Na primeira edição de 2024, a IT Insight abre uma nova secção: AI Digest, um resumo do que mais importante está a acontecer no campo da inteligência artificial
Rumores sobre GPT–4.5 em produção desmentidos por Altman – por agora
Factos: A entrada em produção do GPT-4.5 foi alvo de muita especulação, em dezembro, com alguns utilizadores a afirmarem que já estavam a usar o novo modelo – mas o CEO da OpenAI, Sam Altman, negou os rumores. A confusão começou com uma imagem que mostrava um GPT-4.5 multimodal e mais caro. Sam Altman disse “nah” no Twitter/X e outros encontraram erros na imagem. Mesmo assim, alguns utilizadores disseram que o ChatGPT respondia com "GPT 4.5-turbo" quando lhe era perguntado em que versão se baseava, mas um funcionário da OpenAI disse que era uma "alucinação" Outros notaram que o ChatGPT estava mais eficiente, enquanto a conta do ChatGPT X aumentava o mistério, publicando emojis misteriosos. Impactos: Sam Altman e outros funcionários da OpenAI desmentiram os rumores, por isso talvez não devamos esperar um ChatGPT novo e mais poderoso em breve. Mas o ChatGPT parece estar a convalescer de alguma letargia que sofreu no início de dezembro, o que sugere pelo menos uma atualização no modelo pago, baseado em GPT-4. Microsoft mostra modelo de linguagem pequeno - mas poderoso
Factos: A Microsoft Research apresentou, em dezembro, o Phi-2, um modelo de linguagem “pequeno” de 2,7 mil milhões de parâmetros, que funciona num portátil ou num telemóvel e rivaliza com modelos maiores. O Phi-2 tem resultados excelentes em testes de raciocínio, linguagem, matemática e programação, superando modelos de 7 mil milhões de parâmetros e até o Gemini Nano 2 da Google de 3 mil milhões de parâmetros em alguns casos. A Microsoft diz que o segredo está na seleção de dados de qualidade e nas técnicas de transferência de conhecimento. Mas o modelo só está, por agora, disponível para investigação não comercial. Impactos: Conseguir estes resultados num modelo tão pequeno é impressionante – e permite um uso mais capaz em dispositivos locais e offline. A Microsoft está a competir com a Google, que lançou o Gemini Nano aproximadamente na mesma altura, e parece haver lugar no mercado a modelos de diversas escalas e não apenas aos da escala do GPT-4. DeepMind cria IA que aprende com humanos
Factos: Investigadores do Google DeepMind criaram uma forma da IA aprender com demonstrações humanas em tempo real numa simulação 3D – possibilitando a transmissão cultural com poucos dados. A transmissão cultural é uma designação para a transferência de conhecimentos de um indivíduo para outro. Num artigo publicado em dezembro na revista Nature, os investigadores afirmam que a IA observa movimentos e imita comportamentos. O sistema usa aprendizagem por reforço profunda, memória, atenção e aprendizagem automática de currículos para obter um bom desempenho. A IA pode generalizar, recordar e seguir objetivos humanos. Impactos: A transmissão cultural na IA permite ciclos de “feedback” que podem acelerar a aprendizagem. Este método é um passo para sistemas que acumulam conhecimento ao longo do tempo e abre caminho para que a evolução cultural desempenhe um papel algorítmico no desenvolvimento da chamada inteligência artificial geral.
Coligido por Henrique Carreiro Ilustrações de Teresa Rodrigues com o DALL-E |
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