O novo artigo da NVIDIA (https://lnkd.in/gdQRYxyw) reforça o que muitos de nós que trabalhamos com IA aplicada argumentamos há muito tempo:
Fiquei especialmente animado ao ver isso publicado junto com nossa própria pesquisa recente (https://lnkd.in/d6yiPtqH), onde mostramos como LLMs específicos de domínio - construídos com taxonomias selecionadas e ajuste fino - reduzem o viés e melhoram a precisão em políticas especializadas e contextos de desenvolvimento.
A lição é clara: menor ≠ mais fraco. O futuro da IA para causar impacto não é perseguir escala, mas construir arquiteturas modulares, transparentes e ajustadas que sejam práticas, éticas e, em última análise, investíveis.
Exploraremos isso em profundidade na AI4Development Conference https://lnkd.in/ewQsyvbw (Barcelona, 21 a 22 de outubro) - reunindo profissionais, financiadores e formuladores de políticas do Google Deep Mind ao PAM para perguntar: como vamos além do hype para construir IA que realmente gere impacto?
A próxima onda de IA não será apenas modelos maiores. Será menor, mais inteligente e alinhado aos desafios mais urgentes do mundo. Curioso para saber como os outros estão abordando essa mudança - você está experimentando modelos pequenos / ajustados em seu próprio trabalho?
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