Guia Completo para Entender o Desempenho do GPT-4o Comparado a Outros Modelos de IA
Introdução
O advento dos modelos de inteligência artificial tem revolucionado a forma como interagimos com a tecnologia. Entre os mais recentes avanços, destaca-se o GPT-4o da OpenAI, um modelo que integra capacidades multimodais de processamento de texto, áudio e imagem. Este guia apresenta uma análise detalhada do desempenho do GPT-4o em comparação com outros modelos líderes do mercado, oferecendo insights valiosos sobre suas capacidades e limitações.
A análise comparativa abrange seis modelos de última geração: GPT-4o, Claude 3 Opus, Gemini Pro 1.5, GPT-4 Turbo, Llama 3 400b e Gemini Ultra 1.0. Cada um destes modelos representa o estado da arte em tecnologia de IA, com diferentes abordagens e capacidades. Através da avaliação de métricas específicas, este guia visa proporcionar uma compreensão clara das forças e fraquezas de cada modelo.
O objetivo principal é fornecer uma visão abrangente e objetiva que auxilie na escolha do modelo mais adequado para diferentes aplicações. Compreender as nuances de desempenho entre estes modelos é fundamental para desenvolvedores, pesquisadores e profissionais que buscam implementar soluções baseadas em IA em seus projetos.
Pré-requisitos
Para melhor compreensão deste guia, é recomendável:
- Conhecimento básico sobre modelos de linguagem de IA
- Familiaridade com conceitos de avaliação de desempenho em sistemas de IA
- Interesse em compreender as diferenças técnicas entre os principais modelos disponíveis
1. Compreendendo as Métricas de Avaliação
A comparação entre os modelos de IA é realizada através de seis métricas fundamentais que avaliam diferentes aspectos de suas capacidades. Estas métricas foram cuidadosamente selecionadas para fornecer uma visão abrangente do desempenho de cada modelo em tarefas específicas.
A métrica MMLU (Massive Multitask Language Understanding) avalia a capacidade de compreensão geral e raciocínio do modelo. Esta métrica é particularmente importante pois mede o quanto o modelo consegue entender e processar informações em diversos contextos e domínios de conhecimento. Um bom desempenho em MMLU indica que o modelo possui uma base sólida de conhecimento e consegue aplicá-lo em diferentes cenários.
A métrica GQA (General Question Answering) foca na habilidade do modelo em responder perguntas com precisão. Esta métrica é crucial para avaliar a utilidade prática do modelo em aplicações de assistência virtual e sistemas de suporte ao cliente. O GQA testa não apenas o conhecimento do modelo, mas também sua capacidade de interpretar corretamente as perguntas e fornecer respostas relevantes e precisas.
A métrica MATH avalia especificamente a capacidade do modelo em resolver problemas matemáticos de diferentes níveis de complexidade. Esta é uma área desafiadora para modelos de IA, pois requer não apenas conhecimento de fórmulas e conceitos, mas também habilidades de raciocínio lógico e resolução de problemas. Um bom desempenho em MATH indica que o modelo possui capacidades avançadas de raciocínio quantitativo.
A métrica HumanEval simula avaliações feitas por humanos, testando a capacidade do modelo em tarefas que normalmente seriam julgadas por pessoas. Esta métrica é importante para avaliar aspectos como coerência, relevância e qualidade geral das respostas. HumanEval fornece insights sobre o quão “humanas” são as respostas do modelo, um fator crucial para a aceitação e utilidade em aplicações do mundo real.
A métrica MGSM (Mathematical Generalized Scientific Method) avalia o raciocínio matemático generalizado do modelo. Diferente da métrica MATH, que foca em problemas específicos, MGSM testa a capacidade do modelo de aplicar princípios matemáticos em contextos científicos mais amplos. Esta métrica é relevante para aplicações que exigem análise e interpretação de dados científicos.
Por fim, a métrica DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs) avalia a capacidade do modelo de compreender e processar informações específicas em textos longos. Medida através do escore F1, que combina precisão e abrangência, esta métrica é crucial para avaliar como o modelo lida com documentos extensos e extrai informações relevantes. Um bom desempenho em DROP indica que o modelo é eficaz em tarefas de compreensão de leitura e análise de documentos.
2. Análise do Desempenho em MMLU e GQA
Ao examinar o desempenho dos modelos na métrica MMLU (Massive Multitask Language Understanding), observamos um padrão interessante entre os líderes do segmento. O GPT-4o e o Claude 3 Opus apresentam resultados excepcionais, destacando-se no topo do ranking nesta categoria. Esta performance superior indica uma excelente capacidade de compreensão geral e raciocínio, aspectos fundamentais para a aplicação destes modelos em contextos que exigem entendimento profundo e multifacetado.
O desempenho elevado em MMLU não é uma conquista trivial. Esta métrica avalia a capacidade do modelo de compreender e raciocinar sobre uma ampla variedade de tópicos, desde ciências e humanidades até conhecimentos técnicos específicos. Os resultados sugerem que tanto o GPT-4o quanto o Claude 3 Opus possuem uma base de conhecimento robusta e bem estruturada, permitindo-lhes navegar com eficácia por diferentes domínios de conhecimento. Esta versatilidade é particularmente valiosa em aplicações que requerem adaptabilidade a diversos contextos.
Seguindo de perto os líderes, o Gemini Ultra 1.0 e o GPT-4 Turbo também demonstram desempenho notável em MMLU, embora ligeiramente inferior aos dois primeiros colocados. Esta proximidade de resultados entre os quatro principais modelos sugere uma competição acirrada no campo da IA generativa, com diferentes abordagens alcançando níveis similares de eficácia em tarefas de compreensão geral. Por outro lado, modelos como o Llama 3 400b e o Gemini Pro 1.5 apresentam resultados mais modestos nesta métrica, indicando potenciais áreas para aprimoramento.
Na métrica GQA (General Question Answering), observamos um padrão semelhante ao MMLU. Novamente, o GPT-4o e o Claude 3 Opus lideram o ranking, demonstrando excelência na capacidade de responder perguntas com precisão. Esta consistência entre as duas métricas não é coincidência – ambas avaliam aspectos relacionados à compreensão e aplicação de conhecimento, ainda que com focos distintos.
O bom desempenho em GQA é particularmente relevante para aplicações práticas como assistentes virtuais, sistemas de atendimento ao cliente e ferramentas de pesquisa avançada. A capacidade de interpretar corretamente perguntas e fornecer respostas precisas é um dos principais fatores que determinam a utilidade percebida de um modelo de IA em interações cotidianas. Neste sentido, o GPT-4o e o Claude 3 Opus demonstram potencial significativo para implementação em sistemas que exigem interação direta com usuários.
É interessante notar que, embora o Gemini Ultra 1.0 e o GPT-4 Turbo apresentem resultados ligeiramente inferiores em GQA quando comparados aos líderes, a diferença não é tão pronunciada a ponto de comprometer sua eficácia em aplicações práticas. Isto sugere que, para muitos casos de uso, qualquer um destes quatro modelos principais poderia oferecer desempenho satisfatório, com a escolha final dependendo de outros fatores como custo, latência e requisitos específicos da aplicação.
3. Análise do Desempenho em MATH e HumanEval
Na avaliação da métrica MATH, que mede a capacidade de resolução de problemas matemáticos, observamos uma interessante inversão no ranking de desempenho. O Gemini Ultra 1.0 emerge como o líder indiscutível nesta categoria, demonstrando uma notável aptidão para lidar com questões matemáticas complexas. Esta superioridade em matemática representa um diferencial significativo para o modelo da Google, especialmente em aplicações que exigem cálculos precisos e raciocínio matemático avançado.
O GPT-4o e o GPT-4 Turbo, embora não liderem esta categoria, apresentam resultados bastante robustos em problemas matemáticos. Seus desempenhos indicam uma capacidade sólida de processar e resolver questões quantitativas, ainda que não no mesmo nível do Gemini Ultra 1.0. Esta diferença pode ser atribuída a diversos fatores, como a arquitetura subjacente dos modelos, as técnicas de treinamento empregadas ou até mesmo o foco dado durante o desenvolvimento. É importante ressaltar que, mesmo não sendo os líderes nesta métrica, ambos os modelos da OpenAI demonstram competência suficiente para atender a maioria das necessidades matemáticas em aplicações cotidianas.
O Claude 3 Opus, que se destacou nas métricas anteriores, apresenta um desempenho comparativamente mais modesto em MATH. Esta observação é particularmente interessante pois ilustra como diferentes modelos podem ter pontos fortes distintos. Enquanto o Claude 3 Opus excele em compreensão geral e resposta a perguntas, sua capacidade matemática, embora adequada para muitas aplicações, não atinge o mesmo patamar de excelência observado no Gemini Ultra 1.0. Esta variação de desempenho entre métricas reforça a importância de selecionar o modelo mais adequado para cada tipo específico de aplicação.
Na métrica HumanEval, que simula avaliações feitas por humanos, o GPT-4o e o Gemini Ultra 1.0 compartilham o posto de líderes, demonstrando excelência em tarefas que exigem respostas de qualidade semelhante às humanas. Este desempenho superior é particularmente relevante para aplicações que envolvem interação direta com usuários, onde a naturalidade e a qualidade das respostas são fatores críticos para a experiência do usuário.
O bom desempenho em HumanEval sugere que tanto o GPT-4o quanto o Gemini Ultra 1.0 são capazes de gerar conteúdo que se aproxima significativamente do que seria produzido por um humano em termos de coerência, relevância e qualidade geral. Esta capacidade é fruto de avanços significativos nas técnicas de treinamento e alinhamento destes modelos, que visam não apenas a precisão factual, mas também aspectos mais subjetivos como tom, estilo e adequação contextual.
É interessante observar que o Claude 3 Opus, embora não lidere esta categoria, também apresenta resultados competitivos em HumanEval. Esta consistência de desempenho em diferentes métricas reforça a posição do Claude 3 Opus como um modelo versátil e bem equilibrado. Por outro lado, modelos como o Llama 3 400b e o Gemini Pro 1.5 mostram uma diferença mais pronunciada em relação aos líderes nesta métrica, o que pode indicar limitações em sua capacidade de gerar conteúdo que se assemelhe ao produzido por humanos em termos de qualidade e naturalidade.
4. Análise do Desempenho em MGSM e DROP
Na métrica MGSM (Mathematical Generalized Scientific Method), que avalia o raciocínio matemático generalizado, observamos um desempenho notavelmente equilibrado entre os modelos de ponta. O GPT-4o, o Gemini Ultra 1.0 e o Claude 3 Opus apresentam resultados muito próximos, demonstrando capacidades similares em aplicar princípios matemáticos em contextos científicos mais amplos. Esta paridade sugere que os três modelos possuem arquiteturas igualmente eficazes para lidar com problemas que exigem raciocínio matemático generalizado.
A forte performance destes três modelos em MGSM indica uma evolução significativa na capacidade das IAs de lidar com problemas que vão além da simples aplicação de fórmulas matemáticas. Estes modelos demonstram habilidade em compreender o contexto do problema, identificar os princípios matemáticos relevantes e aplicá-los de maneira apropriada para chegar à solução. Esta capacidade é particularmente valiosa em campos como engenharia, física, economia e outras disciplinas que dependem fortemente de modelagem matemática.
É interessante notar que o GPT-4 Turbo, embora apresente resultados ligeiramente inferiores aos três líderes, ainda mantém um desempenho respeitável em MGSM. Por outro lado, o Llama 3 400b e o Gemini Pro 1.5 mostram uma diferença mais pronunciada, indicando que seus algoritmos de raciocínio matemático generalizado ainda têm espaço significativo para aprimoramento. Esta disparidade pode ser relevante para usuários que necessitam de aplicações com forte componente de análise matemática em contextos científicos.
Na métrica DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs), que avalia a capacidade de compreensão e processamento de informações em textos longos, o GPT-4o e o Claude 3 Opus emergem como líderes incontestáveis. Seus escores F1 superiores demonstram uma excepcional habilidade em extrair informações relevantes de documentos extensos e processá-las de maneira eficaz. Esta capacidade é crucial para aplicações que envolvem análise de documentos, pesquisa acadêmica, revisão legal e outras tarefas que requerem compreensão profunda de textos complexos.
O desempenho superior em DROP não é uma conquista trivial. Esta métrica exige que o modelo não apenas compreenda o conteúdo semântico do texto, mas também seja capaz de realizar inferências, conectar informações dispersas e identificar relações implícitas. A liderança do GPT-4o e do Claude 3 Opus nesta categoria sugere que estes modelos possuem mecanismos particularmente eficazes para manter e processar contextos longos, uma área que historicamente tem sido desafiadora para modelos de linguagem.
É notável que o Gemini Ultra 1.0, apesar de seu desempenho excepcional em outras métricas, apresenta resultados comparativamente mais modestos em DROP. Esta observação reforça a ideia de que diferentes modelos podem ter pontos fortes distintos, e que a escolha do modelo mais adequado deve considerar as necessidades específicas da aplicação. Para tarefas que envolvem primariamente a compreensão de textos longos e complexos, o GPT-4o e o Claude 3 Opus parecem oferecer vantagens significativas sobre os demais modelos avaliados.
5. Explicação Detalhada das Métricas
Para uma compreensão mais profunda da comparação entre os modelos, é essencial entender em detalhes cada uma das métricas utilizadas na avaliação. A métrica MMLU (Massive Multitask Language Understanding) representa um benchmark abrangente que avalia a capacidade do modelo em 57 diferentes áreas de conhecimento, incluindo matemática, história, direito, medicina, ética, entre outras. Esta diversidade de tópicos torna o MMLU um indicador robusto da amplitude de conhecimento e capacidade de raciocínio do modelo em diferentes domínios.
O MMLU não se limita a testar conhecimento factual simples, mas inclui questões que exigem raciocínio de múltiplos passos, compreensão de nuances e aplicação de conceitos em situações novas. Um modelo com alto desempenho em MMLU demonstra não apenas uma base de conhecimento ampla, mas também a capacidade de utilizar esse conhecimento de maneira flexível e contextualizada. Esta característica é particularmente importante para aplicações que exigem versatilidade e adaptabilidade a diferentes áreas de especialidade.
É importante ressaltar que o MMLU é apresentado como uma porcentagem, onde 100% representaria um desempenho perfeito em todas as tarefas avaliadas. Nenhum dos modelos atuais atinge a perfeição, o que reflete os desafios persistentes no desenvolvimento de inteligência artificial verdadeiramente generalista. No entanto, os modelos mais avançados, como o GPT-4o e o Claude 3 Opus, já alcançam resultados impressionantes, aproximando-se cada vez mais do desempenho de especialistas humanos em muitas das áreas avaliadas.
A métrica GQA (General Question Answering) foca especificamente na capacidade do modelo de fornecer respostas precisas e relevantes para perguntas diversas. Diferente do MMLU, que avalia conhecimento em domínios específicos, o GQA testa a habilidade do modelo em extrair e sintetizar informações para responder a questões que podem variar amplamente em termos de complexidade, especificidade e domínio de conhecimento.
O GQA é particularmente relevante para avaliar a utilidade prática do modelo em aplicações como assistentes virtuais, ferramentas de pesquisa e sistemas de suporte ao cliente. Um bom desempenho nesta métrica indica que o modelo é capaz de interpretar corretamente a intenção por trás da pergunta, identificar as informações relevantes em sua base de conhecimento e formular uma resposta que atenda adequadamente à necessidade do usuário. Assim como o MMLU, o GQA é apresentado como uma porcentagem, onde valores mais altos indicam maior precisão nas respostas.
É interessante notar que, embora relacionadas, as métricas MMLU e GQA avaliam aspectos distintos da capacidade do modelo. Enquanto o MMLU foca na amplitude e profundidade do conhecimento em diferentes domínios, o GQA enfatiza a capacidade de aplicar esse conhecimento para responder perguntas específicas. Um modelo pode ter uma base de conhecimento robusta (alto MMLU) mas dificuldades em formular respostas precisas (baixo GQA), ou vice-versa. Os modelos mais avançados, como o GPT-4o e o Claude 3 Opus, demonstram excelência em ambas as métricas, indicando um equilíbrio entre conhecimento e capacidade de aplicação.
A métrica MATH avalia especificamente a capacidade do modelo em resolver problemas matemáticos de diferentes níveis de complexidade. Esta métrica é particularmente desafiadora, pois problemas matemáticos frequentemente exigem raciocínio estruturado, aplicação precisa de fórmulas e conceitos, e capacidade de seguir uma sequência lógica de passos para chegar à solução correta. O desempenho em MATH é um bom indicador da capacidade de raciocínio lógico e quantitativo do modelo.
Os problemas apresentados na métrica MATH variam desde questões de aritmética básica até cálculo avançado, álgebra, geometria e teoria dos números. Esta diversidade permite avaliar não apenas o conhecimento do modelo sobre conceitos matemáticos específicos, mas também sua capacidade de aplicar esses conceitos em diferentes contextos e níveis de dificuldade. Um modelo com alto desempenho em MATH demonstra não apenas conhecimento matemático, mas também habilidades de resolução de problemas e raciocínio estruturado.
É notável que o Gemini Ultra 1.0 se destaca nesta métrica, superando modelos que apresentam desempenho superior em outras categorias. Esta observação sugere que diferentes arquiteturas de modelo podem ter vantagens específicas em determinados tipos de tarefas. O forte desempenho do Gemini Ultra 1.0 em MATH pode ser particularmente valioso para aplicações em campos como engenharia, finanças, ciências físicas e outras áreas que dependem fortemente de análise quantitativa.
A métrica HumanEval representa uma abordagem diferente de avaliação, focando na capacidade do modelo de gerar respostas que se assemelham às que seriam produzidas por humanos em termos de qualidade, coerência e relevância. Esta métrica é particularmente importante para avaliar a naturalidade e a utilidade percebida das respostas do modelo em contextos de interação com usuários.
HumanEval inclui tarefas como geração de código, escrita criativa, resumos de textos e outras atividades que tradicionalmente exigem habilidades humanas sofisticadas. Um alto desempenho nesta métrica indica que o modelo é capaz de gerar conteúdo que não apenas é factualmente correto, mas também bem estruturado, coerente e adaptado ao contexto específico da tarefa. Esta capacidade é crucial para aplicações que envolvem geração de conteúdo, como assistentes de escrita, ferramentas de programação assistida e sistemas de criação de conteúdo.
É interessante observar que o GPT-4o e o Gemini Ultra 1.0 lideram esta categoria, demonstrando capacidade superior de gerar respostas de qualidade humana. Esta observação sugere que ambos os modelos incorporam técnicas avançadas de alinhamento e refinamento que vão além da simples precisão factual, abrangendo aspectos mais subjetivos como estilo, tom e adequação contextual. Para aplicações que priorizam a qualidade e a naturalidade da interação, estes modelos oferecem vantagens significativas.
A métrica MGSM (Mathematical Generalized Scientific Method) avalia a capacidade do modelo de aplicar raciocínio matemático generalizado em contextos científicos. Diferente da métrica MATH, que foca em problemas matemáticos específicos, MGSM testa a habilidade do modelo de utilizar princípios matemáticos como ferramentas para abordar questões científicas mais amplas.
MGSM avalia não apenas o conhecimento de conceitos matemáticos, mas também a capacidade de identificar quais conceitos são relevantes para um determinado problema científico, como aplicá-los corretamente e como interpretar os resultados no contexto específico da questão. Esta métrica é particularmente relevante para avaliar o potencial do modelo em aplicações científicas e de pesquisa, onde a matemática é frequentemente utilizada como linguagem para descrever e analisar fenômenos naturais.
O desempenho equilibrado do GPT-4o, Gemini Ultra 1.0 e Claude 3 Opus nesta métrica sugere que estes três modelos possuem capacidades similares de raciocínio matemático generalizado. Esta observação é relevante para usuários em campos científicos, que podem selecionar entre estes modelos com base em outros critérios, como custo, disponibilidade ou integrações específicas, sem comprometer significativamente a qualidade do raciocínio matemático.
Finalmente, a métrica DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs) avalia a capacidade do modelo de compreender e processar informações específicas em textos longos. Medida através do escore F1, que combina precisão e abrangência, DROP testa não apenas a compreensão do conteúdo semântico do texto, mas também a capacidade de realizar inferências, conectar informações dispersas e extrair conclusões relevantes.
DROP é particularmente desafiador porque exige que o modelo mantenha e processe um contexto extenso, identificando relações entre diferentes partes do texto e extraindo informações específicas que podem estar implícitas ou dispersas ao longo do documento. Um alto desempenho nesta métrica indica que o modelo possui mecanismos eficazes para lidar com contextos longos, uma capacidade crucial para aplicações como análise de documentos, pesquisa acadêmica e revisão legal.
A liderança do GPT-4o e do Claude 3 Opus nesta categoria sugere que estes modelos incorporam arquiteturas particularmente eficazes para processar e manter contextos extensos. Esta observação é relevante para usuários que trabalham primariamente com documentos longos e complexos, indicando que estes modelos podem oferecer vantagens significativas em termos de compreensão e processamento de textos extensos.
6. Conclusão: Escolhendo o Modelo Adequado para Cada Aplicação
Após analisar detalhadamente o desempenho dos principais modelos de IA em diversas métricas, podemos extrair conclusões valiosas para orientar a escolha do modelo mais adequado para diferentes aplicações. O GPT-4o da OpenAI emerge como um modelo excepcionalmente equilibrado, apresentando desempenho superior ou competitivo em todas as métricas avaliadas. Esta consistência o torna uma escolha versátil para uma ampla gama de aplicações, desde assistentes virtuais e ferramentas de pesquisa até sistemas de análise de documentos e suporte à tomada de decisões.
A força do GPT-4o reside em sua capacidade de combinar excelente compreensão geral (MMLU), precisão em respostas a perguntas (GQA), competência matemática (MATH e MGSM), qualidade semelhante à humana (HumanEval) e processamento eficaz de textos longos (DROP). Este equilíbrio de capacidades o torna particularmente valioso para aplicações que exigem versatilidade e adaptabilidade a diferentes tipos de tarefas e domínios de conhecimento. Organizações que buscam implementar uma solução única para atender a diversas necessidades podem encontrar no GPT-4o uma opção particularmente atraente.
Por outro lado, o Gemini Ultra 1.0 da Google demonstra pontos fortes específicos que podem ser decisivos para determinadas aplicações. Seu desempenho excepcional em tarefas matemáticas (MATH) o torna uma escolha preferencial para aplicações em campos como engenharia, finanças, ciências físicas e outras áreas que dependem fortemente de análise quantitativa e resolução de problemas matemáticos complexos. Além disso, sua excelência em HumanEval sugere que o Gemini Ultra 1.0 é particularmente eficaz em gerar conteúdo de qualidade similar à humana, uma característica valiosa para aplicações de criação de conteúdo e programação assistida.
O Claude 3 Opus da Anthropic se destaca pela consistência de seu desempenho, particularmente em métricas relacionadas à compreensão e processamento de linguagem natural. Sua excelência em MMLU, GQA e DROP o torna uma opção robusta para aplicações que envolvem primariamente análise de textos, resposta a perguntas e processamento de documentos extensos. Organizações que lidam principalmente com informações textuais, como empresas de pesquisa, escritórios de advocacia e instituições acadêmicas, podem encontrar no Claude 3 Opus um aliado particularmente valioso.
É importante ressaltar que a escolha do modelo mais adequado deve considerar não apenas o desempenho nas métricas técnicas, mas também fatores práticos como custo, disponibilidade, requisitos de latência, considerações de privacidade e integrações específicas com sistemas existentes. Um modelo com desempenho ligeiramente inferior em determinadas métricas pode ainda ser a escolha mais adequada se oferecer vantagens significativas em termos de custo-benefício ou facilidade de implementação.
Além disso, é fundamental considerar as limitações inerentes a todos os modelos de IA atuais. Mesmo os modelos mais avançados podem cometer erros, apresentar vieses ou gerar informações incorretas em determinadas circunstâncias. Implementações responsáveis devem incluir mecanismos de verificação, supervisão humana quando apropriado e transparência sobre as limitações do sistema para os usuários finais.
Em última análise, a comparação detalhada apresentada neste guia serve como ponto de partida para uma avaliação mais ampla e contextualizada. Cada organização deve considerar suas necessidades específicas, restrições e objetivos ao selecionar o modelo de IA mais adequado para suas aplicações. Com o rápido avanço da tecnologia de IA, é também recomendável manter-se atualizado sobre novos desenvolvimentos e avaliações comparativas, pois o cenário competitivo continua a evoluir em ritmo acelerado.
Referências Bibliográficas
Fonte: Roberto Dias Duarte. “Desempenho do GPT-4o: Comparação Entre Modelos de IA de Última Geração”. Disponível em: https://www.robertodiasduarte.com.br/desempenho-do-gpt-4o-comparacao-entre-modelos-de-ia-de-ultima-geracao/.