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Empresas de inteligência artificial (IA), como a OpenAI, estão explorando novas técnicas de treinamento para superar os desafios enfrentados no desenvolvimento de modelos de linguagem cada vez maiores.

Como traz, a Reuters, a OpenAI, por exemplo, lançou recentemente o modelo o1, que utiliza abordagens mais “humanas” para melhorar o raciocínio e a tomada de decisão dos algoritmos. Especialistas acreditam que essas inovações podem mudar o cenário competitivo da IA e alterar a demanda por recursos, como energia e chips especializados.

Anteriormente, acreditava-se que expandir modelos de IA com mais dados e poder de computação seria a chave para melhorar seu desempenho.

No entanto, Ilya Sutskever, cofundador da OpenAI, agora alerta que a ampliação pura de dados tem seus limites. Ele acredita que estamos entrando em nova era de “descoberta”, onde a qualidade do treinamento é mais importante do que simplesmente aumentar a quantidade de dados e poder computacional.

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Especialistas da IA acreditam que devemos entrar na era em que a qualidade do treinamento vai valer mais que a quantidade de dados usada (Imagem: Gorodenkoff/Shutterstock)

A técnica que pode superar os limites da IA

Uma das principais técnicas sendo exploradas é a computação em tempo de teste, que aprimora os modelos durante a fase de “inferência”, quando eles são usados na prática;
Em vez de selecionar uma única resposta imediatamente, os algoritmos podem gerar múltiplas opções e avaliar qual delas é a mais adequada, permitindo maior complexidade nas tarefas e melhor desempenho;
No modelo o1, por exemplo, essa técnica é usada para simular um tipo de raciocínio humano, permitindo que o sistema resolva problemas de maneira mais eficiente, como demonstrado em uma tarefa de pôquer.

Essa abordagem pode ter impacto significativo na demanda por hardware de IA. A competição por chips de IA da Nvidia, que dominam o mercado de treinamento, pode mudar à medida que a ênfase se desloque para a inferência, onde novas soluções de nuvem e servidores distribuídos podem ganhar mais importância.

Essa mudança pode alterar as apostas de investidores, como Sequoia e Andreessen Horowitz, que financiavam o desenvolvimento de modelos caros de IA, mas, agora, observam com cautela as mudanças no mercado.