Você já ouviu falar do Google Gemini? Google Gemini é a reformulação do Google Bard – sua primeira tentativa de criar um grande modelo de linguagem (LLM) como ChatGPT. Não decolou como planejado, com as ações despencando US$ 70 bilhões depois que um problema com o LLM fez com que ele se recusasse a gerar imagens de pessoas brancas. Mesmo assim, está funcionando agora e cobrando dos clientes US$ 19,99 mensais pelo serviço. Mas quais dados o Google está usando para treinar o Gemini? Leia mais para descobrir.
Coleta abrangente de dados
O treinamento do Gemini depende de um vasto e variado conjunto de dados coletado do extenso ecossistema digital do Google. Se não quiser que o Gemini use suas informações, você deve remover seus dados do Google. Isso inclui:
- Dados Textuais: textos de páginas da internet, livros e artigos acadêmicos nos mecanismos de busca e bibliotecas digitais do Google. A informação textual ajuda Gêmeos a compreender e gerar respostas de texto semelhantes às humanas.
- Dados Visuais: Imagens e vídeos de recursos da Web acessíveis ao público ensinam o modelo a reconhecer e interpretar o conteúdo visible de forma eficaz.
- Dados de áudio: Sons e palavras faladas de várias fontes melhoram a capacidade de Gêmeos de compreender e gerar fala.
- Google Nuvem: O Google usou muitos dados pessoais do Google Cloud – haveria uma cláusula de aceitação que muitas pessoas não conheciam.
Esses tipos de dados de múltiplas fontes permitem ao Gemini processar e compreender consultas multimodais complexas. Mas você acha que será tão bom e avançado quanto o ChatGPT?
Avançando capacidades multimodais
O que diferencia o Gemini é sua capacidade de integrar e sintetizar informações em diferentes conjuntos de dados desde os estágios iniciais de seu treinamento – algo que o ChatGPT não conseguiu fazer porque a tecnologia ainda estava em desenvolvimento. Mas lançou as bases para tecnologias como a Gemini.
Este treinamento multimodal elementary é essencial para a criação de uma IA que não apenas imite a interação humana, mas que compreenda e interaja contextual e materialmente. Por exemplo, Gêmeos pode analisar uma imagem médica, consultar literatura médica relevante e redigir uma resposta abrangente. Sim, outras formas de IA podem fazer isso, mas Gemini afirma que fará melhor.
Considerações Éticas e Medidas de Segurança
O Google implementou protocolos robustos para garantir que o treinamento do Gemini siga altos padrões éticos (os padrões éticos são uma grande preocupação da IA). O processo de treinamento inclui:
- Teste de preconceito e segurança: Procedimentos concebidos para identificar e mitigar preconceitos nas respostas da IA. Isso garante que as interações de Gêmeos sejam justas e não perpetue estereótipos ou espalhe desinformação.
- Teste Adversário: Técnicas usadas para tornar a IA robusta contra tentativas de manipulação de seus resultados. Isso aumenta a segurança e a confiabilidade do modelo.
- Colaboração com especialistas externos: Parcerias com especialistas do setor para revisar e refinar o comportamento da IA. O objetivo é manter a transparência e a responsabilidade na forma como a Gemini opera.
Implicações e direções futuras
Os dados de treinamento usados pelo Gemini influenciam suas capacidades atuais e preparam o terreno para desenvolvimentos futuros em IA.
À medida que a Gemini evolui e aprende continuamente com novos dados, a adaptação às mudanças e a expansão da sua compreensão das interações humanas tornar-se-ão quase perfeitas. Será que algum dia a IA chegará ao ponto de replicar perfeitamente comportamentos e compreensão semelhantes aos humanos? Os teóricos da conspiração que nos dizem que a IA dominará o mundo e ativará a destruição dos robôs esperam que não.
Gemini é um grande avanço no treinamento de IA. Ele demonstra o poder de aproveitar diversos conjuntos de dados em múltiplas modalidades. Será tão bom quanto os outros modelos de IA? O tempo vai dizer.
Crédito da imagem: unsplash.com/images
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