São Paulo — InkDesign News — O avanço em técnicas de machine learning e deep learning continua moldando o futuro da inteligência artificial, trazendo inovações e desafios na criação de agentes inteligentes e na avaliação de suas capacidades.
Arquitetura de modelo
A estrutura fundamental dos modelos de inteligência artificial, como os modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), é crucial para seu desempenho em tarefas específicas. Modelos como o Gemini da Google são projetados para responder dúvidas e realizar tarefas complexas por meio de arquiteturas avançadas. Essas redes neurais são otimizadas para realizar inferências em tempo real, crucial em aplicações que vão de assistentes virtuais a análise de dados.
Treinamento e otimização
O treinamento desses modelos requer enormes conjuntos de dados e potência computacional, muitas vezes usando técnicas como “transfer learning” e ajuste fino. Um exemplo disso é o uso de bibliotecas como DeepEval, que não apenas avalia a precisão das respostas dos agentes, mas também contribui para a sua contínua melhoria. “As ferramentas de avaliação ajudam a assegurar que os modelos estão entregando respostas coesas e corretas” — Gustavo Santos, Engenheiro de AI, Agno. Essa abordagem fornece metrics valiosas para pesquisadores e engenheiros de IA em busca de resultados mais precisos.
Resultados e métricas
Um aspecto crítico das implementações de IA é a análise de performance. Recentemente, um agente avaliado pelo método GEval da biblioteca DeepEval apresentou um escore de 0.9 em uma avaliação de coerência, indicando que “a resposta aborda diretamente o prompt e mantém um fluxo lógico” — associado a uma melhoria contínua em acurácia e tempo de resposta. Esse tipo de métrica proporciona uma visão clara da eficácia de agentes em contexto real.
As aplicações práticas dos resultados obtidos com esses modelos são vastas, abrangendo desde a automação de processos até assistentes pessoais. À medida que as pesquisas avançam, o foco está em melhorar a segurança e a ética no uso desses agentes, assegurando que operem dentro de limites éticos bem definidos e evitando a disseminação de informações prejudiciais.
Assim, a pesquisa em AI não só visa ao aprimoramento tecnológico, mas também à preservação dos direitos e segurança dos usuários, destacando-se como um dos principais desafios da evolução da inteligência artificial e do machine learning.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
