OpenAI enfrenta desafios na obtenção de dados para treinar novos modelos de IA
Os desafios de criar uma nova IA
A OpenAI está enfrentando dificuldades para reunir dados de qualidade para treinar “Orion”, seu próximo modelo de IA. Embora o modelo se saia bem em tarefas de linguagem, como tradução e geração de texto, ele apresenta baixo desempenho em áreas como codificação, um ponto em que modelos anteriores se destacavam mais.
Segundo um relatório do The Information (via Gadgets360), “Orion” não só enfrenta desafios de desempenho, mas também é mais caro de rodar em data centers, elevando os custos operacionais. Além disso, a diferença de qualidade entre “Orion” e o GPT-4 é considerada menor que a vista anteriormente entre o GPT-3 e o GPT-4, sugerindo que a OpenAI pode ter atingido um limite nos avanços por meio das técnicas atuais.
Para contornar o problema, a empresa montou uma equipe de fundações dedicada a encontrar novas fontes de dados de treinamento. Porém, não está claro se será possível obter dados de qualidade suficiente a tempo do lançamento planejado. Além disso, outras empresas como Anthropic e Mistral também enfrentam desafios similares, com melhorias de desempenho sendo menos significativas a cada nova versão. Uma solução sugerida é continuar o treinamento após o lançamento, ajustando a performance conforme os dados chegam. No entanto, isso seria uma medida paliativa e não resolveria o problema de forma definitiva.
Esses desafios refletem a crescente complexidade e os limites que o setor de IA enfrenta na evolução de seus modelos.
Share this content:
