Implicações Revolucionárias para Fintech: Experimento Inovador com 'Validade Temporal' na IA Desperta Interesse

 

Implicações Revolucionárias para Fintech: Experimento Inovador com 'Validade Temporal' na IA Desperta Interesse

Na Universidade de Innsbruck, na Áustria, dois pesquisadores, Georg Wenzel e Adam Jatowt, desenvolveram uma abordagem inovadora para aprimorar a compreensão da inteligência artificial (IA) em relação à "validade temporal". Esse conceito tem implicações cruciais para o uso de produtos de IA generativos, como o ChatGPT, especialmente no setor de fintech.

Imagem by IA

A validade temporal refere-se à relevância de uma afirmação em relação a outra ao longo do tempo, sendo um critério fundamental para a previsão de modelos de IA. Os pesquisadores propuseram uma metodologia onde a IA é avaliada em sua capacidade de prever a validade temporal, escolhendo a afirmação mais intimamente relacionada ao longo do tempo em um conjunto dado.

No artigo de pesquisa intitulado "Previsão de Mudança de Validade Temporal", Wenzel e Jatowt utilizaram o exemplo de uma declaração sobre alguém lendo um livro em um ônibus. Eles destacaram que a afirmação mais relevante seria aquela indicando o término da leitura, contextualizando a validade temporal.

Os pesquisadores elaboraram um conjunto de dados rotulado como exemplos de treinamento, estabelecendo uma tarefa de benchmarking para modelos de linguagem (LLMs) em larga escala. Escolhendo o ChatGPT como modelo fundamental para testes, descobriram que seu desempenho estava abaixo de modelos menos generalizados, possivelmente devido à abordagem de aprendizado em poucas tentativas e à falta de conhecimento sobre características específicas do conjunto de dados.

Os resultados indicam que em situações em que a validade temporal é crucial, como na geração de notícias ou avaliação de mercados financeiros, modelos de IA direcionados podem superar os serviços generalistas, como o ChatGPT. Além disso, experimentos durante o ciclo de treinamento mostraram potencial para melhorar as pontuações na tarefa de benchmarking de mudança temporal.

Embora o artigo não discuta implicações além do experimento, destaca-se que a capacidade de sistemas generativos de IA distinguirem entre eventos passados e presentes pode revolucionar setores de grande escala, como criptomoedas e mercados de ações, proporcionando previsões mais sólidas em tempo real.


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