Um estudo recente mostrou que o desempenho do GPT-4 em tarefas de desafio de reconhecimento visual não era ideal. Os pesquisadores observaram que isso pode ser porque as imagens na tarefa são muito comuns em conjuntos de treinamento, resultando em GPT-4 confiando mais na memória do que um reconhecimento visual real para concluir a tarefa. Essa descoberta nos lembra que, mesmo que os grandes modelos tenha um bom desempenho em determinadas tarefas, elas precisam ser cuidadosamente avaliadas por suas habilidades reais.
Os resultados deste estudo enfatizam a importância das capacidades de generalização do modelo. Embora o GPT-4 tenha alcançado um sucesso significativo no conjunto de treinamento, isso não significa que ele possa ter um desempenho igualmente bem em uma gama mais ampla de cenários da vida real. O desempenho de um modelo no conjunto de treinamento não representa totalmente sua capacidade em aplicações práticas; portanto, ao avaliar o desempenho de um modelo, ele deve ser testado em uma amostra mais ampla.
Uma das pesquisas atuais se concentra é melhorar a generalização do modelo e a robustez das amostras adversárias. À medida que a escala do modelo continua a se expandir, como garantir que ele possa manter o desempenho estável ao enfrentar novos dados ou ataques adversários se tornaram um problema urgente. Os pesquisadores estão explorando várias abordagens, incluindo a melhoria das estratégias de treinamento, a introdução de novas técnicas de regularização e o desenvolvimento de métodos de treinamento adversários mais poderosos.
Além disso, o estudo também nos lembra que não é suficiente apenas testar o modelo no conjunto de treinamento. Para avaliar de maneira mais abrangente o desempenho do modelo, os pesquisadores precisam testar diversos conjuntos de dados, incluindo aqueles que são diferentes do conjunto de treinamento. Somente dessa maneira podemos entender com mais precisão o desempenho do modelo em aplicações práticas e descobrir suas limitações potenciais.
Em suma, embora modelos grandes, como o GPT-4, mostrem ótimos recursos em muitas tarefas, ainda precisamos ser cautelosos. Melhorar a capacidade de generalização e a robustez do modelo, além de conduzir testes abrangentes em diferentes conjuntos de dados, é uma direção importante para pesquisas futuras. Somente dessa maneira podemos entender e utilizar melhor esses modelos avançados e promover o desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial.