Um documento supostamente vazado da OpenAI sugere os planos da organização para desenvolver Perceptibilidade Sintético Universal (AGI) até 2027. A informação vazada, que é especulativa e não totalmente verificável, descreve um roteiro para o desenvolvimento de AGI da OpenAI, incluindo o treinamento de um parâmetro de 125 trilhões padrão multimodal denominado Q-Star, que foi concluído, mas não lançado devido aos altos custos.
O documento vazado também discute a renomeação de modelos GPT e o cancelamento de determinados projetos. Ele faz referência a vários modelos e vazamentos, incluindo Arus e GOI, e aborda os níveis de AGI, desde a superinteligência emergente até a superinteligência sintético. O documento aprofunda ainda mais a preço da descrição de parâmetros em modelos de IA, comparando-a com sinapses no cérebro humano, e discute o dimensionamento do desempenho da IA com descrição de parâmetros. Menciona ações judiciais, porquê a de Elon Musk, que impactaram o cronograma da OpenAI. Ou por outra, o documento aborda o noção de leis de escalonamento da chinchila, que sugerem que o desempenho da IA pode ser significativamente melhorado através do treinamento em mais dados, mesmo com menos parâmetros. Vamos dar uma olhada nos detalhes.
Um documento que se acredita vir da OpenAI está circulando e fazendo as pessoas falarem. Sugere que, até 2027, poderemos partilhar o nosso mundo com Perceptibilidade Universal Sintético (AGI) – máquinas que têm a capacidade de compreender e aprender qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa realizar.
Data de lançamento do OpenAI AGI vazada
No núcleo deste progressão potencial está um padrão colossal de IA divulgado porquê Q-Star. É um gigante no mundo da IA, com impressionantes 125 trilhões de parâmetros. Os parâmetros são porquê as células cerebrais da IA, e quanto mais você tiver, mais inteligente a IA pode ser potencialmente. Pense nisso porquê o salto de uma calculadora para um supercomputador. Mas produzir um pouco tão avançado não sai barato e os custos atrasaram seu lançamento.
No entanto, a OpenAI não está unicamente colocando todos os ovos na mesma cesta. O documento sugere uma mudança no seu projecto de jogo. Eles estão se afastando de seus conhecidos modelos GPT, que têm sido um grande negócio no mundo da IA. Em vez disso, estão se concentrando em novos modelos, porquê Arus e GOI, que são trampolins no caminho para a AGI. Cada padrão é um degrau na escada, aproximando-nos do dia em que a IA poderá igualar-se à perceptibilidade humana. Assista ao vídeo aquém gentilmente criado pelo TheAIGRID para saber mais sobre a traço do tempo AGI da OpenAI e o que isso pode valer para o horizonte da perceptibilidade sintético.
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Mas o caminho para a AGI não envolve unicamente a construção de modelos de IA maiores e melhores. Trata-se também de velejar por águas legais complicadas. A OpenAI teve sua quota de emaranhados jurídicos, incluindo um processo envolvendo o magnata da tecnologia Elon Musk. Estas batalhas legais mostram o quão provocador pode ser ultrapassar os limites da tecnologia.
Há também um pouco chamado leis de graduação de chinchila de que fala o documento. Esta é uma teoria bastante interessante. Isso sugere que você pode tornar a IA mais inteligente não unicamente adicionando mais parâmetros, mas treinando-a com mais dados. É porquê ensinar uma petiz com mais livros, em vez de unicamente dar-lhe uma sala de lição maior. Isso pode valer que podemos treinar IA de maneira mais eficiente e barata, o que seria um grande negócio para todos na extensão.
Portanto, o que tudo isso significa para você e para mim? Se leste documento for real, significa que a AGI pode não estar tão longe quanto pensávamos. A OpenAI está avançando, desenvolvendo modelos porquê o Q-Star e explorando novas abordagens com Arus e GOI. Eles também estão lidando com os obstáculos legais que acompanham a inovação e buscando maneiras mais inteligentes de treinar IA.
A teoria do AGI é emocionante e um pouco assustadora. É uma novidade fronteira em tecnologia e a OpenAI parece estar liderando o processo. À medida que nos aproximamos de 2027, a expectativa sobre o que poderá vir a seguir aumenta. Veremos máquinas capazes de pensar e aprender porquê nós? Só o tempo dirá, mas uma coisa é certa: a jornada até lá será alguém para seguir.
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