Como tornar qualquer LLM mais preciso em apenas algumas linhas de código

Muito longo; Para ler

A revolução da IA mudou com o surgimento de Large Language Models (LLMs) como o ChatGPT, indicando uma vitória sobre a complexidade dos dados. Esses LLMs enfrentam desafios devido a enormes conjuntos de dados (até um petabyte) e à natureza complexa da linguagem humana. Ferramentas centradas em dados, como o Cleanlab, revolucionaram o tratamento de dados de IA, automatizando processos de melhoria de dados e democratizando avanços. A IA centrada em dados é essencial devido a erros de anotação (7-50%) em conjuntos de dados do mundo real, dificultando o treinamento. OpenAI e ferramentas como Cleanlab priorizam a qualidade dos dados, permitindo melhorias significativas na precisão do modelo. Uma demonstração do Python mostra como o Cleanlab detecta problemas de etiqueta, filtra dados e treina modelos novamente, resultando em um notável aumento de precisão de 63% para mais de 66%. Essa abordagem centrada em dados é promissora para futuros LLMs como o GPT-5.