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OpenAI, Google e Anthropic enfrentam barreiras inesperadas no desenvolvimento de IA avançada

Apesar dos avanços recentes, gigantes da IA como OpenAI, Google e Anthropic estão a enfrentar desafios inesperados no desenvolvimento de modelos mais avançados. Problemas como custos elevados, escassez de dados de treino de qualidade e preocupações éticas com segurança e enviesamento estão a dificultar o progresso esperado.

O que Precisas de Saber:

• Escalabilidade Sob Questionamento: A crença de que mais poder computacional e dados resultam automaticamente em IA superior está a ser posta em causa, dado o aumento exponencial dos custos de treino, que podem atingir $100 bilhões num futuro próximo.

• Modelos com Performance Abaixo das Expectativas:

  • Orion da OpenAI: Ficou aquém das expectativas, especialmente em tarefas de codificação, e não representa um avanço significativo em relação ao GPT-4.

  • Gemini da Google: Mostrou progressos limitados em relação ao modelo anterior, levando a um lançamento com menos inovações do que o esperado.

  • Claude 3.5 Opus da Anthropic: Sofreu atrasos, com melhorias incrementais que não justificam os elevados custos de desenvolvimento.

• Escassez de Dados de Alta Qualidade: As empresas estão a deparar-se com limitações na obtenção de dados humanos de qualidade, recorrendo a dados sintéticos, que nem sempre oferecem a diversidade necessária para melhorar os modelos.

• Custos Elevados de Treino: O desenvolvimento de IA está a tornar-se economicamente insustentável, especialmente para alcançar melhorias apenas incrementais.

• Preocupações Éticas e de Segurança: Questões como enviesamento e segurança continuam a desafiar as empresas a equilibrar avanços tecnológicos com responsabilidade social.

A minha Opinião: Teremos atingindo o pico da inovação de AI? É o que parece, pelo menos, por agora. Apesar das previsões de Sam sobre AGI ser alcançada em 2025, parece que os desenvolvimentos dos últimos modelos têm sido mais difíceis do que as empresas têm dados a entender.

Ainda assim, a OpenAI quer lançar em Janeiro o “Operator”, uma forma agentificação de IA. Sam diz que este poderá ser o próximo grande avanço em IA. E se realmente acontecer, isso sim é um bom passo para uma real utilização de IA para todos.

Nous Research lança Forge Reasoning API para revolucionar capacidades de raciocínio em LLMs

A Nous Research introduziu o Forge Reasoning API Beta, um sistema inovador que combina técnicas avançadas de raciocínio para melhorar o desempenho de modelos de linguagem como o Hermes 3, permitindo que modelos menores compitam com gigantes da indústria. A nova API integra tecnologias como Monte Carlo Tree Search, Chain of Code e Mixture of Agents, oferecendo uma nova abordagem para tarefas complexas.

O que Precisas de Saber:

• Nova API de Raciocínio: O Forge Reasoning API utiliza técnicas como Monte Carlo Tree Search (MCTS) para planeamento, Chain of Code (CoC) para resolver problemas baseados em código e matemática, e Mixture of Agents (MoA) para integrar respostas de vários modelos.

• Modelos Compatíveis: Forge suporta modelos como Hermes 3, Claude Sonnet 3.5, Gemini e GPT-4, permitindo combinações entre modelos para melhorar a diversidade das respostas.

• Superando Modelos Maiores: O Hermes 3, quando equipado com Forge, superou modelos maiores como o o1 da OpenAI e o Sonnet em tarefas matemáticas complexas (AIME benchmark).

• Interface Gratuita: A Nous Research também lançou uma plataforma de chat gratuita com o modelo Hermes 3, oferecendo uma interface para interações simplificadas.

• Foco em Aplicações Reais: O Forge não apenas brilha em benchmarks, mas também está a ser testado para aplicações práticas em cenários de raciocínio complexo e análise de dados.

• Acessibilidade Beta: O Forge Reasoning API Beta está disponível para um grupo seleto de utilizadores, com feedback a ser usado para expandir as capacidades do sistema

A minha Opinião: Esta tecnologia do Forge é uma prova de que o open source pode ser uma solução para a IA. Mostra que não é preciso gastar milhões para fazer progressos, o que é ótimo. Mas, ao mesmo tempo, é importante lembrar que esses modelos gigantes têm um papel essencial. Muitas vezes, são a base para que modelos menores, como o Hermes 3, possam ser criados.

Acho que focar em raciocínio avançado, como o Forge faz, é o caminho mais sustentável neste momento. Afinal, construir modelos maiores está a tornar-se um desafio cada vez mais complicado, como vimos na notícia acima. Com estas novas técnicas, como o Monte Carlo Tree Search ou o Chain of Code, até modelos pequenos podem dar respostas muito melhores. E o melhor? Podemos melhorar o raciocínio do modelo sem ter que mexer nos modelos base.

Agora, será que estas técnicas vão chegar a ser usadas nos modelos líderes, como o o1? É possível, mas não estou 100% convencido. Ainda assim, o que me parece claro é que o Forge não é exclusivo de startups ou grandes empresas. É uma ferramenta que, em teoria, qualquer um pode usar. Pelos menos para já. O Forge não é open source e, pode (acho eu) ser adquirido por qualquer dos grandes.

Tendo em conta as dificuldades de construir modelos maiores, acho que este tipo de abordagem mais focada em inteligência e flexibilidade pode mesmo ser o futuro da IA. E tu, achas que esta mudança vai pegar?

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AI Numa Frase

Mais uma saída da OpenAI, desta vez da equipa de Safety Systems.

X permite que utilizadores não pagos que usem o Grok gratuitamente.

OpenAI elabora um programa de como o governo dos EUA poderá funcionar na era AI.

Estudo mostra que AI escreve poesia indistinguível de humanos.

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