Encontrando o Melhor LLM para Redação de Conteúdo: Testados e Classificados

Entendendo os Large Language Models (LLMs)

Large Language Models (LLMs) são ferramentas de IA de ponta que estão transformando a maneira como criamos e consumimos conteúdo. Antes de aprofundarmos nas diferenças entre os LLMs, é importante entender o que permite que esses modelos criem textos tão semelhantes aos humanos com tanta facilidade.

Os LLMs são treinados em enormes conjuntos de dados, o que os ajuda a compreender contexto, semântica e sintaxe. Com base na quantidade de dados, conseguem prever corretamente a próxima palavra de uma frase, encaixando as palavras em um texto compreensível. Um dos motivos para sua eficácia é a arquitetura transformer. Esse mecanismo de autoatenção utiliza redes neurais para processar sintaxe e semântica do texto. Isso permite que os LLMs enfrentem uma ampla gama de tarefas complexas com facilidade.

Importância dos LLMs na Criação de Conteúdo

Large Language Models (LLMs) transformaram a forma como empresas abordam a criação de conteúdo. Por sua capacidade de produzir textos personalizados e otimizados, os LLMs geram conteúdos como e-mails, páginas de destino e postagens em redes sociais a partir de comandos em linguagem natural.

Veja como os LLMs podem ajudar redatores de conteúdo:

• Velocidade e Qualidade: LLMs oferecem produção de conteúdo rápida e de alta qualidade. Isso permite que até empresas menores, sem equipe dedicada de redação, se mantenham competitivas.
• Inovação: Carregados com milhares de exemplos eficazes, os LLMs auxiliam em brainstorms de marketing e estratégias de engajamento de clientes.
• Variedade de Conteúdos: LLMs podem criar diferentes tipos de conteúdo, desde postagens de blog até whitepapers.
• Redação Criativa: LLMs apoiam o desenvolvimento narrativo ao analisar histórias existentes e sugerir ideias de enredo.

Além disso, o futuro dos LLMs é promissor. Avanços tecnológicos tendem a melhorar sua precisão e capacidades multimodais. Essa expansão de aplicações impactará significativamente vários setores.

Visão Geral dos LLMs Populares para Redação

Veja um panorama rápido dos LLMs populares que vamos testar:

Ao escolher um LLM, é essencial considerar suas necessidades de criação de conteúdo. Cada modelo oferece algo único, desde lidar com tarefas complexas até gerar conteúdo criativo impulsionado por IA. Antes de testá-los, vamos resumir rapidamente cada um para ver como podem beneficiar seu processo de criação.

OpenAI GPT-4: Recursos e Avaliação de Desempenho

Principais Recursos:

• Capacidades Multimodais: O GPT-4 pode processar e gerar texto e imagens, diferentemente das versões anteriores.
• Compreensão Contextual: O modelo entende comandos complexos, permitindo respostas detalhadas para contextos específicos.
• Saídas Personalizáveis: Usuários podem definir tom e requisitos via mensagem de sistema, tornando-o versátil para diversas aplicações.

Métricas de Desempenho:

• Saídas de Alta Qualidade: O GPT-4 é especialmente eficaz em redação criativa, sumarização e tradução, entregando resultados que muitas vezes igualam ou superam padrões humanos.
• Aplicação Real: Em um caso prático, uma agência de marketing digital utilizou o GPT-4 para campanhas de e-mail personalizadas, gerando aumento de 25% nas taxas de abertura e 15% nas taxas de clique.

Pontos Fortes:

• Coerência e Relevância: O modelo produz textos coerentes e adequados ao contexto, sendo uma escolha confiável para criação de conteúdo.
• Treinamento Extensivo: Seu treinamento em conjuntos de dados diversos permite fluência em múltiplos idiomas e entendimento amplo de vários temas.

Desafios:

• Demanda Computacional: O alto consumo de recursos pode limitar o acesso para alguns usuários.
• Tendência à Verbosidade: Às vezes, o GPT-4 pode gerar respostas longas e vagas.

No geral, o GPT-4 é uma poderosa ferramenta para empresas que querem aprimorar estratégias de criação de conteúdo e análise de dados.

Anthropic Claude 3: Recursos e Avaliação de Desempenho

Principais Recursos:

• Compreensão Contextual: O Claude 3 mantém coerência e consistência em narrativas longas, adaptando a linguagem ao contexto.
• Inteligência Emocional: O modelo analisa tons emocionais, criando conteúdo que conecta com leitores e retrata experiências humanas complexas.
• Versatilidade de Gêneros: O Claude 3 escreve em diferentes gêneros, de ficção literária a poesia e roteiros.

Pontos Fortes:

• Criatividade Imaginativa: Diferente de muitos modelos de linguagem, o Claude 3 gera ideias e enredos originais, indo além das narrativas tradicionais.
• Diálogos Envolventes: O modelo produz diálogos autênticos e relacionáveis, enriquecendo o desenvolvimento de personagens.
• Ferramenta Colaborativa: O Claude 3 permite colaboração entre redatores.

Desafios:

• Acesso à Internet: Ao contrário de outros modelos líderes, o Claude não acessa a internet.
• Geração Apenas de Texto: Enquanto outros modelos já produzem imagens, vídeos e áudios, a oferta da Anthropic permanece restrita à geração de texto.

Meta Llama 3: Recursos e Avaliação de Desempenho

Principais Recursos:

• Variações de Parâmetros: Disponível em tamanhos de 8 bilhões, 70 bilhões e impressionantes 405 bilhões de parâmetros.
• Contexto Estendido: Suporta até 128.000 tokens, melhorando o desempenho em textos longos e complexos.

Pontos Fortes:

• Acesso Open Source: Disponível gratuitamente, estimula o uso amplo e experimentação tanto para pesquisa quanto para aplicações comerciais.
• Geração de Dados Sintéticos: O modelo de 405 bilhões de parâmetros se destaca na geração de dados sintéticos, úteis para treinar modelos menores e destilação de conhecimento.
• Integração em Aplicações: Alimenta recursos de IA nos aplicativos da Meta, sendo uma ferramenta prática para empresas que querem escalar soluções de IA generativa.

Desafios:

• Intensidade de Recursos: Modelos maiores exigem recursos computacionais significativos, limitando o acesso de organizações menores.
• Vieses e Questões Éticas: Como qualquer IA, existe o risco de vieses, exigindo avaliação e aprimoramento contínuos.

O Llama 3 se destaca como um LLM open source robusto e versátil, prometendo avanços nas capacidades de IA, embora apresente desafios para alguns usuários.

xAI Grok: Recursos e Avaliação de Desempenho

Principais Recursos:

• Fonte de Dados: Treinado com conteúdos do X (antigo Twitter).
• Janela de Contexto: Capaz de processar até 128.000 tokens.

Pontos Fortes:

• Potencial de Integração: O xAI pode ser integrado em plataformas sociais, ampliando a interação com usuários.
• Engajamento do Usuário: Projetado para aplicações conversacionais casuais.

Desafios:

• Parâmetros Desconhecidos: Falta de transparência sobre tamanho e arquitetura dificulta avaliação de desempenho.
• Desempenho Comparativo: Não supera consistentemente outros modelos em tarefas e capacidades linguísticas.

Em resumo, embora o xAI Grok traga recursos interessantes e visibilidade na mídia, enfrenta desafios em popularidade e desempenho diante da concorrência entre modelos de linguagem.

Testando os Melhores LLMs para Redação de Blogs

Vamos direto aos testes. Classificaremos os modelos a partir de uma resposta básica de redação para blog. Todos os testes foram feitos no FlowHunt, mudando apenas o modelo LLM.

Principais critérios:

• Legibilidade
• Consistência de tom
• Originalidade do texto
• Uso de palavras-chave

Prompt de teste:

Escreva um post para blog com o título “10 Maneiras Fáceis de Viver Sustentavelmente Sem Gastar Muito”. O tom deve ser prático e acessível, com foco em dicas acionáveis realistas para pessoas ocupadas. Destaque “sustentabilidade com economia” como palavra-chave principal. Inclua exemplos para situações cotidianas como compras, uso de energia e hábitos pessoais. Finalize com um incentivo para o leitor começar com uma dica hoje.

Nota: O Flow limita a saída a aproximadamente 500 palavras. Se sentir que os resultados ficaram superficiais ou pouco profundos, é proposital.

OpenAI GPT-4o

Se fosse um teste às cegas, a abertura “No mundo acelerado de hoje…” entregaria o modelo na hora. Você já deve estar familiarizado com o estilo desse modelo, pois não só é o mais popular como também a base da maioria das ferramentas de redação com IA de terceiros. O GPT-4o é sempre uma escolha segura para conteúdo geral, mas esteja preparado para textos vagos e prolixos.

Tom e Linguagem

Ignorando a frase inicial excessivamente usada, o GPT-4o fez exatamente o esperado. Não engana ninguém dizendo que foi escrito por um humano, mas ainda assim é um artigo bem estruturado e segue nosso prompt à risca. O tom realmente é prático e acessível, focando diretamente nas dicas acionáveis em vez de enrolar.

Uso de palavras-chave

O GPT-4o foi bem no teste de uso de palavras-chave. Usou a principal e também expressões similares e outras palavras relevantes.

Legibilidade

Na escala Flesch-Kincaid, esse texto ficou entre 10º e 12º ano (considerado difícil), com pontuação de 51,2. Um ponto a menos e seria nível universitário. Por ser um texto curto, até a palavra “sustentabilidade” deve ter afetado a legibilidade. Ainda assim, há bastante espaço para melhorar.

Anthropic Claude 3

A análise considera a versão intermediária Sonnet do Claude, considerada a melhor para conteúdo. O texto ficou bom e claramente mais humano do que GPT-4o ou Llama. O Claude é a solução perfeita para conteúdo limpo e simples, entregando informação de forma eficiente sem ser tão prolixo quanto o GPT ou tão “exibido” quanto o Grok.

Tom e Linguagem

O Claude se destaca por respostas simples, relacionáveis e muito humanas. O tom é prático e acessível, indo direto às dicas acionáveis sem enrolação.

Uso de palavras-chave

O Claude foi o único modelo que ignorou as palavras-chave em parte dos testes, usando a principal apenas em 1 de 3 saídas. Quando incluía, era na conclusão e de forma um pouco forçada.

Legibilidade

O Sonnet do Claude ficou bem pontuado na escala Flesch-Kincaid, entre 8º e 9º ano (inglês simples), só um pouco atrás do Grok. Enquanto o Grok mudou o tom e vocabulário para isso, o Claude usou vocabulário semelhante ao GPT-4o. O que melhorou a legibilidade? Frases curtas, palavras do dia a dia e nada de enrolação.

Meta Llama

O ponto mais forte do Llama foi o uso de palavras-chave. Por outro lado, o estilo de escrita foi pouco inspirado e um pouco prolixo, mas ainda menos entediante que o GPT-4o. O Llama é como o primo do GPT-4o – uma escolha segura, com estilo um pouco mais verboso e vago. É uma ótima opção se você gosta do estilo dos modelos da OpenAI, mas quer evitar clichês clássicos do GPT.

Tom e Linguagem

Os artigos gerados pelo Llama lembram muito os do GPT-4o. O nível de prolixidade e vagueza é parecido, mas o tom é prático e acessível.

Uso de palavras-chave

A Meta venceu no teste de uso de palavras-chave. O Llama usou a principal mais de uma vez, inclusive na introdução, e incluiu expressões similares e outras palavras relevantes de forma natural.

Legibilidade

Na escala Flesch-Kincaid, o texto ficou entre 10º e 12º ano (difícil), com pontuação 53,4 – um pouco melhor que o GPT-4o (51,2). Com o texto curto, a própria palavra “sustentabilidade” já afeta a legibilidade. Ainda assim, há espaço para melhorar.

xAI Grok

O Grok surpreendeu bastante, principalmente no tom e na linguagem. Com um tom muito natural e descontraído, parece que você está recebendo dicas de um amigo próximo. Se o seu estilo é informal e direto, o Grok é a escolha ideal.

Tom e Linguagem

A saída ficou muito boa. A linguagem é natural, frases curtas e o Grok usa bem expressões idiomáticas. O modelo mantém seu tom principal e eleva o nível de texto humanizado. Observação: o tom descontraído do Grok nem sempre é adequado para conteúdo B2B e focado em SEO.

Uso de palavras-chave

O Grok usou a palavra-chave solicitada, mas só na conclusão. Outros modelos posicionaram melhor e adicionaram palavras relevantes, enquanto o Grok priorizou o fluxo do texto.

Legibilidade

Com linguagem acessível, o Grok passou fácil no teste Flesch-Kincaid, com nota 61,4 (7º-8º ano, inglês simples). É o ideal para tornar temas acessíveis ao público geral. A diferença na legibilidade é quase palpável.

Considerações Éticas no Uso de LLMs

O poder dos LLMs depende da qualidade dos dados de treinamento, que às vezes podem ser tendenciosos ou imprecisos, levando à propagação de desinformação. É fundamental revisar e checar conteúdos gerados por IA quanto à justiça e inclusão. Ao testar diferentes modelos, lembre-se de que cada um tem abordagem diferente sobre privacidade de dados e limitação de saídas prejudiciais.

Para orientar o uso ético, as organizações devem estabelecer diretrizes envolvendo privacidade de dados, mitigação de vieses e moderação de conteúdo. Isso inclui diálogo regular entre desenvolvedores de IA, redatores e especialistas jurídicos. Confira alguns pontos críticos:

• Vieses nos Dados de Treinamento: LLMs podem perpetuar vieses existentes.
• Checagem de Fatos: Revisão humana é necessária para validar saídas da IA.
• Riscos de Desinformação: IA pode gerar informações falsas convincentes.

A escolha dos LLMs deve estar alinhada às diretrizes éticas de conteúdo da organização. Tanto modelos open source quanto proprietários devem ser avaliados quanto ao potencial de uso indevido.

Limitações da Tecnologia LLM Atual

Vieses, imprecisões e “alucinações” continuam sendo grandes problemas em conteúdos gerados por IA. Devido às diretrizes internas dos modelos, isso muitas vezes resulta em saídas vagas e de pouco valor. Empresas precisam de treinamento e medidas de segurança extras para lidar com esses problemas. Para pequenos negócios, tempo e recursos para treinamento personalizado muitas vezes são inviáveis. Uma alternativa é adicionar essas capacidades usando modelos gerais via ferramentas de terceiros como o FlowHunt.

O FlowHunt permite dar conhecimento específico, acesso à internet e novas capacidades aos modelos básicos clássicos. Assim, você escolhe o modelo certo para cada tarefa sem limitações do modelo base ou múltiplas assinaturas.

Outro grande desafio é a complexidade desses modelos. Com bilhões de parâmetros, podem ser difíceis de gerenciar, entender e depurar. O FlowHunt garante muito mais controle do que apenas prompts simples em chats. Você pode adicionar capacidades individuais como blocos e ajustá-los para criar sua própria biblioteca de ferramentas de IA prontas para uso.

O Futuro dos LLMs na Redação de Conteúdo

O futuro dos modelos de linguagem (LLMs) na redação de conteúdo é promissor e empolgante. À medida que esses modelos evoluem, prometem maior precisão e menos vieses na geração de conteúdo. Isso significa que redatores poderão produzir textos confiáveis, com qualidade humana, usando a IA.

Os LLMs vão além do texto e se tornarão especialistas em criação multimodal. Isso inclui manipulação de texto e imagens, ampliando o conteúdo criativo para diversos setores. Com conjuntos de dados maiores e melhor filtrados, os LLMs criarão conteúdos mais confiáveis e refinarão estilos de escrita.

Porém, no momento, os LLMs ainda não fazem tudo isso sozinhos, e essas capacidades estão divididas entre diferentes empresas e modelos, cada um disputando sua atenção e dinheiro. O FlowHunt reúne todos e permite