Meta lança ferramentas de IA, incluindo uma que verifica a precisão de outros modelos de IA

A Meta Platforms lançou na sexta-feira uma série de novos produtos de IA, incluindo um “Self-Taught Evaluator” que é capaz de verificar a precisão de outros modelos de IA. O modelo é, portanto, relatado como capaz de oferecer menos envolvimento humano no processo de desenvolvimento dos modelos de IA.

A empresa-mãe do Facebook e Instagram disse na sexta-feira que estava lançando os novos modelos de IA após sua introdução em um artigo de agosto que explicou em detalhes como depende da mesma técnica de “cadeia de pensamento” usada por pares, o criador do ChatGPT OpenAI lançou recentemente modelos 01.

Isso deve permitir que o modelo de IA faça julgamentos confiáveis sobre as respostas dos modelos.

A Meta quer abordar os desafios de imprecisões

De acordo com um artigo da Reuters, o modelo pode verificar e melhorar a precisão das respostas para problemas difíceis, como aqueles em assuntos como ciência, matemática e programação, porque envolve a decomposição de problemas complexos em etapas lógicas menores.

A Meta revelou que suas intenções incluem abordar os desafios experimentados com outros modelos de IA como o ChatGPT, além de críticas sobre respostas desatualizadas e imprecisas.

Pesquisadores da Meta supostamente usaram dados gerados inteiramente por IA para treinar o modelo avaliador, removendo a entrada humana nessa etapa.

Dois dos pesquisadores da Meta disseram à Reuters que a capacidade de usar IA para avaliar outras IA de forma confiável oferece um vislumbre de um possível caminho para construir autônomos que podem aprender com seus próprios erros.

“Esperamos que, à medida que a IA se torne cada vez mais super-humana, ela fique cada vez melhor em verificar seu trabalho, para que na verdade seja melhor que a média dos humanos.” Pesquisador Jason Weston.

“A ideia de ser autoensinado e capaz de se autoavaliar é basicamente crucial para a ideia de chegar a esse nível de IA super-humana”, acrescentou.

A Meta está a caminhar para uma IA autónoma

De acordo com os investigadores, os intervenientes na indústria da IA veem estes agentes como assistentes digitais suficientemente inteligentes para realizar uma variedade de tarefas sem intervenção humana.

Os investigadores sustentam que os modelos de autoaperfeiçoamento poderiam eliminar a necessidade de um processo muitas vezes caro e ineficiente utilizado atualmente, chamado Aprendizado por Reforço a partir de Feedback Humano. Este processo requer a entrada de anotadores humanos que devem ter especialização para rotular dados com precisão e verificar se as respostas a consultas complexas de matemática e escrita estão corretas.

Concorrentes do setor, como a Google e a Anthropic, também publicaram artigos de investigação sobre o conceito de RLAIF, ou Aprendizado por Reforço a partir de Feedback da IA.

No entanto, ao contrário da Meta, estas outras empresas tendem a não disponibilizar os seus modelos para uso público.

Especialistas da indústria de IA opinaram que o uso de IA para verificar a IA é significativo para construir aplicações de IA autônomas que podem operar sem intervenção humana. Isso significa que, eventualmente, os modelos de IA aprenderão com seus próprios erros, se autocorrigirão e melhorarão sem qualquer entrada de humanos.

O gigante das redes sociais também lançou outras ferramentas, incluindo uma atualização do seu Modelo de Identificação de Imagens Segment Anything (SAM), uma ferramenta que acelera os tempos de resposta dos LLMs e conjuntos de dados que podem ser utilizados para ajudar na descoberta de novos materiais inorgânicos.