Aprendizado por Reforço: Impulsionando a Ascensão da IA Agencial em 2025
Tentativas iniciais de agentes de IA como BabyAGI e AutoGPT em 2023, embora inicialmente divulgadas, falharam devido à dificuldade dos grandes modelos de linguagem (LLMs) em lidar com raciocínio de múltiplas etapas. No entanto, em meados de 2024, houve uma reviravolta. Avanços no aprendizado por reforço permitiram uma nova geração de agentes de IA capazes de concluir consistentemente tarefas complexas de múltiplas etapas, exemplificadas por ferramentas de geração de código como Bolt.new e o Claude 3.5 Sonnet da Anthropic. O aprendizado por reforço, por meio do treinamento de tentativa e erro, supera o problema de erros compostos inerente ao aprendizado por imitação, permitindo que os modelos permaneçam robustos mesmo com dados não vistos. Técnicas como RLHF da OpenAI e IA Constitucional da Anthropic automatizam o feedback, aumentando ainda mais a eficiência do aprendizado por reforço. O modelo R1 da DeepSeek mostrou o notável potencial de modelos "autodidatas" de raciocínio por meio do aprendizado por reforço. Em resumo, os avanços no aprendizado por reforço são o principal motor por trás do aumento da IA agencial em 2025.
Leia mais
