O que significa "Modelos de código fechado"?
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Modelos de código fechado são programas de computador avançados que analisam e geram texto, como chatbots e assistentes de escrita. Diferente dos modelos de código aberto, o funcionamento interno e os dados de treinamento deles são mantidos em segredo pelos desenvolvedores. Isso muitas vezes levanta preocupações entre os pesquisadores sobre a qualidade e a segurança dos dados usados para treinar esses modelos.
Contaminação de Dados
Como os detalhes de como os modelos de código fechado são treinados não estão disponíveis, pode ser difícil saber se eles foram treinados com dados contaminados. Dados contaminados se referem a informações que podem ser inadequadas ou incorretas, o que pode afetar a saída do modelo. Portanto, os pesquisadores se preocupam com quão precisas e confiáveis são as respostas desses modelos.
Problemas de Avaliação
Os pesquisadores perceberam problemas ao avaliar o desempenho de modelos de código fechado. Alguns estudos podem não comparar esses modelos de forma justa com outros, ou podem enfrentar problemas que dificultam a repetição dos testes. Isso pode levar a resultados enganosos, tornando difícil confiar nas alegações sobre como esses modelos se saem bem.
Importância da Transparência
A transparência é muito importante no campo da inteligência artificial. Quando os modelos são de código fechado, isso limita a capacidade de outros avaliarem sua qualidade e os dados com os quais foram treinados. Discussões abertas e esforços colaborativos entre pesquisadores podem ajudar a enfrentar esses desafios e melhorar a compreensão de como esses modelos funcionam.