O campo da inteligência artificial está passando por uma profunda transformação. A expansão em escala de grandes modelos de linguagem (LLM) não é mais o objetivo principal, mas sim melhorar a "capacidade de raciocínio" do modelo. Isso marca que o desenvolvimento da IA entrou em uma nova etapa que se concentra na qualidade e no raciocínio. O editor de Downcodes explicará as mudanças nesta tendência do setor e as razões por trás disso.
A indústria da inteligência artificial atingiu um grande ponto de viragem: as empresas líderes mudaram a sua direcção de desenvolvimento, deixando de perseguir modelos de linguagem em larga escala para se concentrarem na melhoria da capacidade de raciocínio do modelo. Esta mudança irá remodelar o padrão de desenvolvimento de toda a indústria da IA.
Segundo a Reuters, os principais laboratórios de IA estão enfrentando dificuldades. O desenvolvimento de modelos de linguagem em grande escala não requer apenas dezenas de milhões de dólares de investimento, mas também muitas vezes encontra dificuldades técnicas, como falhas no sistema. Muitas vezes, leva vários meses para avaliar o desempenho de um modelo.
Este gargalo de desenvolvimento afetou gigantes da indústria. Há relatos de que o novo modelo Orion da OpenAI tem melhorias limitadas em comparação com o GPT-4, e o Gemini2.0 do Google também encontrou dificuldades semelhantes. Quanto à Anthropic, seu CEO Dario Amodei disse que está replanejando a rota de desenvolvimento do Opus 3.5.
Ilya Sutskever, ex-cofundador da OpenAI e agora chefe da Safe Superintelligence (SSI), destacou: A década de 2010 foi uma era de expansão e agora entramos em uma nova fase de exploração e descoberta. Esta afirmação é particularmente atraente porque Sutskever tem defendido a ideia de que quanto maior, melhor.
A nova direção na indústria aponta para a computação em tempo de teste, que dá aos modelos de IA mais tempo para pensar e resolver problemas passo a passo. Esta abordagem centra-se no desenvolvimento das capacidades de raciocínio do sistema de IA para que este possa gerar múltiplas soluções e avaliá-las, em vez de simplesmente responder rapidamente.
Esta mudança também pode afetar o cenário do mercado de hardware. Embora a Nvidia domine o hardware tradicional de treinamento de IA, novos paradigmas de computação apresentam oportunidades para outros fabricantes de chips como a Groq. No entanto, a indústria prevê que tanto os métodos tradicionais como os novos possam ser utilizados no futuro para alcançar uma relação custo-eficácia óptima.
Muitos membros da indústria acreditam que, embora o desenvolvimento do modelo de linguagem tradicional continue, o foco da indústria começou a mudar. Isto marca que o desenvolvimento da IA entrou numa nova fase que presta mais atenção à qualidade e à capacidade de raciocínio.
A indústria de IA está mudando da busca de escala para a busca de inteligência. Isto não é apenas um ajuste no caminho técnico, mas também um repensar da direção futura do desenvolvimento da IA. Esta transformação trará novos desafios e oportunidades, que merecem atenção contínua. O editor de Downcodes continuará trazendo a você as últimas tendências do setor.