O fim do GPT-4? O chefe da OpenAI revela a direção futura da inovação em IA
De acordo com os últimos relatórios, Altman, CEO da OpenAI, emitiu recentemente uma declaração impressionante: ele acredita que entramos em uma nova era de pesquisa em inteligência artificial, na qual a estratégia de melhorar o desempenho simplesmente aumentando o tamanho do modelo está desatualizada. Esta é uma observação importante porque esta estratégia impulsionou muitos avanços importantes na IA nos últimos anos, incluindo os próprios modelos GPT-3 e GPT-4 da OpenAI.
O argumento de Altman é que os avanços futuros da IA exigirão estratégias mais complexas do que apenas aumentar o tamanho do modelo. Ele destacou que embora o GPT-4 seja um modelo muito poderoso, sua melhoria de desempenho não é linear, ou seja, o desempenho não pode ser melhorado continuamente simplesmente aumentando o tamanho do modelo. Além disso, ele observou que as restrições físicas, como o número de data centers e a rapidez com que podem ser construídos, também limitam o crescimento do tamanho do modelo.
Isso não quer dizer que o GPT-4 ou modelos grandes semelhantes não tenham valor. Na verdade, o GPT-4 já mostrou um desempenho impressionante em muitas aplicações, inclusive no mecanismo de busca Bing da Microsoft e no chatbot Bard do Google. No entanto, a opinião de Altman é que a futura investigação em IA exigirá estratégias mais sofisticadas, incluindo novos designs ou arquiteturas de modelos de IA, e ajustes adicionais baseados no feedback humano.
Esta visão é um lembrete importante para os investigadores e profissionais de IA de que não podemos confiar apenas no aumento do tamanho do modelo para impulsionar o progresso da IA. Precisamos de encontrar novas estratégias e métodos para superar as limitações das tecnologias existentes e promover o desenvolvimento da tecnologia de IA. Isto poderia incluir novas arquiteturas de modelos, métodos de treinamento mais eficientes ou projetos de sistemas de IA mais complexos.
No geral, o anúncio de Altman é um marco importante, marcando a nossa entrada numa nova era de investigação em IA. Nesta nova era, precisaremos de estratégias e métodos mais sofisticados para impulsionar o progresso da IA, indo além do simples aumento do tamanho do modelo. Este é um lembrete importante para pesquisadores e profissionais de IA e também fornece uma nova direção para futuras pesquisas em IA.
