Um novo estudo de pesquisadores de Hong Kong revelou que grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4, possuem uma memória dinâmica semelhante à humana, desafiando nossa compreensão das capacidades de inteligência artificial (IA) e potencialmente estreitando a lacuna entre a IA e a humana.
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Os detalhes
- Os pesquisadores definiram memória como a capacidade de gerar saídas com base em entradas específicas, em vez de armazenamento estático de informações.
- LLMs demonstraram memorização quase perfeita de milhares de poemas após exposição limitada, superando os humanos.
- O estudo propõe, no entanto, que tanto o cérebro humano quanto os LLMs operam em princípios semelhantes de “ajuste dinâmico”, ou ajustando suas respostas com base na entrada em vez de recuperar informações fixas.
- Tanto humanos quanto LLMs só podem “lembrar” algo após serem acionados por uma entrada, sugerindo que o raciocínio do LLM pode ser limitado pelo tamanho do modelo e pela qualidade dos dados de treinamento, em vez de diferenças fundamentais em relação à cognição humana.
Por que isso importa
Se verificado e os LLMs tiverem capacidades de memória semelhantes às humanas, isso pode mudar a forma como entendemos a inteligência artificial. Sem diferenças cognitivas fundamentais entre IA e LLMs, escalar as capacidades de IA pode ser simplesmente uma questão de melhorar o hardware e expandir os recursos de dados.
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