Na segunda-feira, uma equipe de engenheiros e executivos da Databricks, uma empresa de ciência de dados e IA, realizou uma reunião virtual via Zoom para descobrir se seus esforços na criação de um excepcional modelo de linguagem de inteligência artificial haviam valido a pena. Seu projeto, chamado DBRX, foi desenvolvido ao longo de vários meses e custou aproximadamente $10 milhões. Semelhante em design ao ChatGPT da OpenAI, as verdadeiras capacidades do DBRX só seriam reveladas após os testes finais. Finalmente, Jonathan Frankle, o principal arquiteto de redes neurais da Databricks e líder da equipe DBRX, compartilhou as emocionantes notícias com seus colegas. "Nós superamos tudo", declarou ele. A equipe respondeu com aplausos, gritos e emojis de aplausos. Frankle, que normalmente evita cafeína, se permitiu alguns goles de um latte gelado depois de uma noite sem dormir compilando os resultados. A Databricks pretende lançar o DBRX sob uma licença de código aberto, permitindo que outros construam em cima do seu trabalho. Frankle apresentou dados que demonstraram a superioridade do DBRX em relação a outros modelos de código aberto em diversos benchmarks, incluindo resposta a perguntas de conhecimento geral, compreensão de leitura, resolução de quebra-cabeças lógicos e geração de código. O DBRX superou o Llama 2 da Meta e o Mixtral da Mistral, dois dos modelos de IA mais populares disponíveis como código aberto. "Sim!", exclamou Ali Ghodsi, CEO da Databricks, ao ver as pontuações. Frankle acrescentou que eles até mesmo ultrapassaram o modelo de IA Grok do Elon Musk, recentemente disponibilizado pelo sua empresa, xAI. Ele brincou ao mencionar que receber um tuíte malicioso do Musk seria considerado um sucesso. Para surpresa de todos, o DBRX também se aproximou do GPT-4, modelo fechado da OpenAI que alimenta o ChatGPT e é amplamente considerado o auge da inteligência artificial.

Frankle estava radiante, afirmando que eles estabeleceram um novo padrão de ponta para modelos de linguagem grandes (LLMs) de código aberto. Ao tornar o DBRX de código aberto, a Databricks se junta ao movimento desafiador da abordagem secreta de empresas proeminentes no campo da IA generativa. A OpenAI e o Google guardam cuidadosamente o código de seus modelos GPT-4 e Gemini de linguagem grandes, enquanto concorrentes como a Meta escolheram lançar seus modelos, acreditando que isso promoverá inovação e acessibilidade para mais pesquisadores, empreendedores, startups e empresas estabelecidas. A Databricks não apenas tem como objetivo compartilhar seu modelo de código aberto, mas também pretende divulgar o processo de criação do mesmo. A Meta não forneceu todos os detalhes sobre a criação de seu modelo Llama 2. A Databricks planeja lançar um post no blog detalhando seu trabalho e até mesmo convidou a WIRED para observar seus engenheiros tomando decisões cruciais durante o processo de treinamento de multimilionário do DBRX. Este vislumbre destaca a complexidade de construir modelos de IA líderes, mas também o potencial de redução de custos devido aos avanços recentes no campo. Combinado com a disponibilidade de modelos de código aberto como o DBRX, isso sugere que o desenvolvimento de IA continuará em um ritmo acelerado. Ali Farhadi, CEO do Allen Institute for AI, enfatizou a importância de uma maior transparência na construção e treinamento de modelos de IA. À medida que as empresas buscam cada vez mais uma vantagem sobre os concorrentes, o campo se tornou mais sigiloso. Farhadi acredita que a transparência é crucial, especialmente quando há preocupações sobre os riscos associados aos modelos de IA avançados. Ele expressou sua apreciação por quaisquer esforços em direção à transparência e afirmou também que espera que uma parcela significativa do mercado adote modelos abertos. "Precisamos de mais disso", concluiu ele.