O Google lançou o que chama de novo modelo de “raciocínio” de IA, mas está em fase experimental e, com base em nossos breves testes, certamente há espaço para melhorias.
O novo modelo, chamado Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (um bocado, com certeza), está disponível em Estudo de IAPlataforma de prototipagem de IA do Google. Um modelo de cartão o descreve como “melhor para compreensão, raciocínio e codificação multimodal”, com a capacidade de “raciocinar sobre os problemas mais complexos” em áreas como programação, matemática e física.
em um correspondência Na X, Logan Kilpatrick, líder de produto do AI Studio, chamou o Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental de “o primeiro passo na jornada de raciocínio (do Google)”. Jeff Dean, cientista-chefe do Google DeepMind, divisão de pesquisa de inteligência artificial do Google, ditado em sua própria postagem que o Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental é “treinado para usar pensamentos para fortalecer seu raciocínio”.
“Vemos resultados promissores quando aumentamos a estimativa do tempo de inferência”, disse Dean, referindo-se à quantidade de computação usada para “executar” o modelo enquanto considera uma questão.
Ainda é uma versão inicial, mas veja como o modelo lida com um quebra-cabeça desafiador envolvendo pistas visuais e textuais: (2/3) pic.twitter.com/JltHeK7Fo7
-Logan Kilpatrick (@OfficialLoganK) 19 de dezembro de 2024
Com base no recentemente anunciado pelo Google Gêmeos 2.0 Flash modelo, Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental parece ser semelhante em design ao do OpenAI o1 e outros chamados modelos de raciocínio. Ao contrário da maioria da IA, os modelos de raciocínio verificam-se eficazmente, o que os ajuda a evitar alguns dos erros que normalmente atrapalham os modelos de IA.
Por outro lado, os modelos de raciocínio normalmente demoram mais (geralmente de segundos a minutos a mais) para chegar a soluções.
Dado um aviso, o Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental faz uma pausa antes de responder, considerando uma série de avisos relacionados e “explicando” seu raciocínio ao longo do caminho. Depois de um tempo, o modelo resume o que considera a resposta mais precisa.
Bem, é isso que deveria acontecer. Quando perguntei ao Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental quantos Rs havia na palavra “morango”, ele disse “dois”.
Sua milhagem pode variar.
Nele após o lançamento de o1houve um explodido de modelos de raciocínio de laboratórios rivais de IA, não apenas do Google. No início de novembro, a DeepSeek, uma empresa de pesquisa de IA financiada por traders quantitativos, lançou uma prévia de seu primeiro modelo de raciocínio. DeepSeek-R1. Naquele mesmo mês, a equipe Qwen do Alibaba sem dormir o que ele afirmou ser o primeiro desafiante “aberto” ao o1.
Bloomberg relatado Em outubro, o Google contou com diversas equipes desenvolvendo modelos de raciocínio. Mais tarde informar Segundo informações de novembro, a empresa conta com pelo menos 200 pesquisadores focados na tecnologia.
O que abriu as comportas do modelo de raciocínio? Bem, por um lado, a busca por novas abordagens para aperfeiçoar a IA generativa. Como disse recentemente o meu colega Max Zeff relatadoAs técnicas de “força bruta” para expandir modelos já não produzem as melhorias que produziam anteriormente.
Nem todo mundo está convencido de que os modelos de raciocínio são o melhor caminho a seguir. Eles tendem a ser caros, por exemplo, graças à grande quantidade de poder de computação necessária para executá-los. E enquanto eles têm feito bom em pontos de referência Até agora, está muito claro se os modelos de raciocínio podem manter este ritmo de progresso.
