Rohit Prasad, vice-presidente sênior de AGI da Amazon. Crédito: Getty
A Amazon, através de seu vice-presidente sênior de AGI, Rohit Prasad, está desafiando a corrida por benchmarks de IA, rotulando as tabelas de classificação como “barulhentas” e não indicativas do verdadeiro poder dos modelos. Em vez de capacidade bruta (onde a Nova, modelo da Amazon, estava na posição 79 no LMArena), a Amazon aposta em especialização e utilidade no mundo real.
A peça central dessa estratégia, anunciada no AWS re:Invent, é o Nova Forge. Este novo serviço permite que as empresas treinem modelos de IA altamente personalizados sem gastar bilhões de dólares, resolvendo o problema de personalização limitada.
- Diferencial do Forge: O serviço oferece acesso aos pontos de verificação do modelo Nova em estágios iniciais, permitindo que as empresas injetem seus dados proprietários no pré-treinamento do modelo. Isso aumenta a “capacidade de aprendizagem do modelo” e evita que a IA perca habilidades originais (regressão de capacidade) ao ser ajustada tardiamente.
- Caso de Uso: O Reddit já está utilizando o Forge para construir um modelo de segurança especializado, treinado em 23 anos de dados de moderação, visando substituir vários modelos por um único que entenda as nuances de sua comunidade (incluindo a famosa regra: “Não seja um idiota”).
A estratégia da Amazon é calculada: posicionar-se como a infraestrutura onde as empresas podem construir IA especializada para problemas de negócios específicos, um modelo semelhante ao início da própria AWS. Ao focar no controle, propriedade dos pesos do modelo e evitar o envio de dados confidenciais a terceiros, a Amazon muda a métrica de sucesso de “pontos de QI brutos” para “utilidade no mundo real”.
Quer saber a porcentagem de aumento de eficiência que o Forge promete e a opinião do CTO do Reddit sobre a relevância dos benchmarks para o seu modelo de segurança?
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