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terça-feira, agosto 19, 2025

Por dentro do ‘cérebro’ de uma inteligência artificial

TecnologiaPor dentro do 'cérebro' de uma inteligência artificial


Compreendendo isso O assunto pode ajudar os pesquisadores a projetar modelos de inteligência artificial mais eficientes e seguros

(Imagem: Anggalih Prasetya/Shutterstock)

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Um novo estudo publicado em Jornal de Mecânica Estatística: Teoria e Experiência Ele revela como as redes neurais – como aquelas que alimentam sistemas como ChatGPT e Gêmeos – desenvolvem suas capacidades linguísticas à medida que são treinadas.

Os pesquisadores descobriram que, com poucos dados, esses sistemas dependem inicialmente da posição das palavras nas frases para interpretar o texto. No entanto, quando exposto a uma quantidade maior de dados, ocorre uma alteração abrupta: a rede passa para priorizar o significado das palavras.

Essa transição não é gradual, mas comparável a uma transição de fase física, como a passagem do líquido para a água gasosa.

O estudo mostra que a mudança na aprendizagem da IA ​​ocorre de maneira semelhante à ebulição da água (imagem: Anggalih Prasetya/Shutterstock)

A analogia vem da física estatística, que estuda o comportamento coletivo dos sistemas com muitos elementos – bem como redes neurais, compostas por milhares de “nós” conectados.

Detalhes do estudo

  • O estudo foi realizado com um modelo simplificado do mecanismo de auto -cuidar, uma parte central das arquiteturas transformadoras que compõem os modelos de idiomas modernos.
  • Esse mecanismo permite que a rede avalie a importância de cada palavra em relação a outras pessoas dentro de uma sequência.
  • “Nosso objetivo era entender quais estratégias surgirem nas redes durante a aprendizagem”, disse Hugo Cui, pós -doutorado em Harvard e o principal autor do estudo.

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– Imagem: Nicoelnino / Shutterstock

As descobertas podem levar a modelos de IA mais eficientes

A descoberta surpreendente foi que as redes adotam estratégias completamente diferentes, dependendo da quantidade de dados. Com poucos dados, eles confiam na estrutura das frases; Com mais dados, eles vêm para interpretar os significados.

Compreender esse tipo de transição pode ajudar os pesquisadores a projetar modelos mais eficientes e seguros, oferecendo uma base teórica para entender como e quando uma rede neural muda sua maneira de operar.

Rede neural em um fundo azul escuro com efeitos leves
Mudança abrupta nas redes neurais ocorre quando um volume crítico de dados é alcançado – Imagem: Romanova Natali/Shutterstock
Leandro Costa Criscuolo

Colaboração para a aparência digital

Leandro Criscuolo é um jornalista se formou no Cásper Líbero College. Ele trabalhou como redator, analista de marketing digital e gerente de redes sociais. Atualmente, ele escreve para a aparência digital.



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