Novo modelo de IA é 5,7x maior do que ChatGPT

📃Índice de Conteúdos

• Introdução
• Modelos de IA com parâmetros bilionários
• O novo modelo generativo de IA Aurora da Intel
• Os uso específicos da IA generativa da Intel
• O novo modelo de fala multilíngue da Meta
• A capacidade de reconhecimento de idiomas do modelo da Meta
• O treinamento do novo modelo da Meta
• Críticas e entusiasmo em relação ao modelo da Meta
• A pesquisa em treinamento de IA
• Os estágios de treinamento na arquitetura LLM
• Limitações e vantagens do treinamento LLM
• O futuro dos modelos multimodais
• O modelo componível de difusão da Kodı́
• A influência da IA em gigantes da tecnologia
• As declarações de Bill Gates sobre a IA
• A alegação da Microsoft sobre o uso inadequado de dados
• A disponibilidade comercial do software Adobe Firefly
• A demonstração do robô Eve da 1X e OpenAI
• Conclusão

💡Introdução

Hoje trazemos as últimas notícias e discussões sobre IA em menos de cinco minutos. Começamos com um anúncio da Intel sobre seu novo modelo de IA generativa, Aurora, que está sendo treinado com um trilhão de parâmetros. Em seguida, a Meta anuncia um novo modelo de fala multilíngue capaz de reconhecer mais de 4.000 idiomas. Discutiremos os casos de uso específicos desses modelos e as opiniões dos especialistas. Além disso, exploraremos pesquisas recentes sobre treinamento de IA e os estágios do processo. Por fim, falaremos sobre os avanços em modelos multimodais e as opiniões de Bill Gates sobre o futuro da IA. Vamos lá!

🗒️Modelos de IA com parâmetros bilionários

A Intel acaba de anunciar seu novo modelo de IA generativa, batizado de Aurora, que está sendo treinado com um trilhão de parâmetros. Enquanto algumas empresas questionam a necessidade de modelos com tantos parâmetros e conjuntos de dados tão grandes, a Intel tem um foco específico em casos de uso científico para sua nova criação. Alguns desses casos de uso incluem pesquisa em biologia sistêmica, câncer, ciências climáticas, cosmologia, química polimérica e ciência dos materiais. O conjunto de dados de um trilhão de parâmetros do Aurora é cerca de 5,7 vezes maior do que o conjunto de dados utilizado no chat GPT atualmente disponível.

🧬 O novo modelo generativo de IA Aurora da Intel

A Intel tem se dedicado à criação de modelos de IA com um trilhão de parâmetros, e o mais recente é o Aurora. Esse modelo generativo possui um conjunto de dados que é cerca de 5,7 vezes maior do que o conjunto de dados utilizado no chat GPT atualmente disponível. Com isso, a Intel busca explorar casos de uso científico, como pesquisa em biologia sistêmica, câncer, ciências climáticas, cosmologia, química polimérica e ciência dos materiais. O objetivo é impulsionar avanços nessas áreas por meio da geração de IA.

🧪 Os uso específicos da IA generativa da Intel

O modelo generativo Aurora da Intel tem aplicações específicas em áreas científicas. Um exemplo é a pesquisa em biologia sistêmica, que utiliza a IA para descobrir e compreender processos complexos no organismo humano. Além disso, a IA generativa pode ser aplicada em pesquisas sobre o câncer, identificando padrões e desenvolvendo estratégias de tratamento mais eficazes. A IA também pode contribuir para a ciência climática, permitindo uma análise mais detalhada e precisa dos dados ambientais. Estas são apenas algumas das áreas em que a IA generativa da Intel mostra grande potencial.

🗣️O novo modelo de fala multilíngue da Meta

A Meta, uma empresa conhecida por seu esforço na preservação de idiomas, anunciou um novo modelo de fala multilíngue capaz de reconhecer mais de 4.000 idiomas. Essa tecnologia representa um salto significativo em relação aos modelos atuais, que cobrem apenas cerca de 100 idiomas de forma abrangente. A Meta acredita que seu novo modelo de fala pode contribuir para ajudar as pessoas a acessarem informações e utilizarem dispositivos em seu idioma preferido.

🌍 A capacidade de reconhecimento de idiomas do modelo da Meta

O modelo de fala multilíngue desenvolvido pela Meta possui uma impressionante capacidade de reconhecer mais de 4.000 idiomas, o que é 40 vezes mais do que qualquer tecnologia anteriormente conhecida. Essa expansão no reconhecimento de idiomas pode facilitar o acesso à informação e o uso de dispositivos em diferentes línguas ao redor do mundo. Essa é uma mudança significativa, uma vez que atualmente apenas cerca de 100 idiomas têm cobertura abrangente pelos modelos de reconhecimento de fala existentes.

📚 O treinamento do novo modelo da Meta

A Meta treinou seu novo modelo de fala multilíngue utilizando uma grande quantidade de gravações de áudio de milhares de línguas presentes no Novo Testamento da Bíblia. No entanto, o treinamento de modelos em textos religiosos pode gerar polêmicas relacionadas a possíveis viéses. Apesar disso, a maioria dos pesquisadores está empolgada com as possibilidades trazidas por esse novo modelo da Meta. A empresa espera que seu modelo de fala multilíngue possa ajudar a preservar idiomas ameaçados de extinção e melhorar a acessibilidade à informação em diferentes línguas.

📚 Críticas e entusiasmo em relação ao modelo da Meta

O novo modelo de fala multilíngue da Meta recebeu críticas por ter sido treinado usando textos religiosos, o que pode introduzir possíveis viéses religiosos na tecnologia. No entanto, pesquisadores estão entusiasmados com o potencial desse modelo para ampliar o acesso à informação e ao uso de dispositivos em diferentes idiomas. Atualmente, apenas cerca de 100 idiomas têm cobertura abrangente pelos modelos de reconhecimento de fala existentes. Com o novo modelo da Meta, esse número poderá aumentar significativamente, possibilitando que mais pessoas utilizem a tecnologia de forma inclusiva.

📚 A pesquisa em treinamento de IA

Uma nova pesquisa sobre treinamento de IA apresentou resultados interessantes. Intitulada "Lima: menos é mais para o alinhamento", o estudo explora a arquitetura LLM e os estágios de treinamento envolvidos. O objetivo desse estudo é investigar a melhor forma de treinar IA, levando em consideração a quantidade de parâmetros e o alinhamento com as tarefas finais e preferências do usuário. Os pesquisadores concluíram que a maioria do aprendizado em modelos LLM ocorre no estágio de pré-treinamento, tornando a fase de ajuste fino menos crucial do que se pensava anteriormente.

🔍 Os estágios de treinamento na arquitetura LLM

A arquitetura LLM (Language Learning Model) envolve dois estágios principais de treinamento: o pré-treinamento não supervisionado para aprender representações de propósito geral a partir de texto bruto e o ajuste fino e aprendizado por reforço em larga escala para melhor alinhar com as tarefas finais e preferências do usuário. Esses estágios são essenciais para o treinamento eficaz de modelos de IA. A pesquisa recente concluiu que o aprendizado em modelos LLM ocorre principalmente no estágio de pré-treinamento, enquanto o ajuste fino tem um impacto menor, mas ainda importante, no desempenho do modelo final.

⚖️ Limitações e vantagens do treinamento LLM

A pesquisa sobre treinamento LLM apontou algumas limitações e vantagens desse método. Por um lado, o estágio de pré-treinamento permite que o modelo aprenda de forma geral e abrangente a partir de texto bruto, o que pode ser extremamente útil para tarefas futuras. Por outro lado, o ajuste fino e o aprendizado por reforço têm um papel menor no processo de treinamento. Essa descoberta tem implicações significativas para o desenvolvimento de modelos de IA e pode indicar que o estágio de pré-treinamento desempenha um papel mais crucial no aprendizado do que se pensava anteriormente.

🎨 O futuro dos modelos multimodais

Os modelos multimodais têm despertado muita atenção recentemente, especialmente quando se trata de explorar o que vem depois dos modelos LLM. Um modelo chamado Kodi, desenvolvido por um pesquisador da Nvidia, busca mapear qualquer combinação de modalidades (texto, imagem, vídeo e áudio) para outra mistura. Por exemplo, o modelo pode transformar um Prompt de "ursinho de pelúcia em um skate" em uma imagem de um urso de pelúcia andando de skate em uma rua chuvosa em Nova York. Esse avanço mostra a crescente versatilidade dos modelos multimodais e a capacidade de gerar resultados surpreendentes.

🌟 O modelo componível de difusão da Kodı́

O modelo componível de difusão chamado Kodı́ é um exemplo recente da evolução dos modelos multimodais. Desenvolvido por um pesquisador da Nvidia, o Kodi permite mapear combinações de modalidades, como texto, imagem, vídeo e áudio, para outras combinações específicas. Por exemplo, fornecendo um prompt de "urso de pelúcia em um skate", o modelo pode gerar uma imagem de um urso de pelúcia andando de skate em uma rua chuvosa de Nova York. Esse tipo de modelo demonstra a versatilidade e a capacidade surpreendente dos modelos multimodais em misturar e criar novas representações.

🌈 A influência da IA em gigantes da tecnologia

A IA não apenas cativa os usuários da internet, mas também grandes nomes e influenciadores, como Bill Gates. Recentemente, Gates expressou sua opinião sobre como a IA poderia transformar empresas como o Google e a Amazon. Ele afirma que a vitória será para aqueles que dominarem os assistentes pessoais, já que as pessoas nunca mais precisariam acessar sites de busca, produtividade ou compras. Gates também destacou o papel da Microsoft nessa competição e afirmou que ficaria triste se sua empresa não estivesse envolvida nessa corrida tecnológica.

📝 As declarações de Bill Gates sobre a IA

Bill Gates, em recentes declarações, destacou o impacto potencial da IA no futuro das empresas de tecnologia. Segundo Gates, a IA tem o poder de transformar empresas como o Google e a Amazon, tornando a busca tradicional e as compras em plataformas obsoletas. Ele acredita que os assistentes pessoais serão a próxima grande revolução, e a empresa que dominá-los sairá na frente. Gates também mencionou o importante papel da Microsoft nesse cenário e reforçou seu otimismo em relação ao envolvimento da empresa na competição pela liderança tecnológica.

📛 A alegação da Microsoft sobre o uso inadequado de dados

A Microsoft foi oficialmente acusada pela plataforma do Twitter de usar indevidamente seus dados, em meio a uma possível disputa maior sobre o uso da IA. Elon Musk já havia mencionado essa Questão no Twitter, e agora a acusação é reforçada por uma carta oficial dos advogados de Musk. A NBC, em uma matéria, destacou que a carta se concentra em um conjunto específico de infrações alegadas pela Microsoft, que envolvem a coleta de informações do banco de dados de tweets do Twitter. Essa disputa sinaliza tensões crescentes em torno do uso de dados pelas empresas de IA.

🕵️ A alegação da Microsoft sobre o uso inadequado de dados pelo Twitter

A Microsoft foi acusada oficialmente pelo Twitter de utilizar indevidamente seus dados, o que reforça a suspeita de Elon Musk sobre a utilização ilegal de dados pela empresa de tecnologia. A NBC divulgou uma matéria destacando que a carta dos advogados de Musk se concentra em um conjunto específico de infrações alegadas pela Microsoft, que envolvem a coleta de informações do banco de dados de tweets do Twitter. Essa disputa entre as duas empresas pode representar o início de uma grande batalha relacionada ao uso de dados na área de IA.

🖥️ A disponibilidade comercial do software Adobe Firefly

O software Adobe Firefly, que oferece recursos de IA, já está disponível para todos os usuários com um ID da Adobe. Essa plataforma permite que os usuários aproveitem os benefícios da IA em diferentes contextos, como edição automática de fotos, detecção de objetos e muito mais. Com essa disponibilidade comercial, a Adobe busca democratizar o acesso à IA e tornar suas funcionalidades acessíveis a um público maior. Os benefícios do Adobe Firefly já estão sendo aproveitados por usuários em todo o mundo.

🎨 O software Adobe Firefly e suas funcionalidades de IA

O Adobe Firefly é um software que oferece recursos de IA para os usuários. Essa plataforma permite que os usuários aproveitem os benefícios da IA por meio de funcionalidades como edição automática de fotos e detecção de objetos. Comercialmente disponível para todos os usuários com um ID da Adobe, o Adobe Firefly tem o objetivo de democratizar o acesso à IA e tornar suas funcionalidades acessíveis a um público maior. Essa plataforma já está sendo amplamente aproveitada por usuários em todo o mundo.

🤖 A demonstração do robô Eve da 1X e OpenAI

A 1X, empresa parceira da OpenAI, apresentou uma demonstração do robô Eve em ação no mundo real. Os vídeos mostram Eve agarrando e pegando objetos, além de abrir uma porta. Essa demonstração evidencia os avanços na área de robótica e a aplicação prática da IA em situações reais. Através dessa demonstração, a 1X e a OpenAI mostram o potencial da IA para auxiliar na execução de tarefas complexas e interagir com o ambiente de maneira eficiente.

🤖 A demonstração do robô Eve em ação

A empresa 1X, em parceria com a OpenAI, realizou uma demonstração impressionante do robô Eve. Os vídeos divulgados mostram Eve agarrando e segurando objetos com precisão, além de abrir uma porta. Essa demonstração prática revela os avanços na área de robótica e evidencia a aplicação da IA em situações do mundo real. O trabalho da 1X e da OpenAI ilustra como a IA pode contribuir para a execução de tarefas complexas e a interação eficiente com o ambiente.

📢 Conclusão

Neste resumo das principais notícias e discussões sobre IA, exploramos os modelos de IA com parâmetros bilionários, como o modelo generativo Aurora da Intel e o modelo de fala multilíngue da Meta. Também discutimos os estágios de treinamento na arquitetura LLM e as possibilidades dos modelos multimodais. Além disso, analisamos as opiniões de Bill Gates sobre a IA e a alegação da Microsoft sobre o uso inadequado de dados. Por fim, destacamos a disponibilidade comercial do software Adobe Firefly e a demonstração do robô Eve pela 1X e OpenAI. As últimas notícias e avanços em IA continuam a moldar o futuro da tecnologia e prometem transformar diversos setores em todo o mundo.

❓ FAQ

🤔 O que é IA generativa?

A IA generativa é um ramo da Inteligência Artificial que se baseia em modelos capazes de gerar novos conteúdos, como textos, imagens e músicas, a partir de um conjunto de dados e parâmetros predefinidos. Esses modelos têm a capacidade de aprender com exemplos e criar de forma autônoma, replicando características e padrões encontrados nos dados de treinamento.

💻 Qual é a diferença entre IA generativa e IA discriminativa?

A IA generativa e a IA discriminativa são abordagens diferentes para a resolução de problemas de Inteligência Artificial. A IA generativa se concentra em criar novos exemplos de dados com base em um conjunto de parâmetros e a aprendizagem de exemplos. Por outro lado, a IA discriminativa se concentra em classificar e distinguir exemplos de dados existentes com base em rótulos ou categorias predefinidas.

🌐 Como funciona o reconhecimento de idiomas em modelos de IA?

Os modelos de IA que realizam o reconhecimento de idiomas geralmente são treinados com conjuntos de dados extensos que contêm exemplos de áudio ou texto em diferentes línguas. Esses modelos aprendem padrões e características específicas de cada idioma e são capazes de reconhecer a qual idioma um novo exemplo pertence com base nas informações aprendidas durante o treinamento.

🔍 O que é o ajuste fino no treinamento de IA?

O ajuste fino é uma etapa do treinamento de modelos de IA em que o modelo pré-treinado é otimizado para uma tarefa específica ou conjunto de tarefas. Nessa etapa, os parâmetros do modelo são ajustados para maximizar o desempenho na tarefa desejada. O ajuste fino é geralmente necessário porque o modelo pré-treinado pode ter sido treinado em um conjunto de dados diferente ou para uma tarefa diferente da que se pretende realizar.

📸 Como a IA é usada na edição automática de fotos?

Na edição automática de fotos, a IA é usada para analisar a imagem e aplicar ajustes de forma inteligente. Algoritmos de IA são capazes de reconhecer elementos como iluminação, cor, contraste e detalhes da imagem. Com base nessas informações, a IA pode ajustar automaticamente esses elementos para melhorar a qualidade geral da foto. Isso pode incluir correções de exposição, aprimoramento de cores, remoção de ruído e outras otimizações específicas.