Análise de dados com inteligência artificial generativa: uma comparação com Deepseek e ChatGPT - dados iniciais

Abstract

Pesquisadores desenvolveram estudos mencionando que Modelos que utilizam Large Language Model (LLM) como Deepseek e ChatGPT são treinados com grandes volumes de dados para gerar respostas em linguagem natural. A partir do contexto, a pergunta de pesquisa que permeia este estudo é: Qual o desempenho do ChatGpt e Deepseek podem análise de dados? Este trabalho teve como objetivo comparar o desempenho do DeepSeek e do ChatGPT na análise de dados iniciais, avaliou critérios como precisão, velocidade de processamento, capacidade de contextualização e compreensão dos sistemas em relação aos dados. Foram extraídos dados de artigos publicados em um periódico científico da área da educação, que está hospedado no Portal de Periódicos Científicos da Universidade Federal do Rio Grande. Os documentos foram alocados para o Zotero e depois extraído em formato csv. Para realizar a análise, foram criados três prompts, que podem ser visualizados no quadro 1. Estes foram elaborados de maneira objetiva para que o sistema o entendesse. Com isso, foi enviada a planilha com as informações e a seguir os comandos. O quadro 1 apresenta os resultados. Os resultados indicaram que ambas as inteligências artificiais apresentam limitações quanto ao tratamento e extração de informações, especialmente em contextos de dados não estruturados. No entanto, o DeepSeek demonstrou maior resposta na interpretação dos prompts, respondendo com maior precisão às solicitações propostas.

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