Análise do funcionamento dos grandes modelos de linguagem e a produção de textos semelhantes aos humanos

Abstract

Este artigo analisa o funcionamento dos Large Language Models (Grandes Modelos de Linguagem) e sua capacidade de gerar textos que muitas vezes são indistinguíveis dos produzidos por humanos. Com foco nos modelos GPT-4 e Gemini, o estudo explora as diferenças em fluência, coerência e originalidade dos textos gerados. Além de examinar as arquiteturas, como Transformer, que sustentam essas tecnologias, o trabalho discute os desafios éticos e técnicos envolvidos, incluindo a proteção de dados e a desinformação. A metodologia envolve a comparação prática dos modelos através de experimentos com prompts genéricos e técnicos. Os resultados mostram que, enquanto o GPT-4 se destaca em precisão técnica e abstração, o Gemini demonstra maior capacidade criativa e contextualização. Conclui-se que os LLMs possuem grande potencial para transformar diversas áreas, como educação, desenvolvimento de software e produção de conteúdo, mas ainda necessitam de aprimoramentos para lidar com limitações éticas e técnicas.

This article analysis the functioning of Large Language Models (LLMs) and their ability to generate text that are often indistinguishable from those produced by humans. Focusing on the GPT-4 and Gemini models, the study explores the diferences in fluency, coherence, and originality of the generated texts. In addition to examining the architectures, such as the Transformer, taht underpin these Technologies, the work discusses the ethical and technical challenges involved, including data protection and misininformation. The methodology involves the practical comparison of the models through experiments with generic and technical prompts. The results show that, while GPT-4 excels in technical accuracy and abstraction, Gemini demonstrates greater creative capacity and contextualization. It is concluded that LLMs have great potential to transform various áreas, such as education, software development, and contente production, but still require improvements to avoid ethical and technical limitations