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MADRID 12 maio (Portaltic/EP) -
A Alibaba desenvolveu um novo método de treinamento para os modelos de inteligência artificial (IA) ZeroSearch, que evita a necessidade de interagir com mecanismos de busca externos ao conduzir buscas simuladas durante o treinamento, reduzindo assim o custo do treinamento em até 88%.
A empresa asiática de tecnologia tem como objetivo desenvolver novos sistemas que reduzam os custos associados ao treinamento de modelos de IA, a fim de facilitar o desenvolvimento e o uso dessa tecnologia por qualquer empresa, mesmo aquelas de menor porte ou recursos.
Nesse sentido, a Alibaba apresentou um novo método de treinamento para modelos de IA chamado ZeroSearch, que se baseia em um sistema que melhora as capacidades de pesquisa dos modelos por meio de simulações, sem a necessidade de interagir com mecanismos de pesquisa externos reais ao treiná-los.
Especificamente, de acordo com o repositório GitHub da empresa, trata-se de uma estrutura de aprendizado por reforço que incentiva os modelos de linguagem extensa (LLMs) a "usar um mecanismo de pesquisa real, com pesquisas simuladas durante o treinamento".
Assim, em vez de o modelo interagir diretamente com um mecanismo de pesquisa real durante o treinamento, ele simplesmente realiza simulações de pesquisa para aprimorar seus recursos de pesquisa.
Essa abordagem se deve ao fato de que permitir a interação com mecanismos de busca é uma prática particularmente cara. Conforme exemplificado pela empresa de tecnologia em uma declaração relatada pelo South China Morning Post, o envio de 64.000 consultas ao Google por meio de uma API custa cerca de US$ 586,70 (528,50 euros pela taxa de câmbio).
No entanto, quando um modelo de IA com 14 bilhões de parâmetros é usado para gerar respostas para treinamento, o custo do uso de mecanismos de pesquisa externos é reduzido para US$ 70,80 (63,78 euros pela taxa de câmbio), o que significa uma redução de custo de 88% no treinamento dos modelos.
Dessa forma, a mídia mencionada anteriormente destacou que, por meio do sistema ZeroSearch, a Alibaba pode transformar um modelo em um mecanismo de pesquisa que, por sua vez, pode treinar outros sistemas de IA para responder a consultas complexas, eliminando assim a necessidade de depender de uma infraestrutura de pesquisa externa que acarreta altos custos.
"Os resultados mostram que o ZeroSearch supera os modelos baseados em mecanismos de pesquisa reais, sem incorrer em nenhum custo de API", disse a empresa. Ele também pode melhorar os recursos de pesquisa dos modelos de IA, bem como seus recursos de raciocínio e geração de conteúdo.
O sistema já foi usado para aprimorar os recursos do aplicativo de IA Quark da Alibaba, que, alimentado pelos modelos Qwen da empresa de tecnologia, também incluiu recursos de raciocínio profundo, fornecendo respostas precisas a consultas complexas, de acordo com a empresa.
Esta notícia foi traduzida por um tradutor automático