Gemini: A IA da Google que promete destruir o GPT-4 ūü§Ė

Gemini: a nova arma do Google na guerra da IA generativa para enfrentar o GPT-4

E a√≠, Data Hackers! Prontos para mais uma newsletter? Essa semana trazemos artigos e not√≠cias quentes, como o an√ļncio da IA do Google que promete destruir o GPT-4.

Além disso, se liga nos outros destaques dessa edição:

O modelo de IA MEENA, lançado pela Google no início de 2020, acabou ofuscado pelo GPT-3, modelo lançado pela OpenAI meses depois e que tinha uma capacidade muito superior. No entanto, algo chamou a atenção: um memorando interno escrito por Noam Shazeer nessa época já previa muitas coisas para as quais todo mundo só acordaria depois do ChatGPT. Muitos comentam que a Google tinha uma visão à frente, mas que acabou se atrapalhando. O cenário, no entanto, pode estar prestes a mudar.

Em breve será lançado o projeto Gemini, nova IA da Google que, segundo a companhia, já começou a ser treinada. Com um pré-treinamento muito mais complexo que o do GPT-4, a promessa é que o Gemini seja tão disruptivo quanto os modelos GPT foram num passado recente - se servindo para isso de toda a eficiência da infraestrutura da Google.

Nesse post do Semianalysis (a mesma turma que fez o post "We have no moat"), todo o cenário atual de inteligência artificial é destrinchado: o artigo mostra quais são os fatores que fazem diferença (como o acesso a GPUs, por exemplo), e como está a configuração atual do mercado considerando empresas e países.

(Em inglês)

Silvio Meira é um dos maiores nomes da ciência da computação no Brasil, sendo um dos fundadores do Porto Digital e cientista-chefe da TDS Company.

Em entrevista, Meira afirma que, apesar dos movimentos da Europa e dos Estados Unidos, o Brasil pode sim ficar sem uma lei sobre IA, e declara: ‚Äúlegislar sobre o que n√£o entendemos pode gerar mais problemas‚ÄĚ.

(Em Português)

Muito se comenta sobre modelos de ponta como o GPT-4. Mas será que, para certas tarefas, modelos mais baratos não poderiam ter uma eficiência semelhante?

Neste artigo, o pessoal da Anyscale exp√Ķe um experimento que comparou factualmente a precis√£o do Llama 2 com o GPT-4 para resumos de texto: os resultados foram equipar√°veis, sendo que o Llama 2 custa 30 vezes menos.

Al√©m disso, o artigo ainda discute problemas como vi√©s de ordena√ß√£o e a import√Ęncia de seguir instru√ß√Ķes.

(Em Inglês)

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DICA DE V√ćDEO

Um dos princípio básicos do desenvolvimento de software é o SOLID, criado lá nos anos 2000 pelo Uncle Bob. Nesse vídeo, Arjan, do canal, Arjan Codes, explica cada uma das siglas, trazendo exemplos em Python de como aplicá-las. Vale a pena conferir! (em Inglês)

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