A Inteligência Artificial está evoluindo rapidamente, trazendo mudanças significativas na era digital. Com isso, a revolução da IA está redefinindo como interagimos com o sistema, e os tradicionais chatbots genéricos se tornarão coisa do passado. Essa é a reflexão que faz o TechXplore.
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Um exemplo dessa transformação é o ChatGPT, alimentado pelos Modelos de Linguagem Avançados (LLMs), que se tornou o serviço online de crescimento mais rápido da história. Grandes empresas de tecnologia, como Google e Microsoft, estão integrando IA generativa em seus produtos, e líderes globais estão adotando essa ferramenta para impulsionar o crescimento econômico.
Dados de treinamento mais selecionados
O treinamento de LLMs geralmente se espalha por toda a rede, com sistemas de IA absorvendo conteúdo de livros e páginas da internet. No entanto, um conjunto de dados de treinamento mais focado poderia tornar os chatbots ainda mais úteis para pessoas que trabalham em determinados setores ou vivem em determinadas áreas.
A crescente importância dos dados na era da IA é indiscutível. Empresas como Meta e Google têm lucrado bilhões vendendo anúncios direcionados com base em dados de usuários. A OpenAI, por outro lado, tem uma abordagem diferente em relação aos dados.
O investimento em pesquisa
A revolução no mundo da IA está mudando o modelo de negócios das empresas que possuem grandes volumes de dados. Algumas big techs investem em pesquisa e desenvolvimento de IA há anos, enquanto exploram ao máximo seus recursos de dados.
Outras organizações, como X e Reddit, estão começando a cobrar pelo acesso à API, o sistema usado para extrair dados de seus sites. Para eles, a coleta de dados é uma despesa significativa por demandar um aumento no poder computacional para atender às consultas.
Uso de dados sintéticos
Uma alternativa é a utilização de dados sintéticos, criados por sistemas de IA para treinar modelos mais avançados. No entanto, essa criação apresenta desafios, uma vez que os dados sintéticos precisam ser diferentes o suficiente dos dados reais para ensinar algo novo aos modelos de chatbots, ao mesmo tempo que devem ser precisos o suficiente para serem úteis.
Para enfrentar esses desafios, os modelos de IA podem depender cada vez mais do feedback humano, especialmente quando se trata de precisão. Portanto, é provável que a procura de feedback humano para corrigir estas imprecisões aumente.
Pequenos modelos de linguagem em ascensão
Essas tendências emergentes na IA apontam para um futuro em que muitas organizações poderão criar seus próprios sistemas internos de IA, personalizados para seus próprios objetivos, usando dados especializados. Isso pode se revelar mais valioso a longo prazo do que depender de modelos genéricos como o ChatGPT.
O governo japonês, por exemplo, já reconheceu a importância de uma versão do ChatGPT centrada no Japão para atender às necessidades específicas do país. Empresas como a SAP também estão lançando seus próprios roteiros de IA para oferecer capacidades de desenvolvimento de IA personalizadas a organizações profissionais.
Consultorias de renome, como McKinsey e KPMG, estão explorando o treinamento de modelos de IA para fins específicos, e guias para criar versões personalizadas do ChatGPT podem ser facilmente encontrados online. Além disso, sistemas de código aberto, como o GPT4All, já estão disponíveis.
Enquanto os desafios de desenvolvimento e as questões regulatórias continuam a crescer para os LLMs genéricos, é possível que o futuro da IA seja moldado por uma variedade de modelos de linguagem pequenos e especializados, que podem superar a desvantagem de ter menos dados através do feedback humano valioso e direcionado.
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Fonte: Olhar Digital
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