{"id":6797,"date":"2025-01-14T15:33:21","date_gmt":"2025-01-14T15:33:21","guid":{"rendered":"https:\/\/howtogeek.blog\/pt\/?p=6797"},"modified":"2025-01-14T15:33:21","modified_gmt":"2025-01-14T15:33:21","slug":"why-you-shouldnt-expect-quick-improvements-from-chatgpt-what-you-need-to-know","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/howtogeek.blog\/pt\/why-you-shouldnt-expect-quick-improvements-from-chatgpt-what-you-need-to-know\/","title":{"rendered":"Por que voc\u00ea n\u00e3o deve esperar melhorias r\u00e1pidas do ChatGPT: o que voc\u00ea precisa saber"},"content":{"rendered":"<h3>Vis\u00e3o geral do futuro do ChatGPT e do desenvolvimento do LLM<\/h3>\n<ul>\n<li>A transi\u00e7\u00e3o para atualiza\u00e7\u00f5es anuais indica um cronograma de lan\u00e7amento mais lento para o ChatGPT.<\/li>\n<li>Os retornos decrescentes da tecnologia de transformadores est\u00e3o impactando a inova\u00e7\u00e3o do LLM.<\/li>\n<li>A escassez de dados de treinamento e modelos de lucro ilus\u00f3rios representam obst\u00e1culos significativos para os avan\u00e7os da IA.<\/li>\n<\/ul>\n<p>O ChatGPT impactou significativamente os estilos de vida e padr\u00f5es de trabalho globais, mas observadores astutos de seu cronograma de lan\u00e7amento notaram uma desacelera\u00e7\u00e3o preocupante. Este artigo se aprofunda nas nuances do desenvolvimento do LLM, ponderando se estamos caminhando para uma \u201cera das trevas da IA\u201d p\u00f3s-2025.<\/p>\n<h2 id=\"chatgpt-timeline\">Cronograma de lan\u00e7amento do ChatGPT<\/h2>\n<p>A introdu\u00e7\u00e3o do ChatGPT 3.5 pela OpenAI em novembro de 2022 remodelou drasticamente o cen\u00e1rio da IA, ganhando rapidamente impressionantes 100 milh\u00f5es de usu\u00e1rios em tr\u00eas meses. Esse aumento foi interrompido apenas pela introdu\u00e7\u00e3o do Meta Threads em 2023, superando o ChatGPT como o aplicativo de crescimento mais r\u00e1pido de todos os tempos.<\/p>\n<p>Com o tempo, a abordagem da OpenAI passou de lan\u00e7amentos semestrais para um cronograma anual antecipado. Notavelmente, enquanto a lacuna entre o ChatGPT 3.5 e o ChatGPT 4.0 foi de apenas cinco meses, o pr\u00f3ximo modelo (ChatGPT o1) levou quase dois anos para ser desenvolvido e lan\u00e7ado.<\/p>\n<p>A data exata para o lan\u00e7amento do ChatGPT o3 permanece incerta, com testadores beta atualmente explorando seus recursos, mas nenhuma revela\u00e7\u00e3o p\u00fablica espec\u00edfica por tr\u00e1s dele. Isso levanta quest\u00f5es cr\u00edticas sobre as raz\u00f5es por tr\u00e1s da desacelera\u00e7\u00e3o no desenvolvimento do LLM e se as contribui\u00e7\u00f5es cont\u00ednuas dos investidores produzir\u00e3o os retornos esperados.<\/p>\n<h2 id=\"autobots-roll-out\">Transformers: A For\u00e7a Motriz<\/h2>\n<p>Os transformadores revolucionaram o setor de IA desde seu in\u00edcio, por volta de 2017, alavancando a arquitetura CUDA para transformar GPUs convencionais em potentes unidades de processamento de IA. Inicialmente, maior entrada de token e vers\u00f5es anteriores do LLM utilizaram essa arquitetura com efeito total.<\/p>\n<p>No entanto, agora enfrentamos retornos decrescentes no desempenho da IA. Embora os avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos tenham aumentado as capacidades da GPU, elas est\u00e3o estagnadas. O esperado progresso revolucion\u00e1rio no hardware de IA, exibido durante <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=k82RwXqZHY8\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" target=\"_blank\">a palestra principal da Nvidia na CES<\/a> , foi recebido com respostas mornas, pois ficou evidente que a ind\u00fastria havia entrado em uma fase evolutiva em vez de entregar mudan\u00e7as inovadoras.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image\"><img alt=\"Vista frontal do Projeto DIGITS da NVIDIA apresentado na CES 2025.\" class=\"wp-image\" decoding=\"async\" height=\"1080\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/cdn.howtogeek.blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/front-face-of-the-nvidia-project-digits-on-display-at-ces-2025.webp\" title=\"Vista frontal do Projeto DIGITS da NVIDIA apresentado na CES 2025.\" width=\"1920\"\/><figcaption>Justin Duino \/ Como fazer Geek<\/figcaption><\/figure>\n<p>Apesar do progresso significativo em GPUs e tecnologia de transformadores, ainda n\u00e3o estamos limitados por restri\u00e7\u00f5es f\u00edsicas como estamos com CPUs tradicionais. No entanto, os r\u00e1pidos avan\u00e7os vistos nos \u00faltimos cinco anos no desempenho de IA est\u00e3o agora diminuindo consideravelmente, deixando muitos na ind\u00fastria desejando o crescimento explosivo compar\u00e1vel \u00e0 revolu\u00e7\u00e3o da computa\u00e7\u00e3o do final do s\u00e9culo XX.<\/p>\n<h2 id=\"data-challenges\">Desafios no treinamento de dados<\/h2>\n<p>Outra preocupa\u00e7\u00e3o urgente enfrentada pelos desenvolvedores de LLM, incluindo OpenAI, centra-se na disponibilidade de dados de treinamento de alta qualidade. Todos os principais modelos, como ChatGPT, Gemini e Claude, mineraram exaustivamente a maioria das informa\u00e7\u00f5es p\u00fablicas acess\u00edveis. Isso criou um cen\u00e1rio em que adquirir dados novos \u00e9 um desafio cr\u00edtico.<\/p>\n<p>Para navegar por esse obst\u00e1culo, algumas equipes est\u00e3o explorando modelos de treinamento \u201crecursivos\u201d pelos quais sistemas de IA s\u00e3o utilizados para educar uns aos outros. Infelizmente, esse m\u00e9todo produz resultados mistos, particularmente em coer\u00eancia e confiabilidade. Sa\u00eddas de uma IA treinada em IA frequentemente sofrem de alucina\u00e7\u00f5es e imprecis\u00f5es, levantando quest\u00f5es sobre a viabilidade dessa abordagem para tarefas complexas.<\/p>\n<h2 id=\"financial-key-factors\">Sustentabilidade Financeira dos LLMs<\/h2>\n<p>A competi\u00e7\u00e3o acirrada no setor de IA alimentou a turbul\u00eancia financeira, com proje\u00e7\u00f5es estimando um <a href=\"https:\/\/www.goldmansachs.com\/insights\/top-of-mind\/gen-ai-too-much-spend-too-little-benefit\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" target=\"_blank\">investimento impressionante de mais de US$ 1 trilh\u00e3o<\/a> em iniciativas de IA em breve. Apesar desse influxo, os vastos custos associados \u00e0 cria\u00e7\u00e3o e manuten\u00e7\u00e3o de LLM apresentam um enigma no estabelecimento de um canal de lucro vi\u00e1vel.<\/p>\n<p>Relat\u00f3rios indicam que executar uma consulta LLM pode exigir at\u00e9 dez vezes mais recursos de computa\u00e7\u00e3o do que uma pesquisa padr\u00e3o do Google, embora os custos operacionais exatos da OpenAI permane\u00e7am confidenciais. Os modelos de neg\u00f3cios tradicionais em IA geralmente seguem um padr\u00e3o em que as empresas acumulam vasto financiamento de capital de risco, capturam participa\u00e7\u00e3o de mercado e, ent\u00e3o, criam estrat\u00e9gias para lucratividade. No entanto, as despesas de computa\u00e7\u00e3o aumentaram \u2014 coincidindo com a avalia\u00e7\u00e3o das a\u00e7\u00f5es da Nvidia \u2014 deixando caminhos pouco claros para a gera\u00e7\u00e3o de receita.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image\"><img alt=\"M\u00e3os rob\u00f3ticas rasgando uma nota de d\u00f3lar com o logotipo do ChatGPT.\" class=\"wp-image\" decoding=\"async\" height=\"1600\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/cdn.howtogeek.blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/two-robotic-hands-tearing-a-dollar-bill-with-the-chatgpt-logo-in-the-center.webp\" title=\"M\u00e3os rob\u00f3ticas rasgando uma nota de d\u00f3lar com o logotipo do ChatGPT.\" width=\"2400\"\/><figcaption>Lucas Gouveia \/ How-To Geek<\/figcaption><\/figure>\n<p>O modelo de assinatura do ChatGPT atualmente cobra US$ 20 mensais por recursos avan\u00e7ados, mas a OpenAI est\u00e1 contemplando n\u00edveis premium potencialmente custando at\u00e9 US$ 2.000 por m\u00eas, dependendo das capacidades do LLM. Os retornos decrescentes associados \u00e0 satisfa\u00e7\u00e3o do usu\u00e1rio t\u00eam estimulado preocupa\u00e7\u00f5es de que usu\u00e1rios fi\u00e9is podem ver os modelos estabelecidos como &#8220;bons o suficiente&#8221;, diminuindo o apetite por assinaturas atualizadas.<\/p>\n<h2 id=\"future-of-chatgpt\">Antecipando a pr\u00f3xima evolu\u00e7\u00e3o do ChatGPT<\/h2>\n<p>\u00c0 medida que o ChatGPT se aproxima do lan\u00e7amento de sua vers\u00e3o o3, especialistas do setor preveem que este pode ser o \u00fanico lan\u00e7amento significativo da OpenAI durante todo o ano de 2025. Embora ainda haja esperan\u00e7a de avan\u00e7os adicionais, os desafios descritos sugerem um ritmo de desenvolvimento mais conservador \u00e0 frente.<\/p>\n<p>No entanto, essa estagna\u00e7\u00e3o \u00e9 realmente prejudicial? As classifica\u00e7\u00f5es na <a href=\"https:\/\/lmarena.ai\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" target=\"_blank\">Chatbot Arena<\/a> ilustram que os LLMs costumavam ganhar benchmarks substanciais entre as itera\u00e7\u00f5es, mas agora est\u00e3o estagnados ou apenas obtendo ganhos marginais. Embora os aplicativos corporativos continuem promissores, os recursos dispon\u00edveis para usu\u00e1rios comuns parecem estar atingindo limites de otimiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>Em resumo, o cronograma para acessar a atualiza\u00e7\u00e3o mais recente do ChatGPT continua imprevis\u00edvel. No entanto, os usu\u00e1rios ainda podem contar com a funcionalidade robusta de modelos existentes como ChatGPT o1 e 4o para tarefas cotidianas, como elaborar listas de compras organizadas ou encontrar refer\u00eancias na literatura.<\/p>\n<h2>Perguntas frequentes<\/h2>\n<h3><strong>1. Por que o desenvolvimento do ChatGPT est\u00e1 lento?<\/strong><\/h3>\n<p>A atual desacelera\u00e7\u00e3o do desenvolvimento do ChatGPT pode ser atribu\u00edda a v\u00e1rios fatores, incluindo retornos reduzidos da tecnologia de transformadores, escassez de novos dados de treinamento e desafios no estabelecimento de um modelo de lucro vi\u00e1vel em meio ao aumento dos custos operacionais.<\/p>\n<h3><strong>2. Qual \u00e9 o futuro esperado para a tecnologia LLM?<\/strong><\/h3>\n<p>Desenvolvimentos futuros na tecnologia LLM podem ser caracterizados por uma trajet\u00f3ria de crescimento mais cautelosa. Analistas preveem o potencial para lan\u00e7amentos not\u00e1veis, mas obst\u00e1culos operacionais e financeiros provavelmente ditar\u00e3o um ritmo mais lento de inova\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<h3><strong>3. Como funciona o modelo de assinatura do ChatGPT?<\/strong><\/h3>\n<p>O modelo de assinatura do ChatGPT atualmente oferece recursos avan\u00e7ados por US$ 20 por m\u00eas, com discuss\u00f5es em andamento sobre ofertas de n\u00edvel superior que podem chegar a US$ 2.000 por m\u00eas com base nas capacidades do modelo. Esse pre\u00e7o estruturado visa atender \u00e0s diferentes necessidades do usu\u00e1rio, ao mesmo tempo em que gerencia os custos operacionais.<\/p>\n<p><a class=\"xiaomi\" href=\"https:\/\/www.howtogeek.com\/waiting-for-chatgpt-to-improve-you-might-be-waiting-a-while\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Fonte e Imagens<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Vis\u00e3o geral do futuro do ChatGPT e do desenvolvimento do LLM A transi\u00e7\u00e3o para atualiza\u00e7\u00f5es anuais indica um cronograma de lan\u00e7amento mais lento para o ChatGPT. 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