E aí curioso, seja bem vindo novamente!

ada vez mais percebemos que os modelos de IA precisam de quantidades descomunais de dados e energia para que tragam resultados… Isso nos aponta duas coisas:

• Precisamos de regulamentações de privacidade melhores para manter os dados dos usuários seguros.

• Otimizações técnicas nos modelos, buscando reduzir o consumo energético.

Resolver esses dois pontos não vai acabar com todos os problemas que ainda existem, mas tornará o uso dessas tecnologias mais eficaz e responsável, impulsionando soluções cada vez mais viáveis para serem implementadas na sociedade.

E no conteúdo de hoje, trago alguns assuntos que estão diretamente relacionados com esse tema.

Ah, e caso você prefira escutar os conteúdos do NoFinn. É simples:

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🎧 E pra você que já está escutando o conteúdo, maravilha! Bora lá para o resumo de hoje.

🏃TLDR⌚

Além disso, olha o que você verá hoje:

Bora lá?

🛠 Caixa de Ferramentas 🛠

Atendendo a alguns pedidos, resolvi mudar um pouco a estrutura do conteúdo, trazendo as novidades em ferramentas pro início do post, assim fica mais fácil para você sair testando tudo o que achar interessante!

Dá uma olhada no que eu achei hoje:

LinkedIn usou dados de seus usuários para treinar IA, antes de atualizar sua política de privacidade

Se tornou comum as empresas praticarem a "raspagem" de dados dos seus usuários para treinar seus modelos de IA ou de parceiros comerciais. Desta vez, o LinkedIn está no centro das atenções, acusado de realizar essa prática sem o consentimento dos usuários dos EUA e sem a devida atualização de suas políticas de privacidade.

As regulamentações de proteção de dados exigem que essas práticas sejam realizadas após a atualização dos termos de serviço das plataformas, permitindo que os usuários sejam informados das mudanças e decidam se aceitam ou não o uso de seus dados.

Esse debate já existia antes do "hype" da IA, com casos notáveis como o da Meta, amplamente discutido no setor de tecnologia, além de outros que têm surgido nos últimos meses.

No caso do LinkedIn, há alegações de que a empresa está usando os dados para treinar um modelo próprio, que pode ser disponibilizado para outros provedores, incluindo a controladora Microsoft.

Devido às regras de privacidade da União Europeia, os dados de usuários da UE não foram incluídos nesse treinamento.

Essa situação reforça a ideia de que os dados são o novo "ouro" na era da tecnologia, especialmente com o crescimento da IA, que depende de grandes volumes de informações para ser eficaz. No entanto, as regulamentações de privacidade desempenham um papel importante em restringir o uso indevido desses dados, que muitas vezes contêm informações sensíveis e confidenciais dos usuários.

100 novos modelos de código aberto são lançados pela Alibaba

A Alibaba lançou mais de 100 novos modelos de IA de código aberto, expandindo sua presença no mercado e mirando a concorrência com os principais nomes do setor de inteligência artificial.

Esses modelos, denominados Qwen 2.5, foram projetados para aplicações em diversas áreas, como a indústria automobilística, games e pesquisa científica. Além de suas capacidades avançadas em matemática e codificação, os modelos são capazes de interpretar prompts, gerar textos e criar imagens, conforme divulgado pela empresa.

No último ano, o modelo Qwen foi disponibilizado ao público e acumulou cerca de 40 milhões de downloads. Além disso, o modelo principal, Qwen-Max (que não é de código aberto), também foi atualizado para a versão 2.5, superando, segundo benchmarks da empresa, competidores como Meta Llama e ChatGPT4 em aspectos como raciocínio e compreensão de linguagem.

A Alibaba também lançou uma nova ferramenta para criação de vídeos a partir de prompts de texto, semelhante à Sora da OpenAI.

Eddie Wu, CEO da empresa, declarou:

Com esses avanços rápidos no desenvolvimento, somados aos investimentos das empresas locais e ao apoio governamental, a China pode se posicionar como uma líder global no setor de IA.

Senado dos EUA alerta Big Techs sobre influência de IA nas eleições

Embora algumas empresas tenham tomado medidas, como a Meta banindo a RT de suas plataformas, o Senado pediu respostas rápidas e detalhadas sobre os anúncios pagos e os conteúdos de influência que foram promovidos. Warner também expressou preocupação com a lentidão de algumas empresas em lidar com esses problemas, especialmente em relação a anúncios eleitorais.

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É assim que podemos alcançar a nova era de LLMs

Hongyu Wang, um PhD chinês, que estagiou no setor de pesquisa de Computação em Linguagem Natural da Microsoft Ásia, apresenta o modelo de linguagem Bitnet, especificamente as versões B1 e B1.58, que são muito eficientes na forma como usam recursos computacionais. Ele explica que esses modelos funcionam com uma técnica chamada quantização, que basicamente os torna mais leves e rápidos, sem sacrificar muito a qualidade das respostas.

As principais vantagens deste modelo são:

1. Eficiência Energética: Eles usam menos energia, o que é ótimo para dispositivos que não têm muita potência.

2. Escalabilidade: Podem ser ajustados em tamanho e configuração, se adaptando a diferentes necessidades.

3. Performance Promissora: Mesmo sendo leves, eles conseguem ter um desempenho competitivo em várias tarefas de linguagem.

4. Menor Latência: A rapidez na resposta é uma característica importante, ideal para aplicações em tempo real.

5. Custos Reduzidos: Com menos necessidade de recursos, os custos de treinamento e operação também diminuem.

Wang destaca que essa eficiência é crucial porque permite que o modelo funcione bem em dispositivos como smartphones ou computadores simples. Além disso, esses modelos são uma ótima opção para aplicações do dia a dia, como assistentes virtuais, chatbots e tradução automática.

Em resumo, o pesquisador mostra que os modelos Bitnet representam uma nova alternativa interessante para trabalhar com linguagem natural, oferecendo um bom equilíbrio entre qualidade e eficiência, facilitando sua implementação em diversas áreas.

Conteúdos extras para você

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