Revisão Prática: Claude Opus vs. GPT4 - Quem Sai Vitorioso?

A Era da Inteligência Artificial: Constante Adaptação e Evolução

• Olá, aqui é o Dave e se você tem algum interesse em IA e já abriu o navegador ou pegou o telefone, provavelmente viu o novo lançamento da família Cloud 3 Model. Com tantos avanços acontecendo no espaço da IA, mal conseguimos acompanhar. Há duas semanas, era o Google superando o GPT-4 em diversas áreas e agora temos a Entropic novamente alegando novas atualizações. Para mim, como engenheiro de IA que utiliza esses grandes modelos de linguagem profissionalmente para os clientes com quem trabalho, tanto agora quanto no futuro, será necessário mudar e adaptar constantemente para descobrir os melhores modelos para determinado caso de uso, levando em consideração desempenho, inteligência, velocidade, custos, entre outros. Até agora, tenho utilizado o GPT-4 e o GPT-3.5 nos projetos para os meus clientes, mas estou chegando a um ponto em que também tenho acesso ao CLTH e com essas novas reivindicações.

A Era da Inteligência Artificial: Constante Adaptação e Evolução

Descobrindo as Diferenças entre os Modelos GP4 e os Novos Modelos na Nuvem

• Decidi investigar e fazer uma rápida comparação entre o atual GP4 e principalmente o modelo Turbo, e estes novos modelos na nuvem. Além disso, vou explorar o fluxo de trabalho dos desenvolvedores, especialmente para aqueles que utilizam o OpenAI e os modelos GPT. Quão fácil é realmente trocar ou substituir os modelos sem complicações? Tenho um código aqui que também irei disponibilizar, e tenho dois serviços que vão além do que pretendo abordar neste vídeo. Esses serviços são valiosos, pois mostram como configuramos grandes modelos de linguagem para todos os projetos em que trabalhamos na Data Lumina. Tenho um serviço Azure OpenAI e um serviço Entropic, e vamos fazer uma configuração simples, fornecendo um sistema prom e instruções simples para criar um simples LinkedIn.

Descobrindo as Diferenças entre os Modelos GP4 e os Novos Modelos na Nuvem

A Importância dos Modelos de Linguagem para a Criação de Conteúdo

• Hoje vamos falar sobre a utilização de um LLM para a criação de conteúdo e o que me interessa particularmente é a qualidade da saída estruturada desses modelos. Recentemente, temos observado um avanço significativo na qualidade dos modelos disponíveis. Se lembrarmos da atualização do OpenAI de algum tempo atrás, uma das grandes novidades foi o modo Jason e, pelo menos para mim, isso foi extremamente útil em termos de instruir os LLMs a fornecerem uma saída Json confiável. Antes, tínhamos que nos virar para solicitar a saída Json, entre outras coisas, mas agora isso se tornou o padrão para mim sempre que interajo com grandes modelos de linguagem. Mesmo que não necessite especificamente de uma saída Json, eu ainda solicito dessa forma e utilizo a primeira chave da resposta. E por que faço isso? Porque, do ponto de vista do desenvolvimento, ter objetos e dados em Json faz muito mais sentido. Mesmo para tarefas simples, mesmo que sejam simples

A Importância dos Modelos de Linguagem para a Criação de Conteúdo

Melhorando a Interação com OpenAI e os Modelos de IA da Azure

• Imagine-se numa conversa em que envia e recebe informações de forma contínua. Mesmo assim, pode ser muito útil ter apenas a mensagem na primeira tecla e, talvez, fornecer alguns metadados extras que possam ser registados. Os modelos turbo da IA Azure têm sido a minha escolha para isso. Ao interagir com os modelos turbo da OpenAI, pode solicitar o formato JSON e experimentar como funciona com os novos modelos de Cloud, comparando assim os fluxos de trabalho. Tenho dois exemplos práticos onde obtive dois resultados finais. Vamos analisá-los para mostrar a diferença que isto faz.

Melhorando a Interação com OpenAI e os Modelos de IA da Azure

Explorando o Serviço Azure OpenAI: Uma Visão Prática para Desenvolvedores de IA

• Ao optar pela saída de especificações, estas serão bastante semelhantes, dependendo do estilo e das preferências individuais. No entanto, no que diz respeito ao fluxo de trabalho, é importante considerar se faz sentido para um desenvolvedor de IA, que trabalha com esses modelos, pelo menos experimentar e obter a chave da API da entropia para ver como pode incorporar esse modelo. Este não é um vídeo de revisão de benchmarks para determinar qual é o melhor modelo e onde ele se destaca. Em vez disso, é uma análise prática para os desenvolvedores, a fim de compreender o impacto dessas informações para o seu trabalho. Para dar um pouco de contexto sobre o serviço Azure OpenAI que utilizamos, é importante salientar que o Azure OpenAI é uma forma de utilizar os modelos da OpenAI através da plataforma Azure, proporcionando um nível adicional de segurança, o que é essencial para a maioria dos clientes. É justamente por essa razão que optamos por utilizar o Azure OpenAI, embora os modelos em si sejam os mesmos.

Explorando o Serviço Azure OpenAI: Uma Visão Prática para Desenvolvedores de IA

O Poder da Inteligência Artificial na Geração de Conteúdo

• Então, vamos analisar o que estamos a desenvolver aqui. Trata-se de uma configuração simples: é uma classe que inicializamos, ligamos tudo com estas credenciais e depois temos uma função simples para completar um chat e, em seguida, a função de gerar uma resposta. Nela, fornecemos um prompt de sistema, dizemos 'vamos escrever um post no LinkedIn, entre outras coisas', especificamos alguns detalhes e também indicamos a saída em formato Json, com palavras-chave de conteúdo e título. Por fim, reunimos tudo neste formato de mensagem com o sistema inscrito e depois enviamos efetivamente para a API. Aqui é onde a magia acontece: uma vez que instruímos a retornar isto como um objeto Json, podemos então chamar o Json loads aqui e devolvê-lo como resposta Json. Se eu entrar aqui e executar mais uma vez, deixe-me ver... esperar, não preciso de o executar novamente, já tenho isto em memória. Agora posso ver o resultado que tenho. Atualmente, pedi para escrever um post no LinkedIn, mas tenho o conteúdo, algumas palavras-chave e também um

O Poder da Inteligência Artificial na Geração de Conteúdo

A Importância da Estruturação de Conteúdo em Json

• Agora, imagine se você pudesse criar alguma forma de geração automatizada de conteúdo, onde você tem um sistema de gerenciamento de conteúdo no qual deseja armazenar todas essas informações valiosas. No sistema de gerenciamento de conteúdo, este poderia ser o título que você utiliza para aquela publicação, mas o conteúdo real pode ser consultado como uma chave neste dicionário. É por isso que a saída estruturada em formato Json do LLMS é incrível. Agora, vamos ver como isso se parece no Entropic. Até esta tarde, eu nunca havia trabalhado com a API do Entropic, então tudo isso era novo para mim. Felizmente, é realmente simples e muito semelhante a como se trabalha com a Open AI. No site, eles têm alguns guias rápidos simples com Python e você pode ver que é um estilo muito semelhante e em termos de mensagens, eles também configuram exatamente da mesma forma. É ótimo ver que, mesmo sendo concorrentes, eles estão tentando simplificar esse processo.

A Importância da Estruturação de Conteúdo em Json

A Nova Geração de Modelos de IA da Empresa X

• Experiência do programador e agora aqui também pode ver se olharmos para os modelos agora, então introduziram três modelos. Se olharmos, também está aqui, mas também na introdução onde falam sobre isso. Temos o HiU, que ainda não está disponível, mas estará em breve, temos o Sonet e o Opus, onde à medida que avançamos, mais inteligente se torna, mas também mais lento e mais caro, eles explicam basicamente que o Sonet é a versão mais equilibrada, é simplesmente a potência máxima e será um modelo realmente rentável, é essencialmente assim que explicam, e agora pode escolher Opus usando este nome de modelo ou soneto, é isso que pode ver também o que fazemos aqui, então deixe-me aumentar um pouco para que possa ver o que está a acontecer aqui, então temos uma configuração muito semelhante à versão Open AI, mas agora fazemos isso com entropic, então novamente temos um prompt do sistema, isso é exatamente o mesmo e então criamos a mensagem, mas agora aqui estamos.

A Nova Geração de Modelos de IA da Empresa X

Aprimorando a Saída da API Entropic para Melhorar a Estrutura de Dados

• Ao realizar algo interessante, estive ajustando isso por algum tempo e quero compartilhar com você, pois acredito que será muito útil. A API Entropic não possui o parâmetro de saída estruturada como o modelo da Open AI, mas existem algumas coisas que você pode fazer para ajustá-la e, essencialmente, visualizar isso aqui. Eles fornecem alguns exemplos de como você pode controlar as saídas, por exemplo, pode instruí-la a fazer isso através de um prompt. No entanto, notei que, às vezes, mesmo ao fazer isso, ainda surge esse problema estranho em que você solicita a saída em Json e o modelo diz 'aqui está a sua resposta em Json'. Então, ele fornece em Jason, quando na verdade você só quer o Json, pois de outra forma pode ocorrer erros de carregamento do Json. Aqui está algo realmente interessante que descobri: a opção de pré-preenchimento onde você pode essencialmente fornecer o.

Aprimorando a Saída da API Entropic para Melhorar a Estrutura de Dados

Como Utilizar Assistente para Melhorar a Eficiência na Geração de Respostas

• Ao utilizar um assistente de Inteligência Artificial, como o exemplo do Assistente de AI mencionado, é importante sinalizar claramente o início da resposta. Uma forma eficaz de fazer isso é inserindo um parêntese de abertura no texto da pergunta para indicar ao modelo que essa deve ser o início da resposta. Ao inserir essa indicação, a lógica do modelo é direcionada a fornecer a resposta apropriada. Foram realizados experimentos que demonstraram que esta abordagem funciona bem, sem encontrar problemas. A configuração da mensagem é simples: comece com o prompt do sistema, insira o prompt do usuário, adicione o assistente e inclua novamente o parêntese de abertura. Ao enviar a solicitação ao API, é crucial lembrar de reacrescentar o parêntese, pois o retorno da API será sem esse caractere. É um processo um pouco meticuloso, mas fundamental para garantir o correto carregamento dos dados em JSON.

Como Utilizar Assistente para Melhorar a Eficiência na Geração de Respostas

A Importância da Estruturação de Dados em Projetos de Desenvolvimento

• Ao analisar a estrutura de dados em projetos de desenvolvimento, podemos perceber a relevância de uma organização coerente para garantir a eficiência e a flexibilidade necessárias. Através de uma abordagem estruturada, é possível criar modelos de dados consistentes que permitem uma fácil substituição e manutenção. No vídeo apresentado, vemos a demonstração prática de como essa estruturação pode ser implementada, proporcionando uma resposta JSON estruturada e padronizada. Essa metodologia não apenas facilita a criação de novos aplicativos ou projetos, mas também promove a interoperabilidade entre diferentes tecnologias. É fundamental entender que esse processo contínuo de aprimoramento e adaptação às novas tecnologias, como o Google, Open AI e CLA, é essencial para os desenvolvedores se manterem atualizados e competitivos no mercado.

A Importância da Estruturação de Dados em Projetos de Desenvolvimento

Explorando Novas Abordagens no Desenvolvimento de Projetos de Software

• Ao buscar usar o mínimo de abstração possível, é importante ter cuidado com frameworks como o Lang chain, que já apresentaram diversos problemas devido à constante evolução. Ao optar por uma base de código própria, utilizando serviços próprios para Azure, Entropic, ou Google Cloud, você tem muito mais controle. Assim, é possível criar envoltórios rápidos em torno de seus próprios serviços e mantê-los. Mas será que esses novos modelos são realmente melhores? A resposta depende do contexto - se olharmos para os benchmarks, provavelmente sim. Contudo, do ponto de vista dos desenvolvedores, a questão continua sendo: que problema você está tentando resolver? Se você já está totalmente engajado com o OpenAI GPT-4, então continue nesse caminho. Porém, para novos projetos, talvez valha a pena experimentar essa configuração. Estou definitivamente pensando em explorar mais essa possibilidade, com novos projetos em mente onde provavelmente farei uma avaliação paralela. Se você é um desenvolvedor e ainda não se inscreveu na Entropic, talvez seja a hora de considerar essa opção.

Explorando Novas Abordagens no Desenvolvimento de Projetos de Software

Descubra uma nova forma de iniciar o seu percurso como freelancer de dados

• Recomendo fazê-lo apenas para entrar na lista e poder obter uma chave de API agora, se também gostaria de trabalhar em projetos de IA como este, ajudando clientes e fazendo-o numa base de freelancer, talvez para ganhar um pouco mais de dinheiro, potencialmente até tornar-se em full-time, mas não sabe por onde começar, então o Programa Freelancer de Dados é algo que pode querer verificar. Aviso: isto vai ser um pouco de promoção descarada, mas acabei de lançar uma versão completamente nova do Programa Freelancer de Dados para ajudar realmente profissionais de dados, Engenheiros de Software, Engenheiros de IA a começar com freelancing. Isto é algo que tenho vindo a fazer nos últimos 5 anos, ganhando a vida a tempo inteiro com isso, e também ajudei toneladas de outras pessoas a fazer o mesmo. Até agora, só temos críticas de cinco estrelas, as pessoas adoram o programa e acabámos de lançar uma versão completamente nova. Portanto, se isso soa como algo para si, pode clicar no link na descrição. Será direcionado para esta página, onde poderá assistir ao vídeo para ver se gosta. Se não gostar, não há problema, mas se achou este vídeo útil, por favor dê um like e considere subscrever. E depois ver-nos-emos no próximo.

Descubra uma nova forma de iniciar o seu percurso como freelancer de dados

Conclusion:

Ao analisar a competição entre Claude Opus e GPT4, é possível entender como a inteligência artificial está em constante evolução. Cada modelo tem suas vantagens e aplicações específicas, destacando a importância de adaptar-se às novas tecnologias.

Q & A