Llama 3 vs GPT-4o: qual a melhor IA para programação e resolução de problemas lógicos?

Escolher uma inteligência artificial para programar vai muito além de pedir que ela escreva algumas linhas de Python. No trabalho cotidiano, a ferramenta precisa interpretar requisitos, encontrar erros, propor soluções e, em problemas mais complexos, conseguir mudar de estratégia quando a primeira tentativa falha.

Entre os modelos que ganharam espaço nessa disputa estão o Llama 3 70B Instruct, da Meta, e o GPT-4o, da OpenAI.

Os dois apresentam bons resultados em programação e raciocínio, mas os próprios testes divulgados pelas empresas mostram que cada um tem características diferentes.

Llama 3: desempenho forte e modelo aberto

O Llama 3 70B Instruct, uma versão específica e altamente otimizada do modelo, foi desenvolvido para tarefas de diálogo e geração de texto e código.

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Nos testes publicados pela Meta, alcançou 81,7% no HumanEval, benchmark que avalia a capacidade de completar funções de programação, e 93% no GSM8K, conjunto de problemas matemáticos que exige raciocínio em várias etapas.

Os números colocam o modelo em uma posição competitiva para quem precisa escrever funções, corrigir trechos de código ou trabalhar com problemas lógicos.

Há ainda uma característica que pesa para desenvolvedores: o Llama pode ser executado e adaptado em diferentes infraestruturas, seguindo os termos da licença disponibilizada pela Meta.

Isso dá mais liberdade para empresas que desejam controlar a implementação do modelo em vez de depender exclusivamente de uma plataforma fechada.

GPT-4o: programação com capacidade de depuração

O GPT-4o também apresenta desempenho relevante em tarefas de programação. Na avaliação publicada pela OpenAI, o modelo obteve 63% de aprovação em uma entrevista de programação da própria empresa e 19% no SWE-Bench, teste voltado à resolução de problemas reais em repositórios de software.

A avaliação também mostrou uma característica interessante: o GPT-4o conseguia corrigir alguns erros durante tentativas sucessivas, mas tinha dificuldade para abandonar uma estratégia que não estava funcionando.

Em tarefas mais complexas, portanto, acertar o código inicial não é suficiente; a capacidade de revisar o caminho adotado também faz diferença.

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Qual funciona melhor para problemas lógicos?

Os resultados disponíveis não permitem declarar um vencedor absoluto porque os benchmarks e as condições dos testes não são idênticos.

Ainda assim, os números divulgados pela Meta mostram um desempenho particularmente forte do Llama 3 70B em HumanEval e GSM8K.

A escolha depende do tipo de problema. Para quem pretende experimentar um modelo com maior liberdade de implementação, o Llama 3 pode ser uma alternativa interessante.

Já o GPT-4o oferece uma experiência integrada em uma plataforma pronta para uso e combina programação com outras modalidades de interação.

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A escolha depende do desenvolvedor

Também vale olhar além dos números. O Llama 3 70B tem contexto de 8 mil tokens e foi lançado como um modelo estático, treinado com dados até dezembro de 2023. O GPT-4o, por sua vez, foi desenvolvido como um modelo multimodal, capaz de trabalhar com texto, áudio e imagem, além de código.

Para quem quer apenas escrever ou revisar código, ambos podem cumprir bem a função. Quando entram na equação integração, infraestrutura, ferramentas disponíveis e necessidade de personalização, a decisão fica mais específica.

Por isso, em vez de procurar uma IA que seja melhor em absolutamente tudo, o desenvolvedor ganha mais ao escolher o modelo de acordo com o problema que precisa resolver e o ambiente em que vai trabalhar.