Debate sobre o Plateau de Desempenho da IA com o Modelo Orion da OpenAI
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O mais recente modelo de IA da OpenAI, o Orion, mostra uma melhoria mínima em relação ao GPT-4, sugerindo uma desaceleração no progresso da IA generativa. Isso levanta dúvidas sobre as leis de escalonamento da IA, que assumem que mais dados e poder computacional levarão a avanços significativos. Embora o CEO da OpenAI, Sam Altman, apoie essas leis, alguns dentro da empresa estão céticos, observando os ganhos limitados de Orion. Os fatores que contribuem para essa desaceleração incluem dados de treinamento de alta qualidade limitados e desafios computacionais, com previsões de que os dados textuais podem se esgotar até 2028. Empresas estão explorando dados sintéticos como alternativa, apesar de suas dificuldades. Críticos como Gary Marcus alertam sobre retornos decrescentes na pesquisa de IA, embora alguns permaneçam esperançosos em relação a futuros avanços. A OpenAI, junto com a Anthropic, está investigando diferentes estratégias, como técnicas de inferência aprimoradas, para melhorar o desempenho dos modelos. Embora o ceticismo persista, muitos especialistas ainda apoiam as leis de escalonamento, mas isso pode mudar se os resultados continuarem a desapontar.O próximo modelo de IA da OpenAI, Orion, pode anunciar uma desaceleração nos avanços da IA, gerando debate sobre um possível platô no desempenho da inteligência artificial. De acordo com The Information, Orion mostra menos melhorias em relação ao GPT-4 do que modelos anteriores entre versões, levantando discussões sobre as leis de escala da IA, que sugerem que a inteligência artificial se torna mais inteligente com o aumento de dados e poder computacional. O CEO da OpenAI, Sam Altman, admitiu desafios relacionados a essas leis, já que dados e poder computacional estão se tornando mais difíceis de obter. Alguns especialistas argumentam que os desenvolvimentos em IA estão apresentando retornos decrescentes, com Ion Stoica da Databricks sugerindo que as melhorias no desempenho atual estão se estabilizando.
Esse sentimento é refletido na observação de que os modelos recentes de IA têm mostrado saltos menos dramáticos de desempenho, apesar do investimento significativo. Críticos como Gary Marcus enfatizam os benefícios decrescentes da escalabilidade, enquanto figuras como Ilya Sutskever e Kevin Scott permanecem otimistas sobre o potencial futuro da IA. Estratégias para melhorar o desempenho da IA podem se concentrar mais em melhorias de inferência, como demonstrado pelo recente lançamento da OpenAI, que se destacou em tarefas complexas. Apesar das preocupações, líderes da indústria em grande parte continuam acreditando nas leis de escala como o principal motor do progresso da IA.
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