Modelos Instruct vs. Thinking

🧠 Modelos Instruct vs. Thinking

Nem todos os modelos de IA "pensam" da mesma maneira. Compreender a diferença entre os modelos Instruct (Instrução) e os novos modelos Thinking (Raciocínio) é crucial para uma estratégia completa de visibilidade na IA.

Historicamente, quase todos os modelos comerciais de IA operaram em um paradigma "Instruct". Você dava a eles uma instrução, e eles geravam imediatamente uma resposta baseada no reconhecimento de padrões e em seus dados de treinamento.

Recentemente, surgiu um novo paradigma: modelos "Thinking" (também conhecidos como modelos de raciocínio). Esses modelos fazem uma pausa para "pensar" antes de responder, dividindo problemas complexos em etapas.

O AICarma rastreia ambos, porque seus clientes usam ambos. Aqui está como eles diferem e por que você precisa ter visibilidade de cada um.

Modelos Instruct (Os Velocistas)

Os modelos Instruct são projetados para velocidade, eficiência e direção. Quando você faz uma pergunta, eles imediatamente começam a prever a próxima palavra lógica com base em seu treinamento.

Como funcionam: Geração em passagem única (single-pass). Eles não têm um monólogo interno ou um processo de raciocínio passo a passo deliberado antes de gerar o texto.
A Experiência do Usuário: Respostas rápidas e ágeis. Ideais para perguntas simples, elaboração de e-mails, assistência com código e recuperação de conhecimentos gerais.
O Público: A grande maioria das buscas diárias de consumidores em IA atualmente usa modelos Instruct devido à sua velocidade e menor custo de processamento.

Modelos Instruct Rastreados pelo AICarma

O AICarma monitora continuamente a visibilidade nos principais modelos Instruct:

ChatGPT (GPT-4o): O modelo principal e rápido da OpenAI.
Claude 3.5 Sonnet: O modelo altamente inteligente e rápido da Anthropic.
Gemini 1.5 Pro: O modelo principal e altamente capaz do Google, integrado ao seu ecossistema.
Llama 3 (Meta): O principal modelo Instruct de código aberto.

Modelos Thinking (Os Jogadores de Xadrez)

Os modelos Thinking (como as séries o1 e o3 da OpenAI) representam uma mudança fundamental. Eles são treinados usando aprendizado por reforço para executar um raciocínio de "Cadeia de Pensamento" (CoT - Chain-of-Thought) antes de fornecer uma resposta final.

Como funcionam: Quando recebem um prompt, eles criam um monólogo interno e oculto. Eles dividem o problema, testam diferentes hipóteses, reconhecem erros e corrigem o curso antes de gerar o resultado final para o usuário.
A Experiência do Usuário: Respostas mais lentas (muitas vezes levando vários segundos ou até minutos para "pensar"), mas com precisão significativamente maior em tarefas de lógica complexa, programação, matemática e planejamento estratégico.
O Público: Usuários avançados, desenvolvedores, pesquisadores e profissionais lidando com problemas complexos de múltiplas variáveis. Embora seja um público menor que os usuários de Instruct, eles são frequentemente tomadores de decisão de alto valor.

Modelos Thinking Rastreados pelo AICarma

O AICarma fornece rastreamento de visibilidade explícito para os principais modelos de raciocínio:

OpenAI o1: O primeiro grande modelo de raciocínio da OpenAI.
OpenAI o3-mini: Um modelo de raciocínio mais rápido e econômico.
(E expandindo conforme mais provedores lançam modelos de pensamento)

Por Que Você Deve Rastrear Ambos

É um erro perigoso supor que, se você está visível em um modelo Instruct, estará automaticamente visível em um modelo Thinking. Eles frequentemente geram recomendações totalmente diferentes.

1. Diferentes Critérios de Avaliação

Um modelo Instruct pode recomendar uma ferramenta de software simplesmente porque seu nome apareceu frequentemente junto com a palavra-chave em seus dados de treinamento (um concurso de popularidade).

Um modelo Thinking, no entanto, pode raciocinar sobre um prompt complexo como: "Preciso de um CRM para uma empresa de saúde de 50 pessoas que priorize a conformidade com a HIPAA e se integre ao Epic."

O modelo Thinking desmembrará isso:

Identificar os CRMs.
Filtrar por conformidade com a HIPAA.
Verificar as capacidades de integração com o Epic.
Avaliar a adequação para uma equipe de 50 pessoas.

Se seus materiais de marketing articulam claramente esses pontos específicos, é muito mais provável que um modelo Thinking o recomende para uma consulta complexa do que um modelo Instruct, que pode apenas cuspir os nomes dos CRMs mais famosos.

2. A Volatilidade do "Pensamento"

Os modelos Thinking são altamente não determinísticos. Como exploram vários caminhos lógicos antes de responder, pequenas mudanças em um prompt podem levá-los a diferentes cadeias de raciocínio, resultando em saídas diferentes.

Isso torna o monitoramento contínuo ainda mais crítico para modelos Thinking. Uma verificação pontual é quase inútil, pois o "processo de pensamento" do modelo para a sua marca pode mudar na próxima geração. O rastreamento contínuo e "sem estado" (stateless) do AICarma suaviza essa variação para mostrar a você com que frequência o raciocínio do modelo conclui, em última instância, que você é a melhor escolha.