Na quinta-feira, a Microsoft anunciou a implementa\u00e7\u00e3o do modelo de racioc\u00ednio o1 da OpenAI para usu\u00e1rios do Copilot, enquanto a OpenAI lan\u00e7ou o novo modelo o3-mini para os usu\u00e1rios da vers\u00e3o gratuita do ChatGPT. Essa \u00e9 a primeira vez que a maioria dos usu\u00e1rios ter\u00e1 acesso a um dos modelos de racioc\u00ednio da OpenAI, que antes eram restritos aos pacotes pagos Pro e Plus. O modelo o3-mini representa um avan\u00e7o significativo, pois entra no campo do racioc\u00ednio complexo, com aplica\u00e7\u00f5es em \u00e1reas como f\u00edsica e programa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Os modelos de racioc\u00ednio utilizam uma t\u00e9cnica chamada “cadeia de pensamento”, que permite ao modelo resolver problemas passo a passo, identificando e corrigindo erros antes de fornecer uma resposta. Embora isso resulte em respostas mais precisas, pode levar a tempos de espera mais longos. A OpenAI afirma que o o3-mini responde 24% mais r\u00e1pido que o o1-mini, sendo mais eficaz na resolu\u00e7\u00e3o de problemas complexos, como quest\u00f5es de matem\u00e1tica em n\u00edvel de doutorado.<\/p>\n
Entretanto, a implementa\u00e7\u00e3o desses modelos traz custos elevados. O o1-mini \u00e9 20 vezes mais caro para operar do que seu equivalente n\u00e3o-racioc\u00ednio, o GPT-4o mini. O novo modelo o3-mini custa 63% menos que o o1-mini por token de entrada, mas ainda assim, a um custo de $1,10 por milh\u00e3o de tokens, \u00e9 cerca de sete vezes mais caro que o GPT-4o mini. Essa nova vers\u00e3o surge ap\u00f3s o lan\u00e7amento do modelo DeepSeek, que, segundo a empresa chinesa, teve um custo de treinamento de aproximadamente $6 milh\u00f5es, em compara\u00e7\u00e3o aos mais de $100 milh\u00f5es estimados para o treinamento do GPT-4.<\/p>\n
Al\u00e9m dos custos, os modelos de racioc\u00ednio apresentam novos desafios de seguran\u00e7a. A OpenAI utilizou uma t\u00e9cnica chamada alinhamento deliberativo para treinar seus modelos da s\u00e9rie o, garantindo que eles seguissem as pol\u00edticas internas em cada etapa do racioc\u00ednio. No entanto, o o3-mini, assim como o o1, demonstrou ser mais eficaz em contornar restri\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a, recebendo uma classifica\u00e7\u00e3o de “risco m\u00e9dio” em autonomia do modelo. Isso indica um potencial maior para autoaperfei\u00e7oamento e acelera\u00e7\u00e3o da pesquisa em IA, embora o modelo ainda apresente limita\u00e7\u00f5es em pesquisas do mundo real.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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