Google revela um modelo avançado de pensamento e raciocínio

Sexta-feira 20 Dezembro 2024 - 18:00

A Google anunciou o lançamento de um novo modelo experimental de inteligência artificial denominado “Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental”, que é um modelo concebido para melhorar as capacidades de pensamento lógico e resolver problemas complexos nas áreas de programação, matemática e física, à semelhança do modelo o1.

Os testes iniciais indicam que há muito espaço para desenvolvimento e progresso, embora o modelo ainda esteja em fase experimental.

A Google disponibiliza o novo modelo através da plataforma AI Studio, que é uma plataforma para o desenvolvimento de modelos de inteligência artificial. abordagem.

Numa publicação sobre “Ele foi treinado para usar ideias para melhorar as suas capacidades dedutivas”.

“Vemos resultados promissores quando o tempo de processamento computacional do modelo aumenta durante a análise das questões”, disse Dean.

O modelo Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental é baseado no modelo Gemini 2.0 Flash recentemente anunciado pela Google e o seu design é semelhante a outros modelos, como o o1 da OpenAI. Estes modelos visam autoavaliar os seus resultados para reduzir os erros comuns encontrados nos modelos tradicionais de IA.

No entanto, este processo tem um custo de tempo; Estes modelos requerem maior tempo para chegar às respostas, variando entre segundos a minutos, devido à análise aprofundada das questões e explicação das etapas de pensamento durante o trabalho.

Por outro lado, alguns testes mostraram que o modelo ainda enfrenta desafios em questões fáceis. Por exemplo: Quando lhe pediram para especificar o número de letras “R” na palavra “morango”, respondeu incorretamente que eram apenas “duas letras”.

De acordo com relatos dispersos, a Google tem múltiplas equipas de mais de 200 investigadores focados no desenvolvimento destes modelos, no meio de tentativas de encontrar novos métodos para melhorar o desempenho dos modelos de inteligência artificial.

Estes modelos enfrentam críticas relacionadas com os seus elevados custos e a forte dependência de enormes capacidades computacionais, e permanece a questão de saber se serão capazes de manter este nível de progresso no futuro.