LLMs: A Ilusão da Precisão – Um Ato de Equilíbrio Entre Precisão e Prática
Este artigo explora as limitações dos grandes modelos de linguagem (LLMs) na recuperação de dados. Usando o Deep Research da OpenAI como exemplo, o autor destaca suas imprecisões ao lidar com problemas que exigem dados precisos, mostrando até mesmo discrepâncias nos próprios materiais de marketing da OpenAI. O autor argumenta que, embora os LLMs excelam no tratamento de consultas ambíguas, eles têm um desempenho inferior na recuperação de dados precisos, inerente à sua natureza probabilística em vez de determinística. Embora os LLMs ajudem na eficiência, sua taxa de erro imprevisível complica a construção de aplicativos que dependem deles. O autor conclui que o campo dos LLMs é ferozmente competitivo, carece de um fosso e sua direção futura permanece incerta.
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