São Paulo — InkDesign News — A evolução das tecnologias de machine learning e deep learning está mudando o panorama da inteligência artificial. Modelos como os de linguagem generativa estão redefinindo interações e aumentando a produtividade no setor.
Arquitetura de modelo
Os modelos de linguagem como GPT-4 e Claude são exemplos de arquiteturas baseadas em deep learning, com bilhões de parâmetros otimizando a geração de texto. O uso de transformers, uma arquitetura introduzida pela primeira vez no artigo "Attention Is All You Need", revolucionou como esses modelos processam informações.
Treinamento e otimização
O treinamento envolve técnicas avançadas de self-supervised learning, eliminando a necessidade de rotulação manual extensiva. Modelos aprendem a prever palavras ocultas e a gerar texto de maneira autônoma. “Em vez de depender exclusivamente de humanos para rotular dados, os modelos agora conseguem aprender sozinhos.” (In place of relying solely on humans to label data, models are now able to learn on their own.) — Dr. Ana Silva, Pesquisadora, Instituto de Tecnologia. A automação desse processo resulta em uma redução significativa do tempo de treinamento, permitindo que os modelos se adaptem rapidamente a novos conjuntos de dados.
Resultados e métricas
Os resultados são visíveis em várias aplicações. Modelos treinados exibem métricas de acurácia notáveis, capazes de gerar texto coerente e relevante em contextos variados. Um estudo recente mostrou que modelos como GPT-4 não apenas competem, mas muitas vezes superam especialistas humanos em tarefas específicas. “Esses modelos não apenas imitam padrões de alimentação de dados, mas também ajustam a saída para melhor atender às solicitações.” (These models not only mimic data feeding patterns but also adjust the output to better meet requests.) — Dr. Paulo Mendes, Engenheiro de Dados, Universidade de São Paulo.
A aplicação prática dessas tecnologias está se expandindo. Empresas estão adotando modelos de linguagem generativa para atender a demandas específicas, como criação de conteúdo e suporte ao cliente. O futuro aponta para um potencial crescente na integração de sistemas de IA, onde engenheiros e máquinas trabalharão juntos, redefinindo as práticas do setor.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
