No mundo dinâmico deinteligência artificial, as principais empresas tecnológicas enfrentam um desafio inesperado que poderá abrandar o ritmo da inovação: a crescente dificuldade em encontrar dados de qualidade para treinar seus modelos. Esta escassez de dados está a afectar o desenvolvimento de tecnologias avançadas, como GPT-5, enquanto empresas do calibre da Microsoft e da OpenAI buscam soluções inovadoras para superar esse obstáculo.
Desafios de treinamento em IA: há uma fome por dados e isso retarda o progresso
Em uma era marcada por um aumento sem precedentes no poder da computação e pelo avanço das técnicas de aprendizado de máquina, a OpenAI e sua turma enfrentam um paradoxo: A abundância de dados online não se traduz automaticamente num recurso utilizável para formação em IA. O preciso de dados precisos, relevante e atualizado é mais crítico do que nunca, especialmente quando se trata de treinar modelos cada vez mais complexos como o planejado GPT-5.
A transição do GPT-4 para o GPT-5 ilustra esse crescimento exponencial na demanda de dados: enquanto o primeiro exigia “apenas” 12 trilhões de tokens, as estimativas para o sucessor giram em torno de 60-100 trilhões. A discrepância entre a disponibilidade e a necessidade de dados de alta qualidade surge como um obstáculo significativo, estimando-se um escassez que pode variar entre 10 e 20 trilhões de tokens.
Este défice de dados de qualidade traduz-se num verdadeiro gargalo para o avanço da IA. Os dados muitas vezes obsoletos ou de baixa qualidade que povoam a web representam um sério limite para a eficácia do aprendizado de máquina. Além disso, as restrições impostas pelo acesso aos dados por grandes plataformas apenas agravam o problema, limitando ainda mais os recursos disponíveis para formação. modelos linguísticos.
Em resposta a este desafio, as estratégias adoptadas variam desde inovações técnicas até parcerias estratégicas. OpenAI, por exemplo, visa melhorar ousando dados de áudio e vídeo por meio de sua ferramenta de reconhecimento de fala Whisper, a fim de expandir o conjunto de dados disponíveis. Paralelamente, a empresa explora a possibilidade de gerar dados sintéticos de qualidade que possa servir para preencher a lacuna existente.
