Você já se perguntou como os assistentes de voz, uma das mais fascinantes aplicações da Inteligência Artificial, aprendem a responder às suas perguntas? Como eles sabem responder a uma ampla gama de consultas, desde o clima até receitas de culinária? A resposta está na forma como esses assistentes, ou modelos de linguagem, são treinados. Recentemente, a OpenAI, uma das líderes em pesquisa de Inteligência Artificial, publicou um artigo que lança luz sobre uma técnica eficaz para treinar esses modelos, chamada supervisão de processos.
A supervisão de processos é como um professor paciente que orienta um aluno passo a passo através de um problema, em vez de simplesmente dizer a resposta correta. Isso é particularmente útil para problemas complexos que exigem várias etapas para resolver. Por exemplo, se você perguntar ao seu assistente de voz, uma aplicação prática do GPT-4, como fazer um bolo, ele precisará explicar várias etapas, desde a mistura dos ingredientes até a temperatura e o tempo de cozimento.
A OpenAI descobriu que essa abordagem de “ensino passo a passo” é muito mais eficaz do que simplesmente focar no resultado final. Isso faz sentido, certo? Quando aprendemos algo novo, geralmente é mais útil entender o processo, em vez de apenas o resultado final.
Além disso, o estudo também destacou a importância da aprendizagem ativa. Isso significa que o modelo de linguagem aprende a se adaptar com base no feedback do usuário. Então, se você corrigir seu assistente de voz quando ele cometer um erro, ele aprenderá com isso e melhorará suas respostas no futuro.
No entanto, há um desafio que precisamos estar cientes. Às vezes, esses modelos de linguagem podem gerar informações que não têm base na realidade ou nos dados de entrada, algo que os pesquisadores chamam de “alucinações”. É como se o assistente de voz inventasse uma resposta que soa plausível, mas na verdade é incorreta. A OpenAI está trabalhando em maneiras de detectar e corrigir essas alucinações para melhorar a precisão das respostas.
Então, o que isso significa para nós, usuários comuns de tecnologia? Significa que a maneira como interagimos com nossos assistentes de voz ou outras ferramentas de inteligência artificial pode afetar a qualidade das respostas que recebemos. Se fornecermos feedback útil e orientarmos nossos assistentes de voz através de problemas passo a passo, eles podem aprender a nos fornecer respostas mais precisas e úteis.
Um exemplo prático disso pode ser visto em uma situação hipotética onde perguntamos a um assistente de voz sobre a programação diária de um personagem fictício, Steven. O assistente, utilizando o GPT-4, analisa as informações fornecidas, como os horários em que Steven foi visto fazendo várias atividades, e faz suposições sobre quando Steven poderia ter ido à livraria. A resposta do assistente é baseada em uma análise lógica das informações fornecidas, demonstrando a capacidade do GPT-4 de processar informações e fornecer respostas úteis e relevantes.
No entanto, é importante notar que a eficácia dessa interação depende do alinhamento do modelo de linguagem com as instruções do usuário. O alinhamento é uma medida de quão bem o modelo de linguagem segue as instruções do usuário e fornece respostas que estão de acordo com as expectativas do usuário. Se o modelo de linguagem não estiver alinhado com as instruções do usuário, ele pode fornecer respostas que são tecnicamente corretas, mas não úteis ou relevantes para o usuário.
Portanto, para melhorar nossa interação com ferramentas de inteligência artificial e obter melhores respostas, é crucial que trabalhemos para melhorar o alinhamento. Isso pode ser feito fornecendo instruções claras e específicas, fornecendo feedback ao modelo de linguagem para ajudá-lo a aprender e melhorar, e utilizando técnicas de supervisão de processos para garantir que o modelo de linguagem esteja seguindo as instruções corretamente.
Em resumo, a interação eficaz com a inteligência artificial é uma via de mão dupla. Não se trata apenas de como a IA responde, mas também de como nós, como usuários, interagimos com a IA. Ao melhorar o alinhamento e fornecer instruções claras e feedback, podemos melhorar a qualidade das respostas que recebemos e tornar a IA uma ferramenta mais útil e eficaz.
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Referências de onde eu tirei essas informações:
Improving mathematical reasoning with process supervision (openai.com)
[2202.01344] Formal Mathematics Statement Curriculum Learning (arxiv.org)
[2305.20050] Let’s Verify Step by Step (arxiv.org)
Texto: Guilherme Silveira
Revisão: Vitória Parise
Imagem: Midjourney
