Você já ouviu falar do Google Gêmeos? Google Gemini é o novo nome do Google Bard, sua primeira tentativa de criar um grande modelo de linguagem (LLM) como ChatGPT. O projeto não decolou como esperado, com as ações caindo US$ 70 bilhões após um problema com a LLM, que se recusou a gerar imagens de pessoas brancas. No entanto, funciona agora e os clientes pagam US$ 19,99 por mês por este serviço. Mas quais dados o Google usa para treinar Gemini? Leia mais para descobrir.
Coleta abrangente de dados
O treinamento do Gemini baseia-se em um grande e variado conjunto de dados, coletados do vasto ecossistema digital do Google. Se não quiser que a Gemini use suas informações, você deverá excluir seus dados do Google. Isso inclui
- Dados de texto: Textos de páginas web, livros e artigos científicos nos motores de busca Google e bibliotecas digitais. As informações de texto ajudam Gêmeos a compreender e gerar respostas de texto semelhantes às humanas.
- Dados visuais: Imagens e vídeos de recursos da Internet disponíveis publicamente permitem que o modelo reconheça e interprete efetivamente o conteúdo visual.
- Dados de áudio: Sons e palavras faladas de diversas fontes melhoram a capacidade de Gêmeos de compreender e gerar fala.
- Google Cloud: o Google usou muitos dados pessoais do Google Cloud – supostamente havia uma cláusula de aceitação que muitas pessoas não conheciam.
Esses tipos de dados de múltiplas fontes permitem que o Gemini processe e compreenda consultas multimodais complexas. Mas você acha que será tão bom e avançado quanto o ChatGPT?
Melhore as capacidades multimodais
O que diferencia o Gemini é sua capacidade de integrar e sintetizar informações de diferentes conjuntos de dados nos estágios iniciais de seu treinamento – isso é algo que o ChatGPT não conseguiu fazer porque a tecnologia ainda estava em desenvolvimento. Mas lançou as bases para tecnologias como a Gemini.
Este treinamento multimodal fundamental é essencial para a criação de uma IA que não apenas imite a interação humana, mas que compreenda e interaja de maneira contextual e material. Por exemplo, Gêmeos pode analisar uma imagem médica, consultar a literatura médica relevante e escrever uma resposta abrangente. Certamente outras formas de IA podem fazer isso, mas a Gemini afirma fazê-lo melhor.
Considerações éticas e medidas de segurança
O Google possui protocolos robustos para garantir que o treinamento do Gemini atenda a altos padrões éticos (os padrões éticos são uma grande preocupação na IA). O processo de treinamento inclui os seguintes elementos
- Testes de parcialidade e segurança: Procedimentos concebidos para identificar e mitigar preconceitos nas respostas de IA. Isso ajuda a garantir que as interações de Gêmeos sejam justas e não perpetuem estereótipos ou espalhem informações erradas.
- Testes adversários: Técnicas usadas para tornar a IA robusta contra tentativas de manipulação de seus resultados. Isso aumenta a segurança e confiabilidade do modelo.
- Colaboração com especialistas externos: Parcerias com especialistas do setor para revisar e refinar o comportamento da IA. O objetivo é manter a transparência e a responsabilidade na operação da Gemini.
Implicações e direções futuras
Os dados de treinamento usados pelo Gemini influenciam suas capacidades atuais e preparam o terreno para futuros desenvolvimentos de IA.
À medida que o Gemini evolui continuamente e aprende com novos dados, adapta-se às mudanças e desenvolve a sua compreensão das interações humanas, o que o tornará quase perfeito. Será que um dia a IA será capaz de reproduzir perfeitamente o comportamento e a compreensão humana? Os teóricos da conspiração que nos dizem que a IA dominará o mundo e desencadeará a destruição de robôs esperam que não.
Gemini representa um avanço significativo no treinamento de IA. Ele demonstra o poder de aproveitar diversos conjuntos de dados em múltiplas modalidades. Terá um desempenho tão bom quanto outros modelos de IA? O futuro dirá.
Crédito da foto: unsplash.com/photos
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