Se você quiser saber mais sobre o modelo OpenAI Q* Star AI que aparentemente está em desenvolvimento. Este guia rápido fornece uma visão geral do que sabemos até agora e o que você pode esperar deste modelo de IA que pode nos aproximar da inteligência artificial geral (AGI). Mas o que é Q* e como funciona?
Digamos que você esteja navegando no complexo mundo do aprendizado de máquina e da inteligência artificial, onde o objetivo é criar um sistema que possa compreender e prever uma ampla gama de resultados a partir de diferentes tipos de dados. O Q Star da OpenAI é como uma nova ferramenta em seu kit, projetada para tornar esse processo mais eficiente e preciso.
No centro da abordagem da Q Star está a ideia de reduzir a entropia, o que significa que ela está constantemente se refinando para melhor ajustar os dados. Isso envolve uma técnica chamada Q learning, que ajuda o modelo a tomar decisões mais precisas, reduzindo a aleatoriedade e aumentando a certeza. Imagine que você está alisando o cobertor da cama, tentando ajustá-lo mais aos objetos. Para uma explicação mais aprofundada, assista ao vídeo recentemente criado por David Shapiro explicando a analogia da “topologia geral” para modelos baseados em energia.
A analogia do cobertor
A analogia da “topologia geral” é uma representação metafórica usada para explicar a paisagem dos níveis de energia em um modelo baseado em energia. Aqui está uma descrição passo a passo:
- A paisagem: Imagine um cobertor espalhado sobre uma superfície complexa, cuja superfície inferior representa a paisagem energética de uma EBM. Os picos e vales desta superfície correspondem aos estados de alta e baixa energia, respectivamente.
- Manipulando a cobertura: Ajustar os parâmetros de um EBM significa manipular a cobertura para ajustar-se à superfície subjacente o mais próximo possível. O objetivo é alinhar a cobertura (a compreensão do modelo sobre o cenário energético) com as configurações reais de baixa energia (vales) e alta energia (picos) da distribuição de dados que ele está aprendendo a modelar.
- Encontrar estados de baixa energia: No contexto dos EBMs, encontrar parâmetros de modelo que correspondam a estados de baixa energia é crucial para tarefas como modelagem generativa. Isso significa que o modelo pode gerar pontos de dados altamente prováveis (ou realistas) dependendo da distribuição dos dados aprendidos. A analogia geral ajuda a ilustrar o processo de exploração e povoamento destes vales.
- Complexidade e suavidade: A analogia também pode destacar a importância da topologia do panorama energético – seja ela suave ou irregular. Uma paisagem mais suave (cobertura mais uniforme) sugere que os algoritmos de otimização podem encontrar mais facilmente os mínimos globais (os pontos mais baixos), enquanto uma paisagem montanhosa (cobertura com muitas dobras) pode prender os algoritmos em mínimos locais, o que torna a otimização mais difícil.
O OpenAI Q Star explica
Depois que o modelo estiver bem treinado, você poderá gerar seu mapa matemático. Este mapa é como um plano detalhado da estrutura do modelo, que serve de guia para a resolução de diversos tipos de problemas. Q Star é particularmente versátil, capaz de processar dados temporais como tendências do mercado de ações, dados espaciais como mapas, modelos matemáticos e até conceitos complexos como emoções ou nuances de linguagem.
EBMs são um tipo de modelo que apresenta o processo de aprendizagem como um problema de minimização de energia. Nestes modelos, cada estado do sistema (por exemplo, uma configuração particular dos parâmetros do modelo) está associado a uma energia escalar. O objetivo do treinamento do modelo é ajustar seus parâmetros para que configurações desejáveis tenham menos energia do que configurações menos desejáveis. Essa abordagem é amplamente utilizada no aprendizado não supervisionado, inclusive em aplicações como modelagem generativa, onde o modelo aprende a gerar novos pontos de dados semelhantes aos do conjunto de treinamento.
Para navegar pela estrutura complexa do modelo para encontrar as melhores soluções, deve-se utilizar o algoritmo AAR. Pense neste algoritmo como um guia que o ajuda a percorrer a estrutura do modelo para encontrar respostas para novos problemas. É como se você tivesse um mapa que mostra o caminho a seguir para chegar ao seu destino, e o algoritmo RAA ajuda você a ler e seguir esse mapa para encontrar soluções.
Assista a este vídeo no YouTube.
É importante notar que esta explicação é baseada em uma compreensão teórica do Q Star. A operação real e os usos práticos do Q Star podem diferir desta analogia. No entanto, a ideia de um modelo que possa se adaptar para refletir com precisão a realidade, reduzir a entropia e navegar por vários espaços de problemas nos dá um vislumbre do que o futuro do aprendizado de máquina e da inteligência artificial pode nos reservar. À medida que essas tecnologias avançam, os métodos de treinamento e uso de modelos como o Q Star provavelmente também evoluirão.
Leia mais Guia:
- Os GFlowNets são o futuro da IA e o que são?
- Visão local de IA com o pequeno modelo de linguagem de visão Moondream
- Como refinar o modelo AI Mixtral 8x7B Mistral Ai Mixture of Experts (MoE)
- Modelo Juggernaut XL com iluminação nativa para geração de arte AI
- Microsoft Copilot AI adicionado ao Dynamics 365 Supply Chain Management
- Eficiência da CPU Intel e consumo de energia em jogos testados
