equipou cada ativo gerado usando o Firefly com Credenciais de conteúdo, servindo como um “rótulo nutricional” digital. Estas credenciais fornecem informações essenciais, tais como o nome do ativo, a data de criação, as ferramentas utilizadas para a criação e quaisquer edições efectuadas.

Estes dados são suportados por tecnologia gratuita e de código aberto da Iniciativa de Autenticidade de Conteúdos (CAI). Isto garante que permanece associado ao conteúdo onde quer que este seja utilizado, publicado ou armazenado. Isto facilita a atribuição correcta e ajuda os consumidores a tomar decisões informadas sobre os conteúdos digitais.

Modelos de IA da próxima geração

Numa
evento de duas horas de duração
 realizado em Los Angeles em outubro, a Adobe lançou vários modelos de IA de ponta, com o
Imagem 2 do Firefly
 a assumir a liderança. Esta iteração do gerador de imagens Firefly AI original, que permite funcionalidades como o Preenchimento generativo do Photoshop, oferece imagens de maior resolução com detalhes complexos.

Os utilizadores podem experimentar um maior realismo com detalhes como folhagem, textura da pele, cabelo, mãos e características faciais em representações humanas fotorrealistas. A Adobe disponibilizou o Firefly Image 2 para os utilizadores explorarem através da versão beta do Firefly baseada na Web, com planos de integração nas aplicações Creative Cloud no horizonte.

A nova fronteira dos gráficos vectoriais

No mesmo evento, a Adobe anunciou também a introdução de dois novos modelos Firefly centrados na geração de imagens vectoriais e modelos de design. O modelo vetorial Firefly é considerado a primeira solução de IA generativa para a criação de gráficos vectoriais através de instruções de texto. Este modelo abre um vasto leque de aplicações, desde a otimização do marketing e da criação gráfica de anúncios até à ideação e ao desenvolvimento de quadros de humor, oferecendo aos designers um domínio inteiramente novo de possibilidades criativas.

Olhar para o futuro

A IA generativa da Adobe, impulsionada pela plataforma Firefly, está a remodelar o panorama do design. Desde criadores individuais a empresas e marcas globais, esta tecnologia oferece um potencial criativo empolgante.

Com funcionalidades inovadoras como os créditos generativos e um compromisso com a transparência, a Adobe não está apenas a desenvolver ferramentas criativas, mas também a criar confiança e práticas éticas de IA na indústria do design. O futuro parece brilhante para os designers que aproveitam o potencial da IA generativa do Firefly.

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Grok Generative AI: Capacidades, preços e tecnologia

Posted on November 10, 2023 by - Ferramentas de IA, Inteligência Artificial, Inteligência empresarial, Negócios

On November 4, 2023, Elon Musk revealed Grok, a game-changing AI model. Here's what it can do and what it'll cost you.

Em 2022, assistimos a um salto bastante grande na adoção da IA. A IA generativa em grande escala representa cerca de 23% do mundo da tecnologia. Agora, quando avançamos para 2025, o entusiasmo aumenta ainda mais com 46% na adoção da IA em grande escala. Mesmo no meio desta revolução da IA, este novo e excitante jogador está a fazer a sua grande entrada. A 4 de novembro de 2023, Elon Musk revelou o Grok, um modelo de IA revolucionário.

A Grok não está aqui para brincar ao pequeno; está para ultrapassar os limites do que a IA pode fazer.

O Grok não é apenas mais um assistente de IA; foi concebido para ser espirituoso, inteligente e capaz de responder a uma vasta gama de perguntas. Neste blogue, vamos explorar o que é o Grok, as suas capacidades e porque está a gerar tanto entusiasmo.

Grok: O Coração de X (Anteriormente Twitter)

A Grok encontra a sua nova casa no interior
X
que anteriormente era conhecido como Twitter. Mas não se trata apenas de uma mudança de marca; é um passo em frente significativo nas capacidades de IA. O Grok é uma criação do X e foi concebido para fazer mais do que apenas dar respostas aborrecidas. Quer entretê-lo, envolvê-lo e até adora uma boa gargalhada.

O centro do conhecimento

O que distingue a Grok é o seu acesso ao conhecimento em tempo real, graças à sua integração com a plataforma X. Isto significa que está a par dos últimos acontecimentos. Isso faz com que a Grok seja uma potência quando se trata de resolver até mesmo as questões mais complicadas que a maioria dos outros modelos de IA pode simplesmente evitar.

A Grok é relativamente jovem no mundo da IA. Só existe há quatro meses e está a treinar há apenas dois meses. No entanto, já está a mostrar-se muito promissor e X promete mais melhorias nos próximos dias.

Grok-1: O motor por trás do Grok

O Grok-1 é a força motriz por detrás das capacidades da Grok. Este modelo linguístico de grande dimensão (LLM) está a ser elaborado há quatro meses e foi objeto de uma formação substancial.

Só para dar uma ideia, a versão inicial, Grok-0, foi treinada com 33 mil milhões de parâmetros. É como ter um motor sobrealimentado no sítio. Pode fazer frente a LLaMa 2 da Metaque tem 70 mil milhões de parâmetros. O Grok-1 é um testemunho do que o desenvolvimento e o treino concentrados podem fazer.

Então, como é que o Grok-1 se tornou tão inteligente? Bem, passou por um intenso treino personalizado baseado em
Kubernetes
,
Ferrugem
e JAX. Além disso, o Grok-1 tem acesso à Internet em tempo real. Está sempre a navegar na Internet, mantendo-se atualizado com as informações mais recentes.

Mas aqui está o senão: O Grok não é perfeito. Por vezes, pode gerar informações que não são muito precisas, até mesmo coisas que se contradizem. Mas xAI, a empresa de IA de Elon Musk integrada no X, tem como missão melhorar o Grok. Eles querem a sua ajuda e o seu feedback para garantir que o Grok compreende o contexto, se torna mais versátil e consegue lidar com as consultas difíceis sem falhas.

Referências e mais além

O Grok-1 foi posto à prova com vários testes de referência e os resultados são impressionantes. Obteve 63,2% na tarefa de codificação HumanEval e uns ainda mais impressionantes 73% na referência MMLU. Apesar de não estar a brilhar mais do que GPT-4A xAI está bastante impressionada com o progresso do Grok-1. Dizem que o Grok-0 evoluiu muito, e isso é um grande avanço.

O desafio académico

O Grok-1 não se fica pelos problemas de matemática. É excelente em vários outros testes, como o MMLU e o HumanEval, e até mostra as suas capacidades de codificação em Python. E como se isso não bastasse, pode enfrentar desafios matemáticos de nível médio e superior.

Nomeadamente, o Grok-1 passou as finais nacionais do ensino secundário húngaro de 2023 em matemática com uma nota C (59%), ultrapassando
Claude 2
 (55%), enquanto o GPT-4 conseguiu uma nota B com 68%.

Estes resultados de referência mostram claramente que o Grok-1 é um grande salto em frente, ultrapassando até mesmo o
GPT-3.5
 em muitos aspectos. O que é notável é que o Grok-1 está a fazer isto com menos conjuntos de dados e sem exigir grandes capacidades de computação.

Infográfico do Grok - como é melhor do que o GPT 3.5

Lançamento limitado da Grok – Quanto custa?

Por enquanto, a versão beta do Grok está disponível para um grupo selecionado de utilizadores nos Estados Unidos.

Mas aqui está a parte emocionante – a antecipação está crescendo porque a Grok está se preparando para abrir suas portas para
X Premium+
 assinantes. Por apenas 1.300 ₹ por mês, ao aceder a partir do seu ambiente de trabalho, terá as chaves para o potencial super inteligente da Grok.

Conclusão

A Grok representa um avanço significativo no mundo da IA. Com a sua mistura de conhecimentos, inteligência e capacidades, está preparada para causar um grande impacto na forma como se interage com a tecnologia. À medida que a Grok continua a evoluir e a aperfeiçoar as suas capacidades, não está apenas a responder a perguntas – está a mudar a forma como se pergunta. Nos próximos dias, esperemos ainda mais desenvolvimentos interessantes desta IA inteligente e espirituosa.

Visão GPT-4: O que é capaz de fazer e por que é importante?

Posted on November 7, 2023 by - Ferramentas de IA, Inteligência Artificial

GPT-4 with Vision (GPT-4V), a groundbreaking advancement by OpenAI, combines the power of deep learning with computer vision. Its features are

A GPT-4 Vision (GPT-4V) é um avanço inovador da OpenAI que combina o poder da aprendizagem profunda com a visão computacional.

Este modelo vai para além da compreensão do texto e aprofunda o conteúdo visual. Enquanto o GPT-3 se destacou pela compreensão baseada em texto, o GPT-4 Vision dá um salto monumental ao integrar elementos visuais no seu repertório.

Neste blogue, vamos explorar o mundo cativante da Visão GPT-4, examinando as suas potenciais aplicações, a tecnologia subjacente e as considerações éticas associadas a este poderoso desenvolvimento da IA.

O que é o GPT-4 Vision (GPT-4V)?

A GPT-4 Vision, frequentemente designada por GPT-4V, representa um avanço significativo no domínio da inteligência artificial. Trata-se de integrar modalidades adicionais, como as imagens, em modelos de linguagem de grande dimensão (LLM). Esta inovação abre novos horizontes para a inteligência artificial, uma vez que os LLM multimodais têm o potencial de expandir as capacidades dos sistemas baseados na linguagem, introduzir novas interfaces e resolver uma gama mais vasta de tarefas, oferecendo, em última análise, experiências únicas aos utilizadores. Baseia-se nos êxitos do GPT-3, um modelo conhecido pela sua compreensão da linguagem natural. O GPT-4 Vision não só mantém esta compreensão do texto, como também alarga as suas capacidades para processar e gerar conteúdos visuais.

Este modelo de IA multimodal possui a capacidade única de compreender informações textuais e visuais. Aqui está um vislumbre do seu imenso potencial:

Resposta visual a perguntas (VQA)

O GPT-4V pode responder a perguntas sobre imagens, fornecendo respostas como “Que tipo de cão é este?” ou “O que está a acontecer nesta imagem?”

Classificação de imagens

Consegue identificar objectos e cenas nas imagens, distinguindo carros, gatos, praias e muito mais.

Legenda da imagem

O GPT-4V pode gerar descrições de imagens, criando frases como “Um gato preto sentado num sofá vermelho” ou “Um grupo de pessoas a jogar voleibol na praia”.

Tradução de imagens

O modelo pode traduzir texto dentro de imagens de uma língua para outra.

Escrita criativa

O GPT-4V não se limita a compreender e gerar texto; também pode criar vários formatos de conteúdo criativo, incluindo poemas, códigos, guiões, peças musicais, e-mails e cartas, e incorporar imagens sem problemas.


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Como aceder ao GPT-4 Vision?

O acesso ao GPT-4 Vision é feito principalmente através de APIs fornecidas pela OpenAI. Estas API permitem que os programadores integrem o modelo nas suas aplicações, permitindo-lhes tirar partido das suas capacidades para várias tarefas. A OpenAI oferece diferentes níveis de preços e planos de utilização para a GPT-4 Vision, tornando-a acessível a muitos utilizadores. A disponibilidade da GPT-4 Vision através de APIs torna-a versátil e adaptável a diversos casos de utilização.

Quanto custa o GPT-4 Vision?

O preço do GPT-4 Vision pode variar consoante a utilização, o volume e as APIs ou serviços específicos que escolher. OpenAI normalmente fornece informações pormenorizadas sobre os preços no seu sítio Web oficial ou no portal do programador. Os utilizadores podem explorar os níveis de preços, os limites de utilização e as opções de subscrição para determinar o plano mais adequado.

Qual é a diferença entre a visão GPT-3 e a visão GPT-4?

O GPT-4 Vision representa um avanço significativo em relação ao GPT-3, principalmente na sua capacidade de compreender e gerar conteúdo visual. Enquanto o GPT-3 se centrava na compreensão e geração de texto, o GPT-4 Vision integra perfeitamente texto e imagens nas suas capacidades. Eis as principais diferenças entre os dois modelos:

Capacidade multimodal

A GPT-4 Vision pode processar e compreender simultaneamente texto e imagens, o que faz dela uma verdadeira IA multimodal. O GPT-3, pelo contrário, centrou-se principalmente no texto.

Compreensão visual

O GPT-4 Vision pode analisar e interpretar imagens, fornecendo descrições detalhadas e respostas a perguntas sobre o conteúdo visual. A GPT-3 não possui esta capacidade, uma vez que opera principalmente no domínio do texto.

Geração de conteúdos

Enquanto o GPT-3 é proficiente na geração de conteúdo baseado em texto, o GPT-4 Vision leva a geração de conteúdo para o próximo nível, incorporando imagens em conteúdo criativo, desde poemas e códigos a guiões e composições musicais.

Tradução baseada em imagens

A GPT-4 Vision pode traduzir texto dentro de imagens de uma língua para outra, uma tarefa que ultrapassa as capacidades da GPT-3.

Que tecnologia é utilizada pelo GPT-4 Vision?

Para apreciar plenamente as capacidades do GPT-4 Vision, é importante compreender a tecnologia que está na base da sua funcionalidade. No seu núcleo, o GPT-4 Vision baseia-se em técnicas de aprendizagem profunda, especificamente redes neurais.

O modelo inclui várias camadas de nós interligados, imitando a estrutura do cérebro humano, o que lhe permite processar e compreender eficazmente conjuntos de dados extensos. Os principais componentes tecnológicos do GPT-4 Vision incluem:

1. Arquitetura do transformador

Tal como os seus antecessores, o GPT-4 Vision utiliza a arquitetura de transformador, que se destaca no tratamento de dados sequenciais. Esta arquitetura é ideal para o processamento de informações textuais e visuais, proporcionando uma base robusta para as capacidades do modelo.

2. Aprendizagem multimodal

A caraterística que define o GPT-4 Vision é a sua capacidade de aprendizagem multimodal. Isto significa que o modelo pode processar texto e imagens em simultâneo, permitindo-lhe gerar descrições textuais de imagens, responder a perguntas sobre conteúdos visuais e até gerar imagens com base em descrições textuais. A fusão destas modalidades é a chave da versatilidade do GPT-4 Vision.

3. Pré-treino e afinação

A GPT-4 Vision passa por um processo de formação em duas fases. Na fase de pré-treino, aprende a compreender e a gerar texto e imagens através da análise de conjuntos de dados alargados. Posteriormente, é submetido a um processo de treino específico do domínio, que aperfeiçoa as suas capacidades para as aplicações.


Conheça o LLaVA:


O novo concorrente da visão GPT-4

Conclusão

A GPT-4 Vision é uma nova e poderosa ferramenta que tem o potencial de revolucionar uma vasta gama de indústrias e aplicações.

À medida que continua a desenvolver-se, é provável que se torne ainda mais potente e versátil, abrindo novos horizontes para aplicações baseadas em IA. No entanto, o desenvolvimento e a implantação responsáveis da GPT-4 Vision, equilibrando a inovação e as considerações éticas, são fundamentais para garantir que esta poderosa ferramenta beneficie a sociedade.

À medida que entramos na era da IA, é imperativo adaptar as nossas práticas e regulamentos para aproveitar todo o potencial da Visão GPT-4 para a melhoria da humanidade.


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Perguntas mais frequentes (FAQs)

1. O que é a Visão GPT e como funciona para o reconhecimento de imagens?

A GPT Vision é uma tecnologia de IA que analisa automaticamente imagens para identificar objectos, texto, pessoas e muito mais. Os utilizadores só precisam de carregar uma imagem e a GPT Vision pode fornecer descrições do conteúdo da imagem, permitindo a conversão de imagem em texto.

2. Quais são as capacidades de OCR do GPT Vision e que tipos de texto ele pode reconhecer?

A GPT Vision possui tecnologia OCR (Reconhecimento Ótico de Caracteres) líder na indústria que pode reconhecer com precisão o texto em imagens, incluindo texto manuscrito. Pode converter texto impresso e manuscrito em texto eletrónico com elevada precisão, o que o torna útil para vários cenários.

 

3. O GPT Vision pode analisar tabelas e gráficos complexos?

Sim, a Visão GPT pode analisar tabelas e gráficos complexos, o que a torna útil para tarefas como extrair informações de visualizações de dados.

4. O GPT-4V suporta o reconhecimento entre línguas para o conteúdo de imagens?

Sim, o GPT-4V suporta o reconhecimento de vários idiomas, incluindo os principais idiomas globais, como o chinês, o inglês, o japonês e muito mais. Pode reconhecer com precisão conteúdos de imagens em diferentes línguas e convertê-los em descrições de texto correspondentes.

5. Em que cenários de aplicação podem ser utilizadas as capacidades de reconhecimento de imagem do GPT-4V?

As capacidades de reconhecimento de imagem do GPT-4V têm muitas aplicações, incluindo o comércio eletrónico, a digitalização de documentos, os serviços de acessibilidade, a aprendizagem de línguas e muito mais. Pode ajudar os indivíduos e as empresas a lidar com tarefas de imagem pesada para melhorar a eficiência do trabalho.

6. Que tipos de imagens podem ser analisadas pelo GPT-4V?

O GPT-4V pode analisar vários tipos de imagens, incluindo fotografias, desenhos, diagramas e gráficos, desde que a imagem seja suficientemente clara para ser interpretada.

7. O GPT-4V pode reconhecer texto em documentos manuscritos?

Sim, o GPT-4V pode reconhecer texto em documentos manuscritos com elevada precisão, graças à sua avançada tecnologia OCR.

8. O GPT-4V suporta o reconhecimento de texto em várias línguas?

Sim, o GPT-4V suporta o reconhecimento multilingue e pode reconhecer texto em vários idiomas, tornando-o adequado para uma gama diversificada de utilizadores.

9. Qual é a precisão do GPT-4V no reconhecimento de imagens?

A precisão do reconhecimento de imagem do GPT-4V varia consoante a complexidade e a qualidade da imagem. Tende a ser altamente preciso para imagens mais simples, como produtos ou logótipos, e melhora continuamente com mais treino.

10. Existem limites de utilização para o GPT-4V?

– Os limites de utilização do GPT-4V dependem do plano de subscrição do utilizador. Os utilizadores gratuitos podem ter um número limitado de mensagens por mês, enquanto os planos pagos podem oferecer limites mais elevados ou nenhum. Além disso, existem filtros de conteúdos para evitar casos de utilização prejudiciais.

Curiosidades (ou não?!)