Modelo da TypeSafe não gera textos ou códigos, mas ajuda outras IAs a escolher respostas e ações com maior probabilidade de acerto

Popular entre programadores – A nova ferramenta de inteligência artificial (IA) que vem chamando a atenção de programadores não escreve textos, gera códigos nem funciona como um chatbot convencional. Mesmo assim, a tecnologia promete atuar na redução de erros cometidos por grandes modelos de linguagem (LLMs), como os utilizados pelo ChatGPT, com menor custo computacional. Batizado de Jev, o modelo foi apresentado na semana passada pela startup TypeSafe.

A empresa foi criada há dois anos por Diogo Almeida, ex-funcionário da OpenAI que participou do desenvolvimento de um dos mecanismos centrais do ChatGPT: o aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF, na sigla em inglês). A técnica permite aprimorar as respostas dos chatbots a partir das avaliações feitas por pessoas. Almeida deixou a OpenAI em 2024 para fundar a TypeSafe, que agora apresenta o Jev como seu primeiro produto disponibilizado publicamente.

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De forma simplificada, um LLM recebe um comando, conhecido como prompt, e constrói uma resposta palavra por palavra. Esse processo pode resultar tanto em texto quanto em código de computador. Há, porém, situações em que o que o programador precisa do modelo é algo bem mais direto: uma decisão entre alternativas, muitas vezes próxima de um “sim” ou “não”.

Na arquitetura tradicional dos LLMs, cada uma dessas escolhas pode consumir tempo e recursos computacionais. Isso ocorre porque o modelo precisa recorrer à geração e à interpretação de texto mesmo quando a tarefa exige apenas uma ação simples.

O Jev busca eliminar essa etapa. Ao receber uma tarefa, o sistema utiliza o contexto e as alternativas fornecidas pelo programador para indicar uma decisão acompanhada da probabilidade de ela ser a opção mais adequada. A TypeSafe define esse processo como uma “decisão calibrada”.

“O Jev foi desenhado para ser uma interface de máquina para máquina, focada em tomada de decisão, classificação, pontuação e nota. Para software, isso é ótimo, porque dá um resultado estruturado, que diz ao software qual deve ser o próximo passo. Ele não é um LLM. É uma IA de classificação” explica Leo Candido, AI First Transformation Manager na Artefact.

Modelos classificadores já fazem parte do desenvolvimento da IA há algum tempo — o BERT é um exemplo. A diferença, segundo a proposta da TypeSafe, é que o Jev funciona como um classificador de uso geral. Isso significa que não precisa ser ajustado individualmente para cada tipo de tarefa. Enquanto os LLMs são treinados a partir de grandes volumes de texto, o Jev foi desenvolvido com base em “decisões”, permitindo sua aplicação em diferentes tarefas.

O treinamento utiliza uma técnica chamada Reforço por Decisões Calibradas, ou RLCD. Nesse método, a inteligência artificial aprende não apenas a apresentar uma resposta, mas também a estimar a probabilidade de que aquela decisão esteja correta.

O mecanismo também permite reduzir os custos de processamento. Segundo a TypeSafe, o Jev cobra US$ 0,042 por milhão de tokens — unidades correspondentes a pequenos trechos de palavras — processados.

Além da redução de custos, a ferramenta pode ser utilizada para diminuir as chamadas alucinações dos LLMs tradicionais. Integrado a esses modelos, o Jev pode orientar a escolha de respostas mais plausíveis e exigir instruções mais precisas por parte do programador. Outra possibilidade é utilizar o sistema como um roteador de modelos, selecionando qual IA é mais adequada para executar determinada tarefa.

A proposta chamou a atenção de investidores e contribuiu para que a TypeSafe recebesse US$ 40 milhões em aporte do fundo DCVC.

A tentativa de aprimorar a operação dos grandes modelos de linguagem também ajudou o Jev a alcançar outro marco: seu lançamento se tornou o mais popular da história da Vercel, plataforma utilizada para hospedar sites e aplicativos.

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(Com informações de O Globo)

(Foto: Reprodução/Magnific/MasumBilla)