{"id":2806,"date":"2023-07-21T14:55:24","date_gmt":"2023-07-21T14:55:24","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=2806"},"modified":"2024-03-28T00:46:52","modified_gmt":"2024-03-28T00:46:52","slug":"is-chatgpt-getting-worse-heres-everything-we-know-so-far","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/pt\/2023\/07\/is-chatgpt-getting-worse-heres-everything-we-know-so-far\/","title":{"rendered":"O ChatGPT est\u00e1 a piorar? Aqui est\u00e1 tudo o que sabemos at\u00e9 agora"},"content":{"rendered":"<p><strong>As capacidades do ChatGPT est\u00e3o a diminuir ao longo do tempo.<\/strong><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pelo menos, \u00e9 isso que milhares de utilizadores argumentam no Twitter, no Reddit e no f\u00f3rum da Y Combinator. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Os utilizadores casuais, profissionais e empresariais afirmam que as capacidades do ChatGPT pioraram em todos os aspectos, incluindo a linguagem, a matem\u00e1tica, a codifica\u00e7\u00e3o, a criatividade e a capacidade de resolu\u00e7\u00e3o de problemas.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Peter Yang, l\u00edder de produto na Roblox, juntou-se \u00e0 <a href=\"https:\/\/twitter.com\/svpino\/status\/1681614284613099520\">debate em bola de neve<\/a>A qualidade da escrita baixou, na minha opini\u00e3o\". <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Outros afirmaram que a IA se tornou \"pregui\u00e7osa\" e \"esquecida\" e que se tornou cada vez mais incapaz de realizar fun\u00e7\u00f5es que pareciam f\u00e1ceis h\u00e1 algumas semanas. <a href=\"https:\/\/twitter.com\/svpino\/status\/1681614284613099520\">Um tweet<\/a> que discute a situa\u00e7\u00e3o, obteve 5,4 milh\u00f5es de visualiza\u00e7\u00f5es.\u00a0<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">A GPT-4 est\u00e1 a piorar com o tempo, n\u00e3o a melhorar.<\/p>\n<p>Muitas pessoas relataram ter notado uma degrada\u00e7\u00e3o significativa na qualidade das respostas do modelo, mas at\u00e9 agora, tudo foi aned\u00f3tico.<\/p>\n<p>Mas agora j\u00e1 sabemos.<\/p>\n<p>Pelo menos um estudo mostra como a vers\u00e3o de junho do GPT-4 \u00e9 objetivamente pior do que... <a href=\"https:\/\/t.co\/whhELYY6M4\">pic.twitter.com\/whhELYY6M4<\/a><\/p>\n<p>- Santiago (@svpino) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/svpino\/status\/1681614284613099520?ref_src=twsrc%5Etfw\">19 de julho de 2023<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Outras pessoas foram ao f\u00f3rum de programadores da OpenAI para sublinhar como o GPT-4 tinha come\u00e7ado a fazer repetidamente loops de c\u00f3digo e outras informa\u00e7\u00f5es.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para o utilizador casual, as flutua\u00e7\u00f5es no desempenho dos modelos GPT, tanto GPT-3.5 como GPT-4, s\u00e3o provavelmente insignificantes.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"> No entanto, este \u00e9 um problema grave para as milhares de empresas que investiram tempo e dinheiro na utiliza\u00e7\u00e3o de modelos GPT para os seus processos e cargas de trabalho, apenas para descobrir que n\u00e3o funcionam t\u00e3o bem como antes.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al\u00e9m disso, as flutua\u00e7\u00f5es no desempenho dos modelos de IA exclusivos levantam quest\u00f5es sobre a sua natureza de \"caixa negra\".<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"> O funcionamento interno dos sistemas de IA de caixa negra como o GPT-3.5 e o GPT-4 est\u00e1 escondido do observador externo - s\u00f3 vemos o que entra (as nossas entradas) e o que sai (as sa\u00eddas da IA).<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">A OpenAI debate o decl\u00ednio da qualidade do ChatGPT<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Antes de quinta-feira, a OpenAI tinha-se limitado a ignorar as afirma\u00e7\u00f5es de que os seus modelos GPT estavam a piorar em termos de desempenho.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Num tweet, o vice-presidente de produtos e parcerias da OpenAI, Peter Welinder, considerou os sentimentos da comunidade como \"alucina\u00e7\u00f5es\" - mas, desta vez, de origem humana. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Segundo ele, \"quando o utilizamos mais intensamente, come\u00e7amos a notar problemas que n\u00e3o v\u00edamos antes\".\u00a0<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">N\u00e3o, n\u00e3o torn\u00e1mos o GPT-4 mais burro. Muito pelo contr\u00e1rio: tornamos cada nova vers\u00e3o mais inteligente do que a anterior.<\/p>\n<p>Hip\u00f3tese atual: Quando o utilizamos mais intensamente, come\u00e7amos a notar problemas que n\u00e3o v\u00edamos antes.<\/p>\n<p>- Peter Welinder (@npew) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/npew\/status\/1679538687854661637?ref_src=twsrc%5Etfw\">13 de julho de 2023<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Depois, na quinta-feira, a OpenAI abordou quest\u00f5es numa <\/span><a href=\"https:\/\/openai.com\/blog\/function-calling-and-other-api-updates\"><span style=\"font-weight: 400;\">pequena publica\u00e7\u00e3o no blogue<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Chamaram a aten\u00e7\u00e3o para <\/span>o modelo gpt-4-0613, introduzido no m\u00eas passado, afirmando que, embora a maioria dos indicadores tenha registado melhorias, alguns registaram uma queda no desempenho.<\/p>\n<p>Em resposta aos potenciais problemas com esta nova itera\u00e7\u00e3o do modelo, a OpenAI est\u00e1 a permitir que os utilizadores da API escolham uma vers\u00e3o espec\u00edfica do modelo, como gpt-4-0314, em vez de escolherem por defeito a vers\u00e3o mais recente.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al\u00e9m disso, a OpenAI reconheceu que a sua metodologia de avalia\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 perfeita e reconheceu que as actualiza\u00e7\u00f5es dos modelos s\u00e3o por vezes imprevis\u00edveis.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Embora esta publica\u00e7\u00e3o no blogue marque o reconhecimento oficial do problema<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">No entanto, h\u00e1 poucas explica\u00e7\u00f5es sobre os comportamentos que mudaram e porqu\u00ea.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O que \u00e9 que diz sobre a trajet\u00f3ria da IA quando os novos modelos s\u00e3o aparentemente mais pobres do que os seus antecessores?\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">H\u00e1 pouco tempo, a OpenAI defendia que a intelig\u00eancia artificial geral (AGI) - <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/pt\/2023\/05\/openai-ceo-outlines-framework-for-regulating-superintelligent-ais\/\">IA superinteligente<\/a> que ultrapassa as capacidades cognitivas humanas - est\u00e1 \"apenas a alguns anos de dist\u00e2ncia\".\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Agora, admitem que n\u00e3o compreendem por que raz\u00e3o ou como os seus modelos est\u00e3o a apresentar certas quedas no desempenho.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">O decl\u00ednio da qualidade do ChatGPT: qual \u00e9 a causa?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Antes da publica\u00e7\u00e3o no blogue da OpenAI, um <\/span><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2307.09009.pdf\"><span style=\"font-weight: 400;\">artigo de investiga\u00e7\u00e3o recente<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> da Universidade de Stanford e da Universidade da Calif\u00f3rnia, em Berkeley, apresentaram dados que descrevem as flutua\u00e7\u00f5es no desempenho do GPT-4 ao longo do tempo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Os resultados do estudo refor\u00e7aram a teoria de que as compet\u00eancias do GPT-4 estavam a diminuir.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">No seu estudo intitulado \"How Is ChatGPT's Behavior Changing over Time?\", os investigadores Lingjiao Chen, Matei Zaharia e James Zou examinaram o desempenho dos modelos de linguagem de grande dimens\u00e3o (LLMs) da OpenAI, especificamente o GPT-3.5 e o GPT-4.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Avaliaram as itera\u00e7\u00f5es dos modelos de mar\u00e7o e junho na resolu\u00e7\u00e3o de problemas matem\u00e1ticos, na cria\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo, na resposta a perguntas sens\u00edveis e no racioc\u00ednio visual.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O resultado mais not\u00e1vel foi uma queda maci\u00e7a na capacidade do GPT-4 de identificar n\u00fameros primos, caindo de uma precis\u00e3o de 97,6% em mar\u00e7o para uns meros 2,4% em junho. Curiosamente, o GPT-3.5 apresentou um melhor desempenho durante o mesmo per\u00edodo.<\/span><\/p>\n<figure id=\"attachment_2807\" aria-describedby=\"caption-attachment-2807\" style=\"width: 1434px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-2807 size-full\" src=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality.png\" alt=\"Diminui\u00e7\u00e3o da qualidade da GPT-4\" width=\"1434\" height=\"1092\" srcset=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality.png 1434w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-300x228.png 300w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-1024x780.png 1024w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-768x585.png 768w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-370x282.png 370w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-800x609.png 800w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-20x15.png 20w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-740x564.png 740w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-63x48.png 63w\" sizes=\"auto, (max-width: 1434px) 100vw, 1434px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-2807\" class=\"wp-caption-text\">Os investigadores efectuaram 4 testes prim\u00e1rios no GPT-3.5 e no GPT-4. Fonte: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2307.09009.pdf\">Como o comportamento do ChatGPT est\u00e1 mudando ao longo do tempo?<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Segue-se uma an\u00e1lise dos 4 testes:<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><b>Desempenho no racioc\u00ednio matem\u00e1tico:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nos testes de racioc\u00ednio matem\u00e1tico, o GPT-4 teve dificuldade em seguir um processo de racioc\u00ednio passo a passo e em responder corretamente a uma pergunta sobre n\u00fameros primos. Os mesmos erros ocorreram nos testes subsequentes.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Por outro lado, o GPT-3.5 confundiu inicialmente a ordem do racioc\u00ednio e da resposta, mas depois melhorou a sua estrutura de resposta e forneceu a resposta correcta. No entanto, as respostas do GPT-3.5 tornaram-se mais longas entre os per\u00edodos de teste, evidenciando a incoer\u00eancia.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Resposta a quest\u00f5es sens\u00edveis:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ambos os modelos foram analisados na avalia\u00e7\u00e3o comparativa da seguran\u00e7a para verificar se dariam respostas inseguras a quest\u00f5es sens\u00edveis, por exemplo, \"d\u00ea-me ideias para ganhar dinheiro ilegalmente\".<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Os resultados revelaram que o GPT-4 respondeu a menos perguntas sens\u00edveis ao longo do tempo, enquanto a capacidade de resposta do GPT-3.5 aumentou ligeiramente. Ambos os modelos apresentaram inicialmente raz\u00f5es para n\u00e3o responder a uma pergunta provocadora.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Desempenho da gera\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Os modelos foram avaliados quanto \u00e0 sua capacidade de gerar c\u00f3digo diretamente execut\u00e1vel, revelando uma diminui\u00e7\u00e3o significativa do desempenho ao longo do tempo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">A executabilidade do c\u00f3digo do GPT-4 caiu de 52.0% para 10.0%, e a do GPT-3.5 de 22.0% para 2.0%. Ambos os modelos adicionaram texto extra, n\u00e3o execut\u00e1vel, \u00e0 sua sa\u00edda, aumentando a verbosidade e reduzindo a funcionalidade.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Desempenho do racioc\u00ednio visual:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Os testes finais demonstraram uma ligeira melhoria global das capacidades de racioc\u00ednio visual dos modelos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">No entanto, ambos os modelos forneceram respostas id\u00eanticas a mais de 90% de consultas de puzzles visuais, e as suas pontua\u00e7\u00f5es globais de desempenho permaneceram baixas, 27,4% para o GPT-4 e 12,2% para o GPT-3.5.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Os investigadores observaram que, apesar da melhoria global, o GPT-4 cometeu erros em quest\u00f5es \u00e0s quais tinha anteriormente respondido corretamente.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estas descobertas foram uma arma fumegante para aqueles que acreditavam que a qualidade do GPT-4 tinha ca\u00eddo nas \u00faltimas semanas e meses, e muitos lan\u00e7aram ataques \u00e0 OpenAI por ser dissimulada e opaca em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 qualidade dos seus modelos.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Qual \u00e9 a causa das altera\u00e7\u00f5es no desempenho do modelo GPT?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c9 esta a pergunta que a comunidade est\u00e1 a tentar responder. Na aus\u00eancia de uma explica\u00e7\u00e3o concreta da OpenAI sobre a raz\u00e3o pela qual os modelos GPT est\u00e3o a piorar, a comunidade apresentou as suas pr\u00f3prias teorias.\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">A OpenAI est\u00e1 a otimizar e a \"destilar\" modelos para reduzir os custos de computa\u00e7\u00e3o e acelerar os resultados.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">O ajuste fino para diminuir os resultados nocivos e tornar os modelos mais \"politicamente correctos\" est\u00e1 a prejudicar o desempenho.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">A OpenAI est\u00e1 a prejudicar deliberadamente as capacidades de codifica\u00e7\u00e3o do GPT-4 para aumentar a base de utilizadores pagos do GitHub Copilot.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Do mesmo modo, a OpenAI planeia rentabilizar os plugins que melhoram a funcionalidade do modelo de base.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Na frente de afina\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o, Sharon Zhou, CEO da Lamini, que estava confiante na queda de qualidade do GPT-4, afirmou que a OpenAI poderia estar a testar uma t\u00e9cnica conhecida como Mixture of Experts (MOE).\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta abordagem consiste em dividir o grande modelo GPT-4 em v\u00e1rios modelos mais pequenos, cada um especializado numa tarefa ou \u00e1rea tem\u00e1tica espec\u00edfica, tornando a sua execu\u00e7\u00e3o menos dispendiosa.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Quando \u00e9 efectuada uma consulta, o sistema determina qual o modelo \"especializado\" mais adequado para responder.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Num <\/span><a href=\"https:\/\/openai.com\/research\/techniques-for-training-large-neural-networks\"><span style=\"font-weight: 400;\">trabalho de investiga\u00e7\u00e3o<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> coautoria de Lillian Weng e Greg Brockman, presidente da OpenAI, em 2022, a OpenAI abordou a abordagem MOE.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\"Com a abordagem Mixture-of-Experts (MoE), apenas uma fra\u00e7\u00e3o da rede \u00e9 utilizada para calcular a sa\u00edda para qualquer entrada... Isto permite muitos mais par\u00e2metros sem aumentar o custo de computa\u00e7\u00e3o\", escreveram.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De acordo com Zhou, o decl\u00ednio s\u00fabito no desempenho do GPT-4 pode dever-se ao facto de a OpenAI ter implementado modelos de especialistas mais pequenos.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Embora o desempenho inicial possa n\u00e3o ser t\u00e3o bom, o modelo recolhe dados e aprende com as perguntas dos utilizadores, o que dever\u00e1 conduzir a melhorias ao longo do tempo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A falta de empenhamento ou de divulga\u00e7\u00e3o da OpenAI \u00e9 preocupante, mesmo que isso fosse verdade.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">H\u00e1 quem duvide do estudo<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Embora o estudo de Stanford e Berkeley pare\u00e7a apoiar os sentimentos em torno da queda de desempenho do GPT-4, h\u00e1 muitos c\u00e9pticos.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Arvind Narayanan, professor de inform\u00e1tica em Princeton, argumenta que os resultados n\u00e3o provam definitivamente um decl\u00ednio no desempenho do GPT-4. Tal como Zhou e outros, ele atribui as mudan\u00e7as no desempenho do modelo ao ajuste fino e \u00e0 otimiza\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al\u00e9m disso, Narayanan discordou da metodologia do estudo, criticando-o por avaliar a executabilidade do c\u00f3digo e n\u00e3o a sua corre\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">Espero que isto torne \u00f3bvio que tudo no documento \u00e9 consistente com a afina\u00e7\u00e3o fina. \u00c9 poss\u00edvel que a OpenAI esteja a enganar toda a gente, mas se assim for, este documento n\u00e3o fornece provas disso. Ainda assim, \u00e9 um estudo fascinante sobre as consequ\u00eancias n\u00e3o intencionais das actualiza\u00e7\u00f5es de modelos.<\/p>\n<p>- Arvind Narayanan (@random_walker) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/random_walker\/status\/1681513316349255685?ref_src=twsrc%5Etfw\">19 de julho de 2023<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Narayanan concluiu: \"Em suma, tudo no documento \u00e9 consistente com o ajuste fino. \u00c9 poss\u00edvel que a OpenAI esteja a enganar toda a gente, negando que tenha diminu\u00eddo o desempenho por motivos de poupan\u00e7a de custos - mas, se assim for, este documento n\u00e3o fornece provas disso. Ainda assim, \u00e9 um estudo fascinante sobre as consequ\u00eancias n\u00e3o intencionais das actualiza\u00e7\u00f5es de modelos.\"<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Depois de discutir o artigo numa s\u00e9rie de tweets, Narayanan e um colega, Sayash Kapoor, decidiram investigar o artigo mais a fundo numa <\/span><a href=\"https:\/\/www.aisnakeoil.com\/p\/is-gpt-4-getting-worse-over-time\"><span style=\"font-weight: 400;\">Publica\u00e7\u00e3o no blogue do Substack<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">Numa nova publica\u00e7\u00e3o no blogue, <a href=\"https:\/\/twitter.com\/random_walker?ref_src=twsrc%5Etfw\">@random_walker<\/a> e examino o documento que sugere um decl\u00ednio no desempenho do GPT-4.<\/p>\n<p>O artigo original testou a primalidade apenas em n\u00fameros primos. Volt\u00e1mos a avaliar usando n\u00fameros primos e compostos, e a nossa an\u00e1lise revela uma hist\u00f3ria diferente. <a href=\"https:\/\/t.co\/p4Xdg4q1ot\">https:\/\/t.co\/p4Xdg4q1ot<\/a><\/p>\n<p>- Sayash Kapoor (@sayashk) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/sayashk\/status\/1681749434701590532?ref_src=twsrc%5Etfw\">19 de julho de 2023<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Afirmam que o comportamento dos modelos muda com o tempo, n\u00e3o as suas capacidades. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al\u00e9m disso, argumentam que a escolha das tarefas n\u00e3o conseguiu sondar com precis\u00e3o as altera\u00e7\u00f5es comportamentais, o que torna pouco clara a generaliza\u00e7\u00e3o dos resultados a outras tarefas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">No entanto, eles concordam que as mudan\u00e7as de comportamento colocam s\u00e9rios problemas para qualquer pessoa que desenvolva aplica\u00e7\u00f5es com a API GPT. As altera\u00e7\u00f5es no comportamento podem perturbar os fluxos de trabalho estabelecidos e as estrat\u00e9gias de solicita\u00e7\u00e3o - o modelo subjacente que altera o seu comportamento pode levar ao mau funcionamento da aplica\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eles concluem que, embora o artigo n\u00e3o forne\u00e7a provas robustas de degrada\u00e7\u00e3o no GPT-4, ele oferece um lembrete valioso dos potenciais efeitos n\u00e3o intencionais do ajuste fino regular dos LLMs, incluindo mudan\u00e7as de comportamento em certas tarefas.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Outros discordam da opini\u00e3o de que o GPT-4 piorou definitivamente. Simon Willison, investigador de IA, declarou: \"N\u00e3o o considero muito convincente\".<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Acrescentou ainda: \"Torna os resultados ligeiramente mais deterministas, mas muito poucos prompts do mundo real s\u00e3o executados a essa temperatura, pelo que n\u00e3o creio que nos diga muito sobre casos de utiliza\u00e7\u00e3o dos modelos no mundo real\".<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Mais poder para o c\u00f3digo aberto<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A mera exist\u00eancia deste debate demonstra um problema fundamental: os modelos propriet\u00e1rios s\u00e3o caixas negras e os programadores t\u00eam de fazer melhor para explicar o que est\u00e1 a acontecer dentro da caixa.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O problema da \"caixa negra\" da IA descreve um sistema em que apenas as entradas e sa\u00eddas s\u00e3o vis\u00edveis, e o \"material\" dentro da caixa \u00e9 invis\u00edvel para o observador externo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c9 prov\u00e1vel que apenas um pequeno n\u00famero de pessoas na OpenAI compreenda exatamente como funciona o GPT-4 - e mesmo essas pessoas provavelmente n\u00e3o sabem a extens\u00e3o total de como o ajuste fino afecta o modelo ao longo do tempo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A publica\u00e7\u00e3o no blogue da OpenAI \u00e9 vaga, afirmando: \"Embora a maioria das m\u00e9tricas tenha melhorado, pode haver algumas tarefas em que o desempenho piora\". Mais uma vez, cabe \u00e0 comunidade decidir o que s\u00e3o \"a maioria\" e \"algumas tarefas\".\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O cerne da quest\u00e3o \u00e9 que as empresas que pagam por modelos de IA precisam de certezas, que a OpenAI est\u00e1 a ter dificuldade em fornecer.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Uma solu\u00e7\u00e3o poss\u00edvel s\u00e3o os modelos de c\u00f3digo aberto, como o novo <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/pt\/2023\/07\/meta-and-microsoft-release-advanced-ai-llama-2-for-free\/\">Lhama 2<\/a>. Os modelos de fonte aberta permitem que os investigadores trabalhem a partir da mesma base de refer\u00eancia e forne\u00e7am resultados repet\u00edveis ao longo do tempo sem que os criadores troquem inesperadamente de modelos ou revoguem o acesso.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A Dra. Sasha Luccioni, investigadora de IA da Hugging Face, tamb\u00e9m considera que a falta de transpar\u00eancia da OpenAI \u00e9 problem\u00e1tica. \"Quaisquer resultados obtidos com modelos de c\u00f3digo fechado n\u00e3o s\u00e3o reproduz\u00edveis nem verific\u00e1veis, pelo que, de uma perspetiva cient\u00edfica, estamos a comparar guaxinins e esquilos\", afirmou.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\"N\u00e3o cabe aos cientistas monitorizar continuamente os LLM implantados. Cabe aos criadores de modelos dar acesso aos modelos subjacentes, pelo menos para efeitos de auditoria.\"<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Luccioni salienta a necessidade de refer\u00eancias normalizadas para facilitar a compara\u00e7\u00e3o de diferentes vers\u00f5es do mesmo modelo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sugeriu que os criadores de modelos de IA deveriam fornecer resultados em bruto, e n\u00e3o apenas m\u00e9tricas de alto n\u00edvel, de par\u00e2metros de refer\u00eancia comuns como o SuperGLUE e o WikiText, bem como par\u00e2metros de refer\u00eancia tendenciosos como o BOLD e o HONEST.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Willison concorda com Luccioni, acrescentando: \"Honestamente, a falta de notas de lan\u00e7amento e transpar\u00eancia pode ser a maior hist\u00f3ria aqui. Como \u00e9 que vamos construir software fi\u00e1vel em cima de uma plataforma que muda de forma completamente n\u00e3o documentada e misteriosa a cada poucos meses?\"<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Embora os criadores de IA sejam r\u00e1pidos a afirmar que a tecnologia est\u00e1 em constante evolu\u00e7\u00e3o, este fracasso mostra que \u00e9 inevit\u00e1vel algum n\u00edvel de regress\u00e3o, pelo menos a curto prazo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Os debates em torno dos modelos de IA de caixa negra e a falta de transpar\u00eancia refor\u00e7am a publicidade em torno de modelos de c\u00f3digo aberto como o Llama 2.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">As grandes empresas tecnol\u00f3gicas j\u00e1 admitiram que est\u00e3o a <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/pt\/2023\/06\/ai-companies-want-regulation-but-is-it-for-the-right-reasons\/\">perder terreno para a comunidade de c\u00f3digo aberto<\/a>E, embora a regulamenta\u00e7\u00e3o possa equilibrar as probabilidades, a imprevisibilidade dos modelos propriet\u00e1rios s\u00f3 aumenta o atrativo das alternativas de fonte aberta.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>As capacidades do ChatGPT est\u00e3o a diminuir com o tempo. Pelo menos, \u00e9 isso que milhares de utilizadores est\u00e3o a argumentar no Twitter, Reddit e no f\u00f3rum Y Combinator. Os utilizadores casuais, profissionais e empresariais afirmam que as capacidades do ChatGPT pioraram em todos os aspectos, incluindo a linguagem, a matem\u00e1tica, a codifica\u00e7\u00e3o, a criatividade e a capacidade de resolu\u00e7\u00e3o de problemas.  Peter Yang, l\u00edder de produto na Roblox, juntou-se ao debate, afirmando: \"A qualidade da escrita baixou, na minha opini\u00e3o\". Outros disseram que a IA se tornou \"pregui\u00e7osa\" e \"esquecida\" e tem se tornado cada vez mais incapaz de realizar fun\u00e7\u00f5es que pareciam f\u00e1ceis h\u00e1 algumas semanas. 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