IA "minúscula" supera gigantes: modelo 10 mil vezes menor vence LLMs em teste de lógica
Menos é mais?
Um novo modelo de inteligência artificial, surpreendentemente pequeno, está desafiando a noção de que "maior é sempre melhor" no desenvolvimento de IA. O modelo, conhecido como Tiny Recursive Model (TRM), superou alguns dos maiores e mais caros Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) do mundo em um notório teste de raciocínio lógico.
A façanha ocorreu no Abstract and Reasoning Corpus (ARC-AGI), um teste composto por quebra-cabeças visuais e lógicos projetados especificamente para "enganar" a maioria das máquinas. A pesquisa sugere uma nova rota, muito mais barata, para aprimorar as capacidades de raciocínio da inteligência artificial.
A força da especialização
Detalhado em um artigo no servidor arXiv, o TRM é radicalmente diferente dos LLMs. Ele é 10.000 vezes menor que os modelos de fronteira (como os que alimentam o ChatGPT) e não entende nem gera linguagem.
Sua força reside na especialização. O modelo foi treinado em um conjunto de dados muito limitado (cerca de 1.000 exemplos por tipo de quebra-cabeça) para se destacar apenas em tarefas lógicas, como sudokus e labirintos.
O método de treinamento também é diferente. Em vez de prever a próxima palavra em uma sequência, o TRM usa uma abordagem inspirada na arquitetura cerebral. Ele analisa um problema, propõe uma solução, compara-a com a resposta correta e, em seguida, refina seu palpite.
A IA repete esse processo de auto-refinamento por até 16 vezes antes de gerar sua resposta final, essencialmente "aprendendo estratégias" em ...
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