A evolução dos modelos GPT da OpenAI tem sido notável no campo do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e da inteligência artificial. Desde o GPT-1 até o GPT-4, esses modelos lideraram a criação de conteúdo gerado por IA em prosa, poesia, chatbots e codificação.
Neste artigo, vamos explorar a evolução desses modelos, seus avanços, limitações e potenciais riscos.
O GPT-1 foi o primeiro modelo da OpenAI a usar a arquitetura Transformer e contava com 117 milhões de parâmetros. Embora gerasse texto coeso e fluido, tinha algumas limitações. Já o GPT-2, lançado em 2019, com 1,5 bilhão de parâmetros, gerava sequências de texto mais realistas e coesas, mas enfrentava dificuldades em tarefas que requeriam raciocínio e compreensão contextual complexos.
Em 2020, a OpenAI lançou o GPT-3, com 175 bilhões de parâmetros, tornando-o capaz de gerar respostas sofisticadas em uma ampla gama de tarefas de PLN. O ChatGPT, um chatbot conversacional, se popularizou rapidamente, mas o GPT-3 também apresentava desafios, como respostas tendenciosas ou inadequadas.
A última geração da série GPT, o GPT-4, lançado em 2023, apresenta melhorias nas capacidades do GPT-3, como a aceitação de imagens como entrada e a compreensão de contextos complexos. Embora esses modelos ofereçam possibilidades empolgantes, é crucial considerar cuidadosamente os riscos e limitações, especialmente em relação ao mal uso na criação de malware e desinformação.
O futuro do PLN e da inteligência artificial dependerá de como equilibramos a inovação e o progresso com a responsabilidade e a ética. A colaboração entre desenvolvedores, pesquisadores, governos e organizações será crucial para estabelecer políticas e regulamentações que garantam o progresso e a inovação, enquanto abordam as preocupações éticas e os desafios apresentados por modelos tão potentes e avançados.
