Uma das maiores dificuldades enfrentadas pelos usuários da Tess AI era escolher qual modelo de inteligência artificial de texto (LLM) usar para diferentes tarefas. Com o recurso de resumo do LLM no AI Copilot, ficou mais fácil de você escolher qual modelo é melhor para o objetivo que deseja. Este artigo vai te guiar sobre como utilizar essa nova funcionalidade e entender melhor as características dos modelos de IA de texto disponíveis.
O resumo do LLM, ou modelo de IA de texto, pode ser encontrado como uma tag com um "i" ao lado do nome de cada modelo no chat. Nesta tag, o usuário pode ver um resumo das competências e especialidades de cada LLM, facilitando a escolha do modelo certo para cada tarefa. Este resumo também inclui uma tabela de avaliação que fornece detalhes importantes sobre o desempenho do modelo, bem como notas de 0 a 10 para cada uma das categorias avaliadas.
O resumo do modelo de IA oferece uma visão detalhada das principais características e desempenho de cada modelo de IA. Ele inclui informações essenciais que ajudam na escolha do LLM mais apropriado para a tarefa que você está realizando.
Abaixo estão os elementos que compõem o resumo:
A janela de contexto de um LLM se refere à quantidade máxima de texto que o modelo consegue "lembrar" durante uma conversa ou ao processar informações. É como a memória da IA, que armazena o contexto da conversa, incluindo o que foi dito anteriormente.
O custo do modelo é classificado como baixo, médio ou alto. Isso ajuda a gerenciar o consumo de créditos ao usar o AI Copilot. Modelos com custos mais elevados tendem a ser mais poderosos ou robustos, enquanto os mais baratos podem ser usados para tarefas simples ou de menor impacto.
A velocidade do modelo indica o tempo que ele leva para processar e responder. Essa velocidade pode ser rápida, moderada ou lenta, e sua escolha depende da urgência e complexidade da tarefa. Naturalmente, modelos mais robustos e complexos tendem a ser mais lentos, enquanto modelos mais simples tendem a ser mais rápidos.
A Knowledge Cut-off Date informa a última data de atualização do modelo. Isso significa que o modelo foi treinado com dados até essa data. Por exemplo, se o ChatGPT-4 foi treinado até outubro de 2023, ele não terá informações sobre eventos ou desenvolvimentos ocorridos depois dessa data.
Para tarefas que exigem dados mais recentes e atualizados, outra alternativa é ativar a ferramenta de consulta à internet. Basta escolher a opção internet na seção de ferramentas, e o modelo acessará a web para considerar dados mais atualizados e incluí-los na resposta.
Além das informações da tabela, o resumo do LLM também inclui uma avaliação de desempenho em seis categorias, com pontuações de 0 a 10. Essas pontuações ajudam a identificar as áreas de maior competência do modelo.
A pontuação geral reflete o desempenho total do modelo em diversas áreas e tipos de tarefas. Um modelo com uma alta pontuação geral é versátil e pode ser usado para uma ampla gama de atividades.
Essa categoria avalia o desempenho do modelo em questões relacionadas a ciências naturais, como biologia, química e física. Modelos com pontuações altas nessa área são ideais para tarefas científicas e acadêmicas.
A pontuação em programação mede o quão bem o modelo pode lidar com tarefas relacionadas ao desenvolvimento de software, como escrever ou revisar códigos. Um modelo com alta pontuação nessa área será mais eficiente para quem precisa de suporte técnico em linguagens de programação.
A pontuação de senso comum avalia a capacidade do modelo de IA de lidar com informações e perguntas cotidianas, fornecendo respostas baseadas em conhecimentos gerais. Modelos com alta pontuação nessa área são ótimos para tarefas que exigem respostas claras e acessíveis.
Esse critério testa as habilidades do modelo em resolver problemas matemáticos e realizar cálculos. Se você está buscando um LLM que possa lidar com números, planilhas ou fórmulas complexas, uma alta pontuação em análise matemática será essencial.
A pontuação de entendimento de leitura avalia a capacidade do modelo de IA de interpretar e compreender textos. Um modelo com alta pontuação aqui será capaz de processar e responder perguntas baseadas em trechos de texto de forma mais eficaz.
Consultar o resumo antes de escolher um modelo é fundamental para garantir um bom uso dos seus créditos e otimizar os resultados. Ao escolher o modelo adequado, você consegue:
Gerir melhor a quantidade de créditos: Cada modelo tem um custo diferente, e escolher aquele que melhor se adequa à sua tarefa evita o desperdício de créditos com modelos que talvez não sejam tão eficientes para o que você precisa.
Ajustar o contexto à quantidade de material: Modelos com janelas de contexto maiores conseguem lidar com mais informações de uma só vez. Isso é essencial quando você está trabalhando com documentos longos ou variados, garantindo que o modelo processará todo o material sem deixar nada de fora.
Melhorar a qualidade das respostas: Quando você escolhe um modelo que é apropriado para a tarefa em questão, a qualidade da resposta melhora significativamente. Isso acontece porque o modelo selecionado está mais alinhado com a natureza da tarefa, o que traz resultados mais precisos e relevantes.
O resumo do LLM no AI Copilot oferece uma visão clara e detalhada das capacidades e limitações de cada modelo de IA. Com essa ferramenta, você pode otimizar o uso dos modelos, escolhendo sempre o mais adequado para cada tarefa, economizando créditos e garantindo a melhor qualidade nas respostas. Aproveite esse recurso para tornar suas interações com o AI Copilot ainda mais eficientes!
