Recursos de Software de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)
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Discussões Software de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)
A few hours ago, OpenAI released GPT-4.5, currently only for developers and users on the PRO plan.
"GPT-4.5 does not include reasoning, as it was designed to be a more general-purpose, innately smarter model."
https://help.openai.com/en/articles/10658365-gpt-4-5-in-chatgpt
Has anyone started testing it yet? What do you think?
(One of my considerations about the topic, is the cost)
MODEL | Input Cost (per 1M tokens) | Output Cost (per 1M tokens) | Context Window
GPT-4.5 = $75.00 | $150.00 | 128k tokens
GPT-4.o = $2.50 | $10.00 | 128k tokens
Claude 3.7 Sonnet = $3.00 | $15.00 | 200k tokens
Oi,
Mais equipes com as quais trabalho estão impulsionando os LLMs para analisar documentos longos, conversas e conjuntos de dados onde o contexto realmente importa.
Para ver o que é mais comumente confiável, olhei para os dados do G2 para a categoria de Modelos de Linguagem de Grande Porte com o raciocínio de longo contexto em mente.
Aqui está o que está classificado mais alto.
Principais ferramentas de LLM (por pontuação G2)- Gemini: Melhor para equipes que desejam forte compreensão e raciocínio de longo contexto.
- Meta Llama 3: Melhor para equipes que desejam controle sobre o comprimento do contexto e o gerenciamento de memória.
- BERT: Melhor para equipes que desejam compreensão contextual profunda para tarefas de análise.
- GPT-4: Melhor para equipes que desejam raciocínio detalhado em entradas longas e complexas.
- GPT-3: Melhor para equipes que desejam análise escalável com profundidade de contexto moderada.
- Megatron-LM: Melhor para equipes que desejam modelos de grande contexto treinados para cargas de trabalho analíticas profundas.
Alguém está levando os LLMs aos seus limites de contexto hoje? Também vejo estratégias de chunking e RAG mencionadas com frequência. Alguma outra ferramenta para incluir? Qual tem sido sua experiência?
Você lida com contexto longo dentro do modelo ou fora do modelo com recuperação?
Olá,
Estou trabalhando com equipes de conteúdo e crescimento que precisam analisar dados de desempenho e gerar textos de marketing em vários canais sem sobrecarregar os redatores. Para entender quais modelos são comumente usados, verifiquei as classificações do G2 na categoria de Modelos de Linguagem de Grande Porte com casos de uso de marketing em mente. Aqui está o que se destaca.
Principais ferramentas LLM (por pontuação G2)- Gemini: Melhor para equipes que desejam geração e análise de conteúdo em vários formatos de marketing.
- Meta Llama 3: Melhor para equipes que desejam modelos personalizáveis para conteúdo alinhado à marca.
- BERT: Melhor para equipes que desejam análise de conteúdo, marcação e insights de sentimento.
- GPT-4: Melhor para equipes que desejam geração de conteúdo de alta qualidade para campanhas e textos longos.
- GPT-3: Melhor para equipes que desejam geração de cópias escaláveis em vários canais.
- Megatron-LM: Melhor para equipes que desejam modelos treinados internamente para operações de conteúdo em grande escala.
Alguém usando LLMs intensamente em marketing hoje? Também vejo fluxos de trabalho de conteúdo sobrepostos a esses modelos. Alguma outra ferramenta para incluir? Qual tem sido sua experiência?
Você usa LLMs mais para ideação ou conteúdo final?


