ChatGPT ou Google Gemini

O ChatGPT e o Google Gemini são ambos ferramentas de Inteligência Artificial Generativa, que possuem semelhanças técnicas (como o LLM) e o processamento de linguagem natural, permitindo que ambos compreendam e respondam às solicitações feitas pelos utilizadores, de forma abrangente e informativa. Quer o ChatGPT quer o Google Gemini passaram no teste de Turing, no entanto existem diferenças na capacidade de resposta às questões colocadas (efectuar o Prompt), sendo que o Google Gemini mostra fontes e alguns dos URLs dos sites que usou. Mais abaixo, vou tentar demonstrar melhor as diferenças entre ambas as ferramentas.

O que é a Inteligência Artificial (IA)

Dito de uma forma muito simples, podemos dizer que a Inteligência Artificial (IA) é a simulação feita por computadores da inteligência humana. Ou seja, a IA em 2024 ainda não possui a capacidade para criar algo de completamente novo ou possuir capacidades e habilidades sociais. Como tal, apenas imita ou mimetiza a inteligência e as capacidades cognitivas do ser humano. Mas eu gostaria de salientar e reforçar a palavra ainda, já que é algo que poderá ser alcançado nos próximos anos (talvez 10 anos) de acordo com diversos cientistas e peritos. Já que quando for alcançada a denominada IAG (Inteligência Artificial Geral) e a falada Superinteligência Artificial (ASI), unicamente visto em filmes de ficção cientifica como em 2001 odisseia no espaço, de 1968 com argumento Arthur C. Clarke, o que provavelmente ainda poderá ocorrer ainda no presente século 21.

Podemos então dizer e afirmar que actualmente IA unicamente executa, procura, pesquisa, identifica padrões, verifica falhas e mesmo quando nos propõe ver algum filme (como na Netflix), ouvir alguma música (como no spotify), ver algum vídeo no youtube a IA está unicamente a seguir um conjunto de algoritmos tendo por base as nossas escolhas anteriores e pesquisas realizadas anteriormente ou algo que permita indicar e interpretar padrões comportamentais. 

O que são chatbots

De acordo com diversos especialistas, podemos dizer que um chatbot é uma máquina (computador) que simula uma conversa e que é próxima da linguagem de um ser humano. No entanto esta conversa com o computador, resulta de um largo número de algoritmos, que agem e actuam de forma “parecida” como uma rede neuronal, fazendo parecer que está a conversar com um ser humano. Os chatbots utilizam processos os de IAG (Inteligência Artificial Generativa) e o funcionamento da linguagem natural, ou PNL, possibilitando-lhe combinar linguística, sintaxe e semântica baseada em regras da linguagem humana. 

Nota: Para compreender melhor como funcionam as redes neuronais leia aqui

O ChatGPT

Se traduzíssemos para português: conversa (chat) com transformador pré-treinado generativo (GPT). Ou seja, é um modelo denominado LLM (Grandes modelos de linguagem) e que utiliza aprendizagem profunda (deep learning), com muitos milhões de parâmetros e capacidade de pesquisa e de procura em bases de dados o que lhe permite responder a questões que lhe são colocadas. O chatGPT foi desenvolvido pela empresa OpenAI, tendo sido lançado publicamente em 2022. Actualmente vai na sua versão 3.5 e é esperado o lançamento para o mercado da versão 4 (já implementada no Microsoft Copilot)

O Google Gemini

O produto da Google, lançado publicamente em 2023, pode-se mais ou menos dizer, que foi a resposta ao ChatGPT da OpenAI. Apesar de existirem diversas diferenças, em que talvez a principal diferença entre o produto da Google e o da OpenAI é o processo de algoritmia interna e que a Google denominou de LaMDA. No entanto, o Google Gemini é também um Large Language Model (LLM), mas adiciona capacidades de pesquisa e de resposta, eventualmente graças à experiência adquirida com o motor de pesquisa. A Google lançou inicialmente o Google Bard. Actualmente é também utilizada uma tecnologia desenvolvida sobre Python o PaLM2 e que procura rivalizar com o chatGPT-4. Saiba mais no blog da Google em Introducing PaLM 2

A melhor escolha entre os dois produtos ChatGPT

Eu diria que ambos se complementam, apesar do Google Gemini possuir atributos de aprendizagem e de colaboração com o utilizador, quanto a mim e na minha opinião, melhor. Mas abaixo fica a minha análise entre ambos os produtos.

ChatGPT: Ideal para conversas abertas e criativas. Excede em gerar diferentes formatos de texto, como criar histórias, poemas, scripts, peças musicais, e-mail, cartas, etc., e responde às perguntas de forma informativa, mesmo que sejam abertas, desafiadoras ou estranhas.

Google Gemini: Apresenta mais capacidade em diversas questões técnicas e nas explicações que são apresentadas. Processa informações de diversas fontes (texto, imagens, código) e fornece respostas mais detalhadas e informativas, especialmente para perguntas complexas ou abertas, apresentando muitas vezes as fontes consultadas.

Planos:

ChatGPT: Possui opções gratuitas e pagas (“Plus”). A versão paga oferece acesso ilimitado, prioridade na fila e suporte ao cliente.

Google Gemini: Disponibiliza versões gratuitas (“Basic”) e avançadas (“Advanced”). A versão avançada inclui recursos extras como geração de imagens e folhas de cálculo, além de limites mais altos de consultas por dia. Actualmente as suas questões podem ser cruzadas com o youtube, Google Maps, Google Lens e com outros produtos da Google, o que lhe dá uma maior capacidade de resposta.

Saiba que ambos os modelos estão em constante melhoria, com novas funcionalidades e melhores capacidades, sendo lançadas frequentemente actualizações.

Posso dizer em síntese:

ChatGPT é ideal para conversas informais, criatividade e pesquisa rápida, mas encontrei mais erros na apresentação de resultados e “alucinações” da IA. Já o Google Gemini é também muito bom para conversas informais, apresentação mais consubstanciada na apresentação de resultados (fontes da pesquisa na apresentação de resultados).

Conclusão:

A escolha entre ChatGPT e Google Gemini depende das suas necessidades. Se busca criatividade e interação natural, o ChatGPT é ideal. Se busca precisão, multifuncionalidade e produtividade, o Google Gemini é a melhor opção. Como referi, ambos as ferramentas (ou modelos) estão em constante evolução, ambas as ferramentas procuram repostas dentro da ética e tentam dar respostas correctas e seguras, como questões médicas e de segurança.

O melhor mesmo é experimentar ambos, para descobrir qual se adapta melhor ao seu estilo de trabalho, apresentação de resultados e de comunicação.

Nova profissão Engenheiro de Prompt (Prompt Engineer)

Uma nova profissão recente com salários altos, em que este engenheiro tem como principais atributos saber formular e realizar Prompts (pedidos ou questões colocadas aos chatbots) de forma a que sejam dadas respostas correctas e fiáveis. O prompt engineer deve colocar questões com elevada capacidade técnica, de linguística e de semântica. Uma startup a Anthropic, nos EUA está a recrutar engenheiros de Prompt e que tem como responsabilidades, documentar, testar um conjunto de práticas, aplicando uma biblioteca de prompt, ou cadeia de prompt de alta qualidade, para realizar uma variedade de tarefas e que vão ao encontro dos utilizadores. Esta profissão é bastante complexa e requer um variado conjunto de competências, não se trata fazer pesquisas como faz num motor de busca, existem várias formas de realizar um “Prompt” vou dar alguns tópicos:

Desvendando os mistérios do Prompting: Zero-Shot, Few-Shot e CoT Prompting

No mundo dos modelos de linguagem gigante (LLM em inglês), o “prompting” é a chave para determinar e desbloquear todo o potencial da ferramenta. Mas com tantos termos técnicos, pode ser difícil entender as diferenças entre Zero-Shot Prompting, Few-Shot Prompting e CoT Prompting.

Então, vou tentar mostrar alguns exemplos simples

1. Zero-Shot Prompting: O poder da intuição

Imagine um modelo de linguagem tão inteligente em que possa entender as suas instruções sem nenhum exemplo! É isso que o Zero-Shot Prompting oferece. O utilizador (você) simplesmente fornece ao modelo uma descrição clara do que deseja que ele faça, e ele usa seu conhecimento e intuição para realizar a tarefa.

Exemplo: “Escreva um poema sobre a beleza do nascer do sol.”

2. Few-Shot Prompting: Mostrando o caminho

Às vezes, o Zero-Shot Prompting pode precisar de um empurrãozinho. É aí que entra o Few-Shot Prompting. Você fornece ao modelo alguns exemplos do que deseja que ele faça, e ele usa esses exemplos para aprender e gerar resultados mais precisos.

Exemplo: “Dê-me três exemplos de poemas sobre o amor.” (Fornece exemplos) “Agora, escreva um poema sobre o amor perdido.”

3. CoT Prompting: Raciocínio passo a passo

Para tarefas mais complexas que exigem raciocínio e explicação, o CoT Prompting (Chain of Thought Prompting) é a escolha ideal. Você divide a tarefa em etapas menores e fornece ao modelo instruções claras sobre como realizar cada etapa. O modelo então segue suas instruções e fornece um raciocínio detalhado junto com o resultado final.

Exemplo: “Resolva este problema de matemática passo a passo e explique cada etapa.” (Fornece o problema e as instruções)

Em síntese um engenheiro de Prompt tem como responsabilidades: Desenvolver, testar e criar prompts que possibilitem a geração de texto por IA, com grande capacidade técnica e de qualidade superior, mas sem que existam “alucinações” de IA e sem enviesamento (a ética na resposta de IA) na resposta dada pelo chatbot. Existem muitos videos e cursos online em como aprender a utilizar melhor o Prompt utilizando ferramentas como o ChatGPT ou o Google Gemini.

Se gostou deste artigo e o achou interessante dê o seu “Gosto” e partilhe-o com os seus amigos. Este site/blog serve para isso mesmo: elucidar, ensinar e relembrar algum assunto a quem gosta de Informática, já existem mais de quarenta artigos que podem ser do seu interesse, vá até ao “Menu de Artigos” e faça as suas escolhas.

Em caso de alguma dúvida ou questão, envie um e-mail para formacaoajuda@gmail.com para qualquer esclarecimento.

Subscreva o nosso blog e receba automaticamente os novos artigos,

Obrigado.