Parece que todas as semanas surge um novo modelo de IA como o "melhor" do mercado. Neste momento, os dois pesos-pesados em confronto são a OpenAI e a Google. Os seus modelos de topo, o GPT-4 Turbo e o Gemini 1.5, estão constantemente a superar-se um ao outro com funcionalidades maiores e melhores alegações de desempenho.
Todos os benchmarks técnicos e debates no Twitter são interessantes, claro, mas se está a gerir um negócio, podem parecer um pouco desligados da realidade. Não se importa apenas com as especificações brutas; importa-se se estas ferramentas podem realmente resolver problemas para a sua equipa, especialmente para coisas como atendimento ao cliente ou ajuda de TI interna.
Então, vamos diretos ao assunto. Este post analisa o debate GPT-4 Turbo vs Gemini 1.5 em linguagem simples, focando-se no que realmente precisa de saber para escolher a ferramenta certa para o seu negócio.
O que são o GPT-4 Turbo e o Gemini 1.5?
Antes de entrarmos nos pormenores, vamos fazer uma breve apresentação dos nossos dois principais intervenientes. Ambos são incrivelmente inteligentes, mas foram construídos com filosofias ligeiramente diferentes, o que lhes confere pontos fortes únicos.
Entendendo o GPT-4 Turbo
O GPT-4 Turbo é o mais recente e melhor da OpenAI, a empresa que trouxe o ChatGPT para o mainstream. É mais conhecido pelo seu raciocínio sólido, capacidades de escrita e habilidade para processar tanto texto como imagens. Pense nele como a versão altamente polida e refinada da tecnologia que fez toda a gente falar sobre IA generativa em primeiro lugar.
É construído sobre uma arquitetura de transformador tradicional que a OpenAI aperfeiçoou ao longo dos anos. Com uma janela de contexto de 128.000 tokens (o que equivale a cerca de 300 páginas de texto), é um polivalente fiável que é ótimo a desvendar problemas complexos, a escrever de forma criativa e a produzir código de qualidade.
Entendendo o Gemini 1.5
O Gemini 1.5 é a impressionante resposta da Google, criada pela sua equipa Google DeepMind. Ele segue um caminho diferente. As duas características de que toda a gente fala são a sua gigantesca janela de contexto de 1 milhão de tokens e a sua inteligente arquitetura Mixture-of-Experts (MoE).
A configuração MoE é como ter uma equipa de especialistas especializados de plantão em vez de um único generalista. Isto torna o modelo mais eficiente. O Gemini 1.5 também foi concebido desde o primeiro dia para ser "nativamente multimodal", que é apenas uma forma elegante de dizer que nasceu para entender texto, imagens, áudio e vídeo, tudo ao mesmo tempo.
Uma captura de tela da integração do Google Gemini no Google Docs, ilustrando a sua aplicação prática.Uma comparação de desempenho frente a frente
Então, qual deles é realmente mais inteligente? A verdade é que depende do que lhe pede para fazer. Ambos os modelos estão no topo de gama e, para muitas tarefas, estão praticamente empatados. Para obter uma visão menos parcial, podemos analisar alguns testes padrão da indústria que medem as suas competências.
Eis um resumo do seu desempenho em algumas áreas importantes:
| Categoria de Benchmark | GPT-4 Turbo | Gemini 1.5 Pro | O que Mede |
|---|---|---|---|
| Raciocínio Geral (MMLU) | Forte Desempenho | Ligeiramente Superior | Compreensão ampla em muitas matérias. |
| Raciocínio Matemático (MATH) | Líder | Competitivo | Capacidade de resolver problemas matemáticos difíceis. |
| Geração de Código (HumanEval) | Líder | Forte Desempenho | Escrever código Python funcional a partir de instruções. |
| Compreensão de Vídeo (VATEX) | N/A | Líder | Criação de legendas para clipes de vídeo. |
| Recuperação de Contexto Longo | Bom (até 128k) | Excelente (até 1M) | Encontrar um detalhe específico num documento enorme. |
Um padrão começa a emergir quando se olham para os números. O GPT-4 Turbo tende a brilhar em tarefas que exigem raciocínio puro e complexo, como matemática avançada ou programação. É um mestre da lógica e da resolução de problemas baseada em texto.
O Gemini 1.5 Pro, no entanto, assume a liderança quando a tarefa envolve o processamento de grandes quantidades de informação ou o manuseamento de diferentes tipos de media. As suas vitórias nos testes de contexto longo e vídeo são um resultado direto do seu design único.
Principais diferenças de arquitetura além dos benchmarks
Essas pontuações não pintam o quadro completo. O porquê por trás do seu desempenho resume-se ao seu design central, que tem um grande impacto em como os pode usar no dia a dia.
Janela de contexto e o poder da memória
Pense numa "janela de contexto" como a memória de curto prazo da IA. É a quantidade de informação que o modelo consegue manter em mente de uma só vez enquanto trabalha numa tarefa. Uma janela maior significa que pode digerir mais informação de fundo sem se confundir.
A janela de 128.000 tokens do GPT-4 Turbo não é de desprezar, contendo cerca de 300 páginas de texto. Mas a janela de 1 milhão de tokens do Gemini 1.5 está noutro nível. Isso equivale a cerca de 1.500 páginas, um vídeo de 45 minutos ou uma base de código inteira.
Para uma empresa, isto significa que o Gemini poderia ler todo o relatório anual da sua empresa, assistir a uma longa gravação de ecrã de um cliente ou rever toda a sua documentação de desenvolvimento de uma só vez. Com o GPT-4 Turbo, teria de dividir essa informação em pedaços menores, o que arrisca perder ligações importantes entre eles.
Multimodalidade e processamento para além do texto
"Multimodalidade" significa apenas que a IA pode entender diferentes tipos de informação, não apenas texto. Embora ambos os modelos possam lidar com imagens, o Gemini 1.5 foi construído de raiz para lidar com texto, áudio, imagens e vídeo em conjunto de forma transparente. O GPT-4 Turbo ainda está primariamente focado em texto e imagens.
Isto torna o Gemini 1.5 uma excelente opção para tarefas como ouvir chamadas de apoio ao cliente para captar o sentimento ou assistir a um vídeo tutorial de um produto para resolver um problema técnico complicado.
Uma imagem ilustrando as capacidades multimodais do Google Gemini, mostrando a sua capacidade de processar texto, áudio e vídeo.Do poder bruto à aplicação prática nos negócios
Ter o "melhor" modelo não significa muito se for complicado de usar. Tentar ligar estes modelos diretamente ao seu negócio usando as suas APIs é uma tarefa enorme. Significa que precisa de programadores caros, manutenção contínua e muita tentativa e erro para os treinar com os dados do seu negócio e para que se comportem de forma previsível.
Então, como é que se liga efetivamente este poder ao seu negócio sem contratar uma dúzia de programadores? A resposta geralmente não é começar a programar do zero. É esta a lacuna que plataformas como a eesel AI foram construídas para preencher. É a camada de aplicação que pega na inteligência bruta de modelos como o GPT-4 e o Gemini e os torna prontos para o trabalho real no apoio ao cliente e nos help desks internos.
Eis como uma abordagem de plataforma torna as coisas mais fáceis:
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Comece a funcionar em minutos, não em meses: Em vez de um projeto de API longo e complicado, a eesel AI oferece-lhe integrações com um clique. Pode ligar o seu help desk, como o Zendesk, ou a sua base de conhecimento, como o Confluence, e ter um agente de IA a funcionar em minutos, tudo por si só.
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Unifique o seu conhecimento: Um modelo de IA é tão inteligente quanto a informação a que tem acesso. Um modelo pronto a usar não tem ideia de qual é a política de devoluções da sua empresa ou como resolver problemas do seu produto específico. A eesel AI aprende com os seus tickets de suporte passados, artigos do centro de ajuda e documentos internos para poder dar respostas que são realmente corretas e que soam como a sua marca.
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Teste com confiança: Deixar um modelo de IA bruto falar com os seus clientes é um grande risco. O modo de simulação da eesel AI permite-lhe testar o seu agente de IA em milhares dos seus tickets passados. Pode ver exatamente como ele teria respondido, obter previsões sólidas sobre a sua taxa de resolução e calcular o seu ROI antes que um único cliente alguma vez converse com ele.
Comparando os custos: Preços do GPT-4 Turbo vs Gemini 1.5
O preço destes modelos pode ser um pouco confuso porque há uma diferença entre usá-los como pessoa e usá-los como programador através de uma API.
Uma visão sobre os preços do GPT-4 Turbo
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Para si: Pode obter acesso através de uma subscrição Plus do ChatGPT, que custa cerca de $20 por mês.
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Para programadores (API): O preço é por milhão de tokens (um token é aproximadamente três quartos de uma palavra). Custa cerca de $10 por cada 1 milhão de tokens que envia e $30 por cada 1 milhão de tokens que recebe de volta.
Uma visão sobre os preços do Gemini 1.5
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Para si: Está disponível através do plano Google One AI Premium, que também ronda os $20 por mês.
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Para programadores (API): A API do Gemini 1.5 Pro é um pouco mais barata, a cerca de $7 por 1 milhão de tokens de entrada e $21 por 1 milhão de tokens de saída.
Uma captura de tela da página de preços do Google Gemini, fornecendo uma análise clara dos custos.O custo da plataforma e o que os preços da API não lhe dizem
A questão é a seguinte: o custo da API é apenas uma peça do puzzle. O custo real de construir a sua própria solução de IA inclui salários de programadores, custos de servidor e o tempo gasto a corrigir coisas quando avariam. Estas despesas ocultas podem acumular-se rapidamente.
É por isso que usar uma plataforma é muitas vezes uma forma mais previsível e amiga do orçamento. Uma ferramenta como a eesel AI tem preços claros e tudo-em-um. Obtém uma taxa mensal fixa em vez de taxas confusas por resolução que aumentam quando está ocupado. Este preço único cobre os custos do modelo de IA, as integrações, as ferramentas de gestão e as análises, dando-lhe um caminho claro para escalar o seu apoio de IA.
Que modelo deve a sua empresa usar?
Então, depois de tudo isto, qual é a decisão final no confronto GPT-4 Turbo vs Gemini 1.5?
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O GPT-4 Turbo ainda é uma escolha fantástica, especialmente para tarefas que necessitam de raciocínio profundo, escrita de alta qualidade e geração de código sólida. É um cavalo de batalha polido e fiável.
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O Gemini 1.5 Pro é o claro vencedor para tudo o que envolva grandes quantidades de contexto ou diferentes tipos de media. Se precisar de analisar documentos, vídeos ou áudio enormes, é o modelo a bater.
No final do dia, o debate sobre os modelos brutos é menos importante do que a forma como os põe a trabalhar. Para tarefas empresariais como o atendimento ao cliente, a verdadeira magia acontece quando usa uma plataforma que liga a IA ao conhecimento da sua empresa, lhe dá controlo sobre o seu comportamento e lhe permite começar sem complicações.
Pronto para ir além do debate GPT-4 Turbo vs Gemini 1.5 e pôr a IA a trabalhar?
Não precisa de ser um especialista em IA nem de contratar uma equipa totalmente nova para trazer a automação inteligente para o seu apoio ao cliente. A eesel AI torna simples lançar um poderoso agente de IA treinado com os seus próprios dados e afinado para a sua marca.
Pode simular o seu desempenho nos seus tickets passados, ligá-lo às ferramentas que já usa e pô-lo a funcionar em minutos.
Comece hoje o seu teste gratuito ou agende uma demonstração para ver como a eesel AI pode ajudá-lo a automatizar o seu suporte de primeira linha.
Perguntas frequentes
Para tarefas que exigem raciocínio profundo, escrita de alta qualidade e geração de código sólida, o GPT-4 Turbo continua a ser uma escolha altamente polida e fiável. Ele destaca-se na resolução de problemas complexos baseados em texto.
A janela de contexto de 1 milhão de tokens do Gemini 1.5 Pro permite-lhe processar significativamente mais informação de uma só vez, como relatórios anuais completos ou vídeos longos, em comparação com os 128.000 tokens do GPT-4 Turbo. Isto torna o Gemini 1.5 melhor para tarefas que exigem uma compreensão abrangente de grandes volumes de dados.
O preço da API do GPT-4 Turbo é de $10 por milhão de tokens de entrada e $30 por milhão de tokens de saída, enquanto o Gemini 1.5 Pro é ligeiramente mais barato, a $7 por milhão de tokens de entrada e $21 por milhão de tokens de saída. No entanto, o blogue enfatiza que os custos brutos da API são apenas uma parte da despesa total, que muitas vezes inclui desenvolvimento e manutenção significativos.
O Gemini 1.5 Pro foi concebido de raiz para ser "nativamente multimodal", compreendendo texto, imagens, áudio e vídeo em conjunto de forma transparente. Embora o GPT-4 Turbo lide bem com texto e imagens, o Gemini 1.5 tem uma vantagem clara na integração e processamento de diversos tipos de media.
A integração direta de modelos de IA brutos requer recursos de desenvolvimento significativos, manutenção contínua e treino complexo com os dados específicos da sua empresa. Plataformas como a eesel AI simplificam este processo, fornecendo integrações com um clique, unificando o seu conhecimento e oferecendo capacidades de teste, tornando-o muito mais prático e económico para as empresas.
A arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) do Gemini 1.5 emprega sub-redes especializadas, permitindo-lhe ativar eficientemente apenas os "especialistas" relevantes para uma determinada tarefa. Este design pode contribuir para um melhor desempenho e eficiência em comparação com uma arquitetura mais monolítica.
