Recentemente, Charlie George, engenheiro de aprendizado de máquina da Elicit, publicou um artigo no blog da LangChain afirmando que eles superaram o GPT-4 na tarefa de resumir notícias usando o ChatGPT com dados sintéticos.
A pesquisa utilizou o ajuste fino do ChatGPT com prompts de densidade em cadeia, superando o GPT-4 em zero-shot em métricas de avaliação automática e aproximando-se do nível do GPT-4 com prompts em cadeia.
Ao mesmo tempo, o ajuste fino do ChatGPT foi 11 vezes mais rápido que o GPT-4 em zero-shot e 33 vezes mais rápido que o GPT-4 com prompts em cadeia, com reduções de custo de 63% e 84%, respectivamente.
Os resultados mostram que o ajuste fino do ChatGPT pode alcançar uma qualidade de resumo de notícias próxima à do GPT-4 com prompts em cadeia, mas com custos computacionais e velocidades significativamente melhores.
Este método oferece um caminho viável para a implantação em larga escala de aplicativos de IA de nova geração.
