Às vezes experimentamos vídeos curtos e lemos discussões na comunidade de escritores. Sob um dos vídeos sobre escrita, encontramos este comentário:

“o que vocês discutem no chat não é base para o aprendizado de IA, e mais, se vocês criarem um novo chat a partir da sua conta, ele não saberá o que vocês discutiram em outros chats com ele. então, do chat vocês não terão nada roubado, mas se postarem na rede, aí sim”


O problema é que a memória do chat e o treinamento do modelo não estão diretamente relacionados. Um novo chat pode realmente não saber nada sobre o anterior. Isso não prova que as mensagens e arquivos enviados não foram usados para melhorar o modelo.

Chats de usuário comuns (ChatGPT, Claude, DeepSeek, Qwen, Alice, GigaChat) podem usar dados carregados para treinamento. As condições dependem do produto específico e do tipo de conta. No ChatGPT e Claude, isso pode ser limitado nas configurações. Outros chats podem ter regras diferentes, por isso é melhor verificá-las antes de carregar um manuscrito.

Serviços especializados geralmente funcionam via API. Nesse caso, o texto é passado para o modelo executar uma solicitação específica e, por padrão, não é usado pelo provedor para treinamento.

Você também pode se conectar à API por conta própria, mas terá que configurar chaves, pagamento, solicitações e transmissão do histórico de mensagens. Um serviço especializado cuida dessa parte.

O LitCritic também funciona via API. Os textos são passados para o modelo apenas para análise ou geração de resposta.
Criamos cards e tentamos explicar em palavras simples a diferença entre um chat comum e um serviço especializado.

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