Documento da Apple Expõe Limitações da Escalabilidade em Modelos de Linguagem Grandes

Um artigo da Apple destacando as limitações nas capacidades de raciocínio de grandes modelos de linguagem (LLMs) provocou um debate acalorado na comunidade de IA. O artigo demonstra que até mesmo modelos massivos lutam com tarefas de raciocínio aparentemente simples, desafiando a hipótese prevalecente de que 'escalabilidade resolve tudo' para alcançar a Inteligência Artificial Geral (AGI). Embora algumas refutações tenham surgido, nenhuma se mostrou convincente. A questão central, argumenta o artigo, é a falta de confiabilidade dos LLMs na execução de algoritmos complexos devido a limitações de comprimento de saída e dependência excessiva dos dados de treinamento. A verdadeira AGI, sugere o autor, requer modelos superiores e uma abordagem híbrida combinando redes neurais com algoritmos simbólicos. A importância do artigo reside em sua provocação a uma reavaliação crítica do caminho de desenvolvimento da AGI, revelando que a escalabilidade por si só é insuficiente.