5 Melhores Modelos de Grandes Linguagens (LLMs) (setembro de 2024)

O campo da inteligência synthetic está evoluindo em um ritmo de tirar o fôlego, com grandes modelos de linguagem (LLMs) liderando a carga no processamento e compreensão da linguagem pure. À medida que navegamos nisso, uma nova geração de LLMs surgiu, cada um expandindo os limites do que é possível em IA.

Nesta visão geral dos melhores LLMs, exploraremos os principais recursos, desempenhos de referência e possíveis aplicações desses modelos de linguagem de ponta, oferecendo insights sobre como eles estão moldando o futuro da tecnologia de IA.

Os modelos Claude 3 da Anthropic, lançados em março de 2024, representaram um salto significativo em recursos de inteligência synthetic. Esta família de LLMs oferece desempenho aprimorado em uma ampla gama de tarefas, do processamento de linguagem pure à resolução de problemas complexos.

O Claude 3 vem em três versões distintas, cada uma adaptada para casos de uso específicos:

1. Cláudio 3 Opus: O modelo principal, que oferece o mais alto nível de inteligência e capacidade.
2. Soneto Claude 3.5: Uma opção equilibrada, que oferece uma mistura de velocidade e funcionalidade avançada.
3. Claude 3 Haicai: O modelo mais rápido e compacto, otimizado para respostas rápidas e eficiência.

Principais capacidades do Claude 3:

• Compreensão contextual aprimorada: Claude 3 demonstra maior capacidade de compreender contextos diferenciados, reduzindo recusas desnecessárias e distinguindo melhor entre solicitações potencialmente prejudiciais e benignas.
• Proficiência multilíngue: Os modelos mostram melhorias significativas em idiomas diferentes do inglês, incluindo espanhol, japonês e francês, aumentando sua aplicabilidade international.
• Interpretação visible: Claude 3 pode analisar e interpretar vários tipos de dados visuais, incluindo gráficos, diagramas, fotos e desenhos técnicos.
• Geração e análise avançada de código: Os modelos se destacam em tarefas de codificação, o que os torna ferramentas valiosas para desenvolvimento de software program e ciência de dados.
• Grande janela de contexto: O Claude 3 apresenta uma janela de contexto de 200.000 tokens, com potencial para entradas de mais de 1 milhão de tokens para aplicativos selecionados de alta demanda.

Desempenho de referência:

O Claude 3 Opus demonstrou resultados impressionantes em vários benchmarks padrão da indústria:

• MMLU (Entendimento Massivo de Linguagem Multitarefa): 86,7%
• GSM8K (Matemática do Ensino Elementary 8K): 94,9%
• HumanEval (benchmark de codificação): 90,6%
• GPQA (Garantia de Qualidade Profissional de Nível de Pós-Graduação): 66,1%
• MATEMÁTICA (raciocínio matemático avançado): 53,9%

Essas pontuações geralmente superam as de outros modelos líderes, incluindo o GPT-4 e o Gemini Extremely do Google, posicionando o Claude 3 como um dos principais concorrentes no cenário de IA.

Claude 3 Considerações éticas e segurança

A Anthropic deu grande ênfase à segurança e à ética da IA ​​no desenvolvimento do Claude 3:

• Viés reduzido: Os modelos mostram desempenho aprimorado em benchmarks relacionados a vieses.
• Transparência: Esforços foram feitos para melhorar a transparência geral do sistema de IA.
• Monitoramento contínuo: A Anthropic mantém monitoramento de segurança contínuo, com o Claude 3 alcançando uma classificação de Segurança de IA Nível 2.
• Desenvolvimento Responsável: A empresa continua comprometida em promover a segurança e a neutralidade no desenvolvimento de IA.

Claude 3 representa um avanço significativo na tecnologia LLM, oferecendo desempenho aprimorado em várias tarefas, capacidades multilíngues aprimoradas e interpretação visible sofisticada. Seus fortes resultados de benchmark e aplicações versáteis o tornam uma escolha atraente para um LLM.

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O GPT-4o da OpenAI (“o” de “omni”) oferece desempenho aprimorado em várias tarefas e modalidades, representando uma nova fronteira na interação humano-computador.

Principais capacidades:

• Processamento multimodal: O GPT-4o pode aceitar entradas e gerar saídas em vários formatos, incluindo texto, áudio, imagens e vídeo, permitindo interações mais naturais e versáteis.
• Compreensão aprimorada da linguagem: O modelo corresponde ao desempenho do GPT-4 Turbo em tarefas de texto e codificação em inglês, ao mesmo tempo em que oferece desempenho superior em idiomas que não sejam o inglês.
• Interação em tempo actual: O GPT-4o pode responder a entradas de áudio em apenas 232 milissegundos, com uma média de 320 milissegundos, comparável aos tempos de resposta de uma conversa humana.
• Processamento de visão aprimorado: O modelo demonstra capacidades aprimoradas na compreensão e análise de entradas visuais em comparação às versões anteriores.
• Grande janela de contexto: O GPT-4o apresenta uma janela de contexto de 128.000 tokens, permitindo o processamento de entradas mais longas e tarefas mais complexas.

Desempenho e eficiência:

• Velocidade: O GPT-4o é duas vezes mais rápido que o GPT-4 Turbo.
• Custo-eficiência: É 50% mais barato no uso de API em comparação ao GPT-4 Turbo.
• Limites de taxa: O GPT-4o tem limites de taxa cinco vezes maiores em comparação ao GPT-4 Turbo.

Os recursos versáteis do GPT-4o o tornam adequado para uma ampla gama de aplicações, incluindo:

• Processamento e geração de linguagem pure
• Comunicação e tradução multilíngue
• Análise de imagem e vídeo
• Interações e assistentes baseados em voz
• Geração e análise de código
• Criação de conteúdo multimodal

Disponibilidade:

• ChatGPT: Disponível para usuários gratuitos e pagos, com limites de uso maiores para assinantes Plus.
• Acesso à API: Disponível através da API do OpenAI para desenvolvedores.
• Integração do Azure: A Microsoft oferece o GPT-4o por meio do Azure OpenAI Service.

Considerações éticas e de segurança do GPT-4o

A OpenAI implementou várias medidas de segurança para o GPT-4o:

• Recursos de segurança integrados em todas as modalidades
• Filtragem de dados de treinamento e refinamento do comportamento do modelo
• Novos sistemas de segurança para saídas de voz
• Avaliação de acordo com o Preparedness Framework da OpenAI
• Cumprimento de compromissos voluntários para o desenvolvimento responsável da IA

O GPT-4o oferece capacidades aprimoradas em várias modalidades, mantendo o foco na segurança e na implantação responsável. Seu desempenho, eficiência e versatilidade aprimorados o tornam uma ferramenta poderosa para uma ampla gama de aplicações, do processamento de linguagem pure a tarefas multimodais complexas.

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Llama 3.1 é a mais recente família de grandes modelos de linguagem da Meta e oferece desempenho aprimorado em diversas tarefas e modalidades, desafiando o domínio de alternativas de código fechado.

O Llama 3.1 está disponível em três tamanhos, atendendo a diferentes necessidades de desempenho e recursos computacionais:

1. Ligue para 3.1 405B: O modelo mais poderoso com 405 bilhões de parâmetros
2. Ligue para 3.1 70B: Um modelo equilibrado que oferece forte desempenho
3. Ligue para 3.1 8B: O menor e mais rápido modelo da família

Principais capacidades:

• Compreensão aprimorada da linguagem: O Llama 3.1 demonstra melhor desempenho em conhecimentos gerais, raciocínio e tarefas multilíngues.
• Janela de contexto estendida: Todas as variantes apresentam uma janela de contexto de 128.000 tokens, permitindo o processamento de entradas mais longas e tarefas mais complexas.
• Processamento multimodal: Os modelos podem manipular entradas e gerar saídas em vários formatos, incluindo texto, áudio, imagens e vídeo.
• Uso avançado da ferramenta: O Llama 3.1 se destaca em tarefas que envolvem o uso de ferramentas, incluindo interações de API e chamadas de funções.
• Habilidades de codificação aprimoradas: Os modelos mostram desempenho aprimorado em tarefas de codificação, o que os torna valiosos para desenvolvedores e cientistas de dados.
• Suporte multilíngue: O Llama 3.1 oferece recursos aprimorados em oito idiomas, aumentando sua utilidade para aplicações globais.

Desempenho de referência do Llama 3.1

O Llama 3.1 405B mostrou resultados impressionantes em vários benchmarks:

• MMLU (Entendimento Massivo de Linguagem Multitarefa): 88,6%
• HumanEval (benchmark de codificação): 89,0%
• GSM8K (Matemática do Ensino Elementary 8K): 96,8%
• MATEMÁTICA (raciocínio matemático avançado): 73,8%
• Desafio ARC: 96,9%
• GPQA (Garantia de Qualidade Profissional de Nível de Pós-Graduação): 51,1%

Essas pontuações demonstram o desempenho competitivo do Llama 3.1 405B em relação aos principais modelos de código fechado em vários domínios.

Disponibilidade e implantação:

• Código aberto: Os modelos do Llama 3.1 estão disponíveis para obtain na plataforma do Meta e no Hugging Face.
• Acesso API: Disponível em várias plataformas de nuvem e ecossistemas de parceiros.
• Implantação no native: Pode ser executado localmente ou no native sem compartilhar dados com o Meta.

Llama 3.1 Considerações éticas e características de segurança

A Meta implementou várias medidas de segurança para o Llama 3.1:

• Guarda Chama 3: Um modelo de moderação de entrada e saída de alto desempenho.
• Guarda rápida: Uma ferramenta para proteger aplicativos com tecnologia LLM contra prompts maliciosos.
• Escudo de código: Fornece filtragem em tempo de inferência de código inseguro produzido por LLMs.
• Guia de uso responsável: Oferece diretrizes para implantação e uso éticos dos modelos.

O Llama 3.1 marca um marco significativo no desenvolvimento de IA de código aberto, oferecendo desempenho de última geração, mantendo o foco na acessibilidade e na implantação responsável. Seus recursos aprimorados o posicionam como um forte concorrente para os principais modelos de código fechado, transformando o cenário de pesquisa de IA e desenvolvimento de aplicativos.

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Anunciado em fevereiro de 2024 e disponibilizado para visualização pública em maio de 2024, o Gemini 1.5 Professional do Google também representou um avanço significativo nos recursos de IA, oferecendo melhor desempenho em diversas tarefas e modalidades.

Principais capacidades:

• Processamento multimodal: O Gemini 1.5 Professional pode processar e gerar conteúdo em diversas modalidades, incluindo texto, imagens, áudio e vídeo.
• Janela de contexto estendida: O modelo apresenta uma janela de contexto massiva de até 1 milhão de tokens, expansível para 2 milhões de tokens para usuários selecionados. Isso permite o processamento de dados extensivos, incluindo 11 horas de áudio, 1 hora de vídeo, 30.000 linhas de código ou livros inteiros.
• Arquitetura Avançada: O Gemini 1.5 Professional usa uma arquitetura de mistura de especialistas (MoE), ativando seletivamente os caminhos de especialistas mais relevantes dentro de sua rede neural com base nos tipos de entrada.
• Desempenho aprimorado: O Google afirma que o Gemini 1.5 Professional supera seu antecessor (Gemini 1.0 Professional) em 87% dos benchmarks usados ​​para avaliar grandes modelos de linguagem.
• Recursos de segurança aprimorados: O modelo passou por rigorosos testes de segurança antes do lançamento, com tecnologias robustas implementadas para mitigar potenciais riscos de IA.

Benchmarks e desempenho do Gemini 1.5 Professional

O Gemini 1.5 Professional demonstrou resultados impressionantes em vários benchmarks:

• MMLU (Huge Multitask Language Understanding): 85,9% (configuração de 5 tentativas), 91,7% (configuração de voto majoritário)
• GSM8K (Matemática do Ensino Elementary): 91,7%
• MATEMÁTICA (Raciocínio matemático avançado): 58,5%
• HumanEval (benchmark de codificação): 71,9%
• VQAv2 (Resposta Visible a Perguntas): 73,2%
• MMMU (Raciocínio multidisciplinar): 58,5%

O Google relata que o Gemini 1.5 Professional supera seu antecessor (Gemini 1.0 Extremely) em 16 de 19 benchmarks de texto e 18 de 21 benchmarks de visão.

Principais recursos e capacidades:

• Compreensão de áudio: Análise de palavras faladas, tom, humor e sons específicos.
• Análise de vídeo: Processamento de vídeos enviados ou vídeos de hyperlinks externos.
• Instruções do sistema: Os usuários podem orientar o estilo de resposta do modelo por meio de instruções do sistema.
• Modo JSON e chamada de função: Capacidades de saída estruturada aprimoradas.
• Aprendizagem de contexto longo: Capacidade de aprender novas habilidades a partir de informações dentro de sua janela de contexto estendida.

Disponibilidade e implantação:

• Google AI Studio para desenvolvedores
• Vertex AI para clientes empresariais
• Acesso à API pública

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Lançado em agosto de 2024 pela xAI, a empresa de inteligência synthetic de Elon Musk, o Grok-2 representa um avanço significativo em relação ao seu antecessor, oferecendo melhor desempenho em diversas tarefas e introduzindo novos recursos.

Variantes do modelo:

• Grok-2: O modelo de tamanho regular e mais potente
• Grok-2 mini: Uma versão menor e mais eficiente

Principais capacidades:

• Compreensão aprimorada da linguagem: Melhor desempenho em tarefas de conhecimento geral, raciocínio e linguagem.
• Processamento de informações em tempo actual: Acesso e processamento de informações em tempo actual do X (antigo Twitter).
• Geração de imagem: Desenvolvido pelo modelo FLUX.1 do Black Forest Labs, permitindo a criação de imagens com base em prompts de texto.
• Raciocínio avançado: Habilidades aprimoradas em raciocínio lógico, resolução de problemas e conclusão de tarefas complexas.
• Assistência de codificação: Desempenho aprimorado em tarefas de codificação.
• Processamento multimodal: Manipulação e geração de conteúdo em diversas modalidades, incluindo texto, imagens e, potencialmente, áudio.

Desempenho de referência do Grok-2

O Grok-2 mostrou resultados impressionantes em vários benchmarks:

• GPQA (Garantia de Qualidade Profissional de Nível de Pós-Graduação): 56,0%
• MMLU (Entendimento Massivo de Linguagem Multitarefa): 87,5%
• MMLU-Professional: 75,5%
• MATEMÁTICA: 76,1%
• HumanEval (benchmark de codificação): 88,4%
• MMMU (Multi-Modal Multi-Tarefa): 66,1%
• MathVista: 69,0%
• DocVQA: 93,6%

Essas pontuações demonstram melhorias significativas em relação ao Grok-1.5 e posicionam o Grok-2 como um forte concorrente de outros modelos líderes de IA.

Disponibilidade e implantação:

• Plataforma X: O Grok-2 mini está disponível para assinantes X Premium e Premium+.
• API empresarial: Tanto o Grok-2 quanto o Grok-2 mini estarão disponíveis por meio da API empresarial da xAI.
• Integração: Planos para integrar o Grok-2 em vários recursos do X, incluindo funções de pesquisa e resposta.

Características únicas:

• “Modo Divertido”: Uma opção para respostas mais divertidas e bem-humoradas.
• Acesso a dados em tempo actual: Ao contrário de muitos outros LLMs, o Grok-2 pode acessar informações atuais do X.
• Restrições mínimas: Projetado com menos restrições de conteúdo em comparação com alguns concorrentes.

Considerações éticas e preocupações de segurança do Grok-2

O lançamento do Grok-2 levantou preocupações sobre moderação de conteúdo, riscos de desinformação e problemas de direitos autorais. A xAI não detalhou publicamente medidas de segurança específicas implementadas no Grok-2, levando a discussões sobre desenvolvimento e implantação de IA responsáveis.

Grok-2 representa um avanço significativo na tecnologia de IA, oferecendo desempenho aprimorado em várias tarefas e introduzindo novos recursos, como geração de imagens. No entanto, seu lançamento também desencadeou discussões importantes sobre segurança, ética e desenvolvimento responsável de IA.

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Conclusão sobre LLMs

Como vimos, os últimos avanços em grandes modelos de linguagem elevaram significativamente o campo do processamento de linguagem pure. Esses LLMs, incluindo Claude 3, GPT-4o, Llama 3.1, Gemini 1.5 Professional e Grok-2, representam o auge da compreensão e geração de linguagem de IA. Cada modelo traz pontos fortes exclusivos para a mesa, desde recursos multilíngues aprimorados e janelas de contexto estendidas até processamento multimodal e acesso a informações em tempo actual. Essas inovações não são apenas melhorias incrementais, mas saltos transformadores que estão remodelando a maneira como abordamos tarefas complexas de linguagem e soluções orientadas por IA.

Os desempenhos de referência desses modelos ressaltam suas capacidades excepcionais, muitas vezes superando o desempenho de nível humano em várias tarefas de compreensão e raciocínio de linguagem. Esse progresso é uma prova do poder de técnicas avançadas de treinamento, arquiteturas neurais sofisticadas e vastas quantidades de dados de treinamento diversos. À medida que esses LLMs continuam a evoluir, podemos esperar aplicações ainda mais inovadoras em campos como criação de conteúdo, geração de código, análise de dados e raciocínio automatizado.

No entanto, à medida que esses modelos de linguagem se tornam cada vez mais poderosos e acessíveis, é essential abordar as considerações éticas e os riscos potenciais associados à sua implantação. O desenvolvimento responsável de IA, medidas de segurança robustas e práticas transparentes serão essenciais para aproveitar todo o potencial desses LLMs, ao mesmo tempo em que mitigamos danos potenciais. À medida que olhamos para o futuro, o refinamento contínuo e a implementação responsável desses grandes modelos de linguagem desempenharão um papel basic na formação do cenário da inteligência synthetic e seu impacto na sociedade.