Introdução
Muitas pessoas usam o ChatGPT para resolver cálculos matemáticos e se frustram ao perceber que, às vezes, os resultados estão errados. Mas será que o problema é realmente do modelo? Ou será que você está fazendo a pergunta da forma errada?
Este tutorial vai te ajudar a entender por que o ChatGPT pode errar cálculos, explicando a diferença entre um LLM (Large Language Model) e o Code Interpreter. Além disso, você aprenderá a fazer perguntas corretas para evitar erros matemáticos.
Se você já se perguntou por que o ChatGPT pode errar até mesmo contas simples, este guia é para você.
1. O que é um LLM e por que ele erra cálculos?
Um LLM (Large Language Model) é um modelo de inteligência artificial treinado para processar e gerar textos. Ele funciona prevendo qual é a próxima palavra ou número mais provável com base em milhões de exemplos vistos durante o treinamento.
No entanto, um LLM não é uma calculadora. Ele não faz contas, apenas tenta gerar a resposta mais provável com base no que já aprendeu. Isso significa que:
- Para cálculos simples e comuns, o modelo pode acertar, porque já viu essas contas antes.
- Para cálculos mais difíceis ou incomuns, ele pode errar, pois não está realmente calculando, apenas tentando prever um resultado com base em padrões de texto.
- Se um cálculo envolve várias etapas, o modelo pode perder informações ao longo do processo, gerando erros ainda maiores.
Exemplo de erro de um LLM
Se você perguntar:
“Quanto é 763 × 482?”
O ChatGPT pode até acertar, mas também pode dar um resultado incorreto, porque ele não está resolvendo a conta matematicamente, apenas tentando lembrar de algo parecido que já viu antes.
Outro exemplo:
“Quanto é 1.234.567 dividido por 89?”
O modelo pode dar um número incorreto porque ele não está realmente dividindo os números, apenas tentando prever um valor que parece certo.
Esse problema acontece porque um LLM foi projetado para gerar texto, não para calcular.
Então, como resolver esse problema?
2. O que é o Code Interpreter e como ele resolve cálculos corretamente?
O Code Interpreter é uma funcionalidade que permite ao ChatGPT executar código de programação, especialmente em Python. Isso significa que ele realmente faz cálculos, sem depender de previsões de texto.
Com o Code Interpreter, o modelo pode:
- Resolver contas matemáticas simples e complexas com precisão.
- Trabalhar com números grandes sem erros.
- Resolver equações, cálculos estatísticos e até mesmo problemas de álgebra.
- Criar gráficos e analisar dados de arquivos.
A principal diferença entre um LLM e o Code Interpreter é que o primeiro tenta prever a resposta, enquanto o segundo realmente executa cálculos matemáticos corretos.
Exemplo de cálculo correto com o Code Interpreter
Se você quiser garantir que o cálculo será feito corretamente, basta pedir explicitamente para usar o Code Interpreter:
Pergunta correta:
“Use o Code Interpreter para calcular 763 × 482.”
Isso garante que a operação será feita corretamente, pois agora o modelo executará o cálculo real, em vez de tentar prever um número.
Se precisar resolver uma equação:
“Resolva a equação x² + 5x – 6 = 0 usando o Code Interpreter.”
Isso faz com que o modelo use cálculos matemáticos precisos para encontrar a resposta correta.
3. Como fazer perguntas corretas para evitar erros?
Agora que você sabe a diferença entre um LLM e o Code Interpreter, é importante saber como estruturar perguntas de forma correta para evitar respostas erradas.
Perguntas que podem gerar erros (sem Code Interpreter)
- Quanto é 527 × 314?
- Qual é a raiz quadrada de 1048576?
- Resolva x² – 4x + 3 = 0
Esses pedidos podem gerar respostas erradas porque o modelo pode tentar prever um número em vez de calcular corretamente.
Perguntas corretas (usando o Code Interpreter)
- “Calcule com precisão: 527 × 314.”
- “Use o Code Interpreter para calcular a raiz quadrada de 1048576.”
- “Resolva a equação x² – 4x + 3 = 0 usando o Code Interpreter.”
Quando você inclui essas instruções no seu pedido, o ChatGPT entende que deve usar ferramentas matemáticas para resolver a questão com exatidão.
4. Como testar na prática?
Agora que você já sabe como fazer perguntas corretamente, tente testar na prática.
- Peça um cálculo sem especificar que quer usar o Code Interpreter e veja se a resposta está correta.
- Agora, faça o mesmo pedido, mas deixando claro que quer que o Code Interpreter resolva.
- Compare os resultados.
Você perceberá que, ao pedir explicitamente pelo Code Interpreter, os cálculos são sempre exatos, sem erros de previsão.
Se você precisar de gráficos, análise de dados ou processamento de arquivos, o Code Interpreter também pode ajudar.
Conclusão
Se o ChatGPT já te deu um cálculo errado, agora você sabe o motivo. Um LLM não foi projetado para calcular, apenas para prever respostas baseadas em padrões. Para resolver cálculos corretamente, você precisa pedir explicitamente que o Code Interpreter seja usado.
Sempre que precisar de precisão matemática, use frases como:
- “Use o Code Interpreter para…”
- “Resolva essa equação com o Code Interpreter.”
Seguindo essas dicas, você nunca mais terá problemas com cálculos errados no ChatGPT.
Agora, que tal testar você mesmo? Faça um pedido correto e veja os resultados!