A IA conversacional deve depender de grandes modelos de linguagem?

A IA teria um desempenho melhor com uma mentalidade de “mais é melhor”? A precisão do processamento de linguagem natural (NLP) depende de incontáveis bytes de dados para alcançar níveis rudimentares de conversação. Da gramática à semântica, há mais nuances nos modelos de conversação de IA do que simplesmente baixar dicionários em conjuntos de dados.

Large language models (LLMs) são chatbots de IA de conversação que estão conquistando o mundo, como o ChatGPT. Produtos como o ChatGPT são o modelo para o futuro da IA conversacional – que depende de LLMs – ou sua popularidade está fornecendo informações sobre o que os humanos poderiam fazer melhor?

O que é um exemplo de IA conversacional?

BERT e ChatGPT são as IAs de conversação mais conhecidas do mundo. LLMs extraem informações de entrada de dados, como livros e fontes sempre atualizadas, como mídias sociais ou sites. Em conjunto com o NLP avançado, ele tenta construir respostas sintática e tonalmente, elaborando frases com o máximo de dados precisos possível enquanto lê como um humano.

Os designers de chatbots começaram a questionar se os modelos anteriores de IA de conversação que não dependiam de LLMs deveriam chegar à próxima fase dos chatbots. Por que a humanidade deveria continuar experimentando designs antiquados quando os LLMs criam respostas surpreendentemente autênticas e verossímeis?

Os humanos devem confiar nos LLMs para catalisar o crescimento da IA conversacional. Sua adaptabilidade e escalabilidade são incomparáveis às tecnologias anteriores, apesar de suas deficiências.

Como os modelos de linguagem podem mudar?

Os LLMs não são perfeitos - eles estão muito no início do desenvolvimento para não apresentarem muitas falhas. As alucinações afligem os LLMs, fornecendo aos usuários respostas inconsistentes ou totalmente imprecisas que soam convincentes em até 41% das vezes. Por que isso é um problema se esses modelos são o pico da IA de conversação moderna?

Soar como um ser humano torna as lacunas de dados ainda mais problemáticas porque nenhum conjunto de dados pode acessar todas as partes do conhecimento. Pode construir uma frase que o LLM percebe como sensata porque a informação está correta em contextos específicos. Ele não consegue discernir quando não é enquanto tenta se comunicar de maneira humana 100% do tempo. A construção da determinação pode ser um emaranhado de dados que soa tranqüilizador, mas não tem respaldo.

As alucinações podem ser um produto de má supervisão e curadoria de dados. Desvio de conceito, superajuste e subajuste são problemas que resultam em respostas incorretas até mesmo da IA de conversação mais madura. Quando o ambiente de aprendizado para a IA permite fazer conexões com anomalias ou dados irrelevantes que impediriam o discernimento de novos dados, você pode fazer a mesma pergunta aos LLMs duas vezes e obter duas respostas diferentes.

Como grandes modelos de linguagem influenciam a comunicação?

Nunca antes os LLMs o leigo teve acesso a uma IA de conversação tão imensa e poderosa. O advento do OpenAI foi uma mudança tecnológica necessária, pois os humanos precisavam brincar com a ferramenta para aumentar seu desempenho. Mais de 75% dos consumidores acreditam na capacidade da IA de se tornar mais humana, o que mostra a seriedade com que as pessoas interagem com as ferramentas.

Como os LLMs encontram padrões e relacionamentos ao analisar a linguagem, isso permite que os humanos entendam como as comunicações afetam o conhecimento. Se o ChatGPT procurasse em sites para obter uma resposta, como seu fraseado poderia influenciar a saída? Como os LLMs replicam as prioridades da humanidade com linguagem e comunicação, especialmente em ambientes digitais? Como a IA conversacional fala com as pessoas exige que todos – de cientistas da computação a estudantes – reflitam sobre como o mundo fala pessoalmente e online.

Mais contribuições do usuário equivalem a mais informações que ele pode usar para expandir seus recursos, também conhecido como processamento human-in-the-loop . As pessoas ajudam a identificar informações desatualizadas e melhorar a entrega. Empresas e indivíduos que não usavam LLMs anteriormente agora podem experimentar como podem simplificar vidas e agilizar operações. Em essência, esses recursos eram anúncios gratuitos para expansão e adoção de IA.

Aprimorando modelos de linguagem de IA

O futuro da IA conversacional pode contar com os LLMs como um trampolim ou revelar o próximo estágio de desenvolvimento. Apesar da precisão e da controvérsia, já causou um impacto cultural significativo em todo o mundo, iluminando a todos com acesso ao futuro. Talvez a IA não deva depender de LLMs para sempre, mas é indiscutível que é necessário agora para manter o ímpeto de progresso positivo.