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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

LLMs autoevolutivos avançam

E se os grandes modelos de linguagem pudessem aprender com as próprias experiências, sem intervenção humana? Essa é uma área de pesquisa promissora, mas há obstáculos a superar.

Nos últimos dois anos, os grandes modelos de linguagem (LLMs) evoluíram de forma extraordinária, muito graças ao acesso a grandes conjuntos de dados e à orientação humana. Ainda assim, costumam enfrentar limites de desempenho à medida que a complexidade e a diversidade das tarefas que executam aumentam. Para resolver essa questão, as pesquisas focam hoje no desenvolvimento dos Self-Evolving Language Models ( LLMs autoevolutivos).

A autoevolução permite que os LLMs adquiram, refinem e aprendam com suas próprias experiências, de forma autônoma, sem supervisão humana. Esse novo paradigma de treinamento — inspirado no aprendizado por tentativa e erro — oferece a possibilidade de dimensionar os LLMs em direção à superinteligência.

A tese é a de que, ao aprender com suas próprias experiências, um LLM pode otimizar seu processo de aprendizagem, reduzindo a necessidade de anotação e supervisão humana extensiva, levando ao treinamento e implantação mais eficientes. E também à escalabilidade e à capacidade de lidar com tarefas sofisticadas.

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