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.
Este é um conteúdo exclusivo para assinantes.
Cadastre-se grátis para ler agora
e acesse 5 conteúdos por mês.
É assinante ou já tem senha? Faça login. Já recebe a newsletter? Ative seu acesso.
Se você já recebe nossas newsletters,
preencha seu e-mail que lhe mandaremos instruções
Voltar Opa! Parece que este e-mail não está cadastrado ainda.Tente novamente ou, se quiser fazer um novo cadastro, clique aqui.
Crie sua senha para o e-mail
e atualize suas informações
É assinante ou já tem senha? Faça login. Já recebe a newsletter? Ative seu acesso.
Cadastre-se grátis, leia até 5 conteúdos por mês,
e receba nossa newsletter diária.
VoltarPronto! Só falta um passo.
Clique no link do e-mail que enviamos para
retornar aqui e finalizar seu cadastro.