O sistema de “chamada e resposta”, de acordo com o documento, funciona da seguinte forma:
- Um modelo de IA de uso geral é treinado em um grande conjunto de dados.
- Esse modelo então recebe uma série de entradas, como perguntas ou solicitações, para as quais ele fornece respostas.
- O sistema armazena esses pares de chamada e resposta e os utiliza como dados de treinamento para um modelo diferente.
- O novo modelo é treinado apenas em pares de chamada e resposta que sejam relevantes para a tarefa em questão.
A tecnologia da Nvidia tem vários atrativos para desenvolvedores. Em primeiro lugar, ela pode ajudar a contornar o tedioso processo de obtenção e anotação de grandes conjuntos de dados. Em segundo lugar, ela evita o uso de modelos de uso geral para tarefas específicas, o que pode levar a resultados insatisfatórios. Por fim, ela pode ajudar a criar modelos que oferecem os mesmos benefícios dos de uso geral, sem consumir tanta energia.
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Aqui estão alguns exemplos específicos de como a tecnologia da Nvidia poderia ser usada:
- Um modelo de IA de uso geral poderia ser treinado em um grande conjunto de dados de texto e código. Esse modelo poderia então ser usado para treinar um modelo específico para a tarefa de escrever código.
- Um modelo de IA de uso geral poderia ser treinado em um grande conjunto de dados de imagens. Esse modelo poderia então ser usado para treinar um modelo específico para a tarefa de reconhecer objetos em imagens.
- Um modelo de IA de uso geral poderia ser treinado em um grande conjunto de dados de dados de sensores. Esse modelo poderia então ser usado para treinar um modelo específico para a tarefa de controlar um robô.
A proposta da empresa vai em direção do objetivo de se manter como líder na corrida da IA. A firma domina o cenário com suas GPUs e kits de desenvolvimento. No trimestre passado a Nvidia conseguiu US$ 10,3 bilhões em receita de data center, que está diretamente ligado ao trabalho com IA, relatando um aumento de 171% ano a ano.
O pedido, registrado no Escritório de Marcas e Patentes dos Estados Unidos (USPTO), pode tranformar toda a cadeia de treinamento de novos modelos. Questões envolvendo problemáticas sobre a reprodução de conteúdos sensíveis por parte desses modelos não foram pontuadas. Detalhes de como seria disponibilizado o sistema também não, mas esse pode ser um passo importante no desenvolvimento de modelos de IA. Ela pode facilitar o desenvolvimento de modelos de IA específicos para tarefas específicas, sem a necessidade de grandes conjuntos de dados ou modelos de IA de uso geral.
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