Um dos pontos de venda dos principais modelos de IA generativa do Google, Gêmeos 1.5 Pro e 1.5 Flashé a quantidade de dados que eles supostamente podem processar e analisar. Em briefings de imprensa e demonstrações, o Google repetidamente afirmou que os modelos podem realizar tarefas antes impossíveis graças ao seu “longo contexto”, como resumir vários documentos de centenas de páginas ou pesquisar cenas em filmagens.
Mas novas pesquisas sugerem que os modelos não são, de fato, muito bons nessas coisas.
Dois separado estudos investigaram o quão bem os modelos Gemini do Google e outros fazem sentido a partir de uma quantidade enorme de dados — pense em trabalhos do tamanho de “Guerra e Paz”. Ambos descobriram que o Gemini 1.5 Pro e o 1.5 Flash têm dificuldade para responder perguntas sobre grandes conjuntos de dados corretamente; em uma série de testes baseados em documentos, os modelos deram a resposta certa apenas 40% 50% das vezes.
“Embora modelos como o Gemini 1.5 Pro possam processar tecnicamente contextos longos, vimos muitos casos indicando que os modelos não ‘compreendem’ realmente o conteúdo”, Marzena Karpinska, pós-doutoranda na UMass Amherst e coautora de um dos estudos, disse ao TechCrunch.
A janela de contexto do Gemini está ausente
O contexto de um modelo, ou janela de contexto, refere-se aos dados de entrada (por exemplo, texto) que o modelo considera antes de gerar a saída (por exemplo, texto adicional). Uma pergunta simples — “Quem ganhou a eleição presidencial dos EUA em 2020?” — pode servir como contexto, assim como um roteiro de filme, programa ou clipe de áudio. E conforme as janelas de contexto aumentam, também aumenta o tamanho dos documentos que estão sendo encaixados nelas.
As versões mais recentes do Gemini podem receber mais de 2 milhões de tokens como contexto. (“Tokens” são bits subdivididos de dados brutos, como as sílabas “fan,” “tas” e “tic” na palavra “fantastic.”) Isso equivale a aproximadamente 1,4 milhão de palavras, duas horas de vídeo ou 22 horas de áudio — o maior contexto de qualquer modelo disponível comercialmente.
Num briefing no início deste ano, o Google mostrou várias demonstrações pré-gravadas destinadas a ilustrar o potencial das capacidades de longo contexto do Gemini. Um deles fez com que o Gemini 1.5 Pro pesquisasse a transcrição da transmissão do pouso na Lua da Apollo 11 – cerca de 402 páginas – em busca de citações contendo piadas e, em seguida, encontrasse uma cena na transmissão que parecia semelhante a um esboço a lápis.
O vice-presidente de pesquisa do Google DeepMind, Oriol Vinyals, que liderou o briefing, descreveu o modelo como “mágico”.
“[1.5 Pro] realiza esse tipo de tarefa de raciocínio em cada página, em cada palavra”, disse ele.
Isso pode ter sido um exagero.
Em um dos estudos mencionados acima, comparando essas capacidades, Karpinska, junto com pesquisadores do Allen Institute for AI e Princeton, pediu aos modelos para avaliar afirmações verdadeiras/falsas sobre livros de ficção escritos em inglês. Os pesquisadores escolheram trabalhos recentes para que os modelos não pudessem “trapacear” confiando em presciência, e eles apimentaram as afirmações com referências a detalhes específicos e pontos da trama que seriam impossíveis de compreender sem ler os livros na íntegra.
Dada uma declaração como “Ao usar suas habilidades como Apoth, Nusis é capaz de fazer engenharia reversa do tipo de portal aberto pela chave de reagentes encontrada no baú de madeira de Rona”, Gemini 1.5 Pro e 1.5 Flash – tendo ingerido o livro relevante – teve que diga se a afirmação era verdadeira ou falsa e explique seu raciocínio.
Testado em um livro com cerca de 260.000 palavras (~520 páginas) de extensão, os pesquisadores descobriram que o 1.5 Pro respondeu às declarações verdadeiro/falso corretamente 46,7% das vezes, enquanto o Flash respondeu corretamente apenas 20% das vezes. Isso significa que uma moeda é significativamente melhor em responder perguntas sobre o livro do que o modelo de aprendizado de máquina mais recente do Google. Fazendo a média de todos os resultados de benchmark, nenhum dos modelos conseguiu atingir uma chance maior do que aleatória em termos de precisão de resposta a perguntas.
“Percebemos que os modelos têm mais dificuldade em verificar afirmações que exigem a consideração de porções maiores do livro, ou mesmo de todo o livro, em comparação com afirmações que podem ser resolvidas pela recuperação de evidências em nível de frase”, disse Karpinska. “Qualitativamente, também observamos que os modelos lutam para verificar afirmações sobre informações implícitas que são claras para um leitor humano, mas não explicitamente declaradas no texto.”
O segundo dos dois estudos, de coautoria de pesquisadores da UC Santa Bárbara, testou a capacidade do Gemini 1.5 Flash (mas não do 1.5 Pro) de “raciocinar” vídeos – ou seja, pesquisar e responder perguntas sobre o conteúdo deles. .
Os coautores criaram um conjunto de dados de imagens (por exemplo, uma foto de um bolo de aniversário) emparelhado com perguntas para o modelo responder sobre os objetos representados nas imagens (por exemplo, “Que personagem de desenho animado está neste bolo?”). Para avaliar os modelos, eles escolheram uma das imagens aleatoriamente e inseriram imagens “distratoras” antes e depois dela para criar imagens semelhantes a uma apresentação de slides.
O Flash não teve um desempenho tão bom. Em um teste em que o modelo transcreveu seis dígitos manuscritos de uma “apresentação de slides” de 25 imagens, o Flash acertou cerca de 50% das transcrições. A precisão caiu para cerca de 30% com oito dígitos.
“Em tarefas reais de resposta a perguntas sobre imagens, parece ser particularmente difícil para todos os modelos que testamos”, disse Michael Saxon, um aluno de doutorado na UC Santa Barbara e um dos coautores do estudo, ao TechCrunch. “Essa pequena quantidade de raciocínio — reconhecer que um número está em um quadro e lê-lo — pode ser o que está quebrando o modelo.”
O Google está prometendo demais com o Gemini
Nenhum dos estudos foi revisado por pares, nem analisam os lançamentos do Gemini 1.5 Pro e 1.5 Flash com contextos de 2 milhões de tokens. (Ambos testaram os lançamentos de contexto de 1 milhão de tokens.) E o Flash não foi criado para ser tão capaz quanto o Pro em termos de desempenho; o Google o anuncia como uma alternativa de baixo custo.
No entanto, ambos Adicione combustível ao fogo que o Google tem prometido demais – e entregue pouco – com Gemini do começoNenhum dos modelos testados pelos pesquisadores, incluindo o da OpenAI GPT-4o e Antrópico Soneto de Cláudio 3.5teve um bom desempenho. Mas o Google é o único provedor de modelos que recebeu o contexto de faturamento superior da janela em seus anúncios.
“Não há nada de errado com a simples afirmação: ‘Nosso modelo pode receber um número X de tokens’ com base em detalhes técnicos objetivos”, disse Saxon. “Mas a questão é: que coisa útil você pode fazer com isso?”
Em termos gerais, a IA generativa está a ser alvo de um escrutínio cada vez maior à medida que as empresas (e os investidores) ficam frustrados com as limitações da tecnologia.
Em um duas pesquisas recentes de Boston Consulting Group, cerca de metade dos entrevistados – todos executivos de alto escalão – disseram que não esperam que a IA generativa traga ganhos substanciais de produtividade e que estão preocupados com o potencial de erros e comprometimento de dados decorrentes da IA generativa. ferramentas elétricas. PitchBook recentemente relatado que, por dois trimestres consecutivos, a negociação de IA generativa nos estágios iniciais diminuiu, despencando 76% em relação ao pico do terceiro trimestre de 2023.
Diante de chatbots que resumem reuniões que evocam detalhes fictícios sobre pessoas e plataformas de pesquisa de IA que basicamente equivalem a geradores de plágio, os clientes estão em busca de diferenciais promissores. Google – que correu, às vezes desajeitadamentepara alcançar seus rivais de IA generativa — estava desesperado para fazer do contexto do Gemini um desses diferenciais.
Mas a aposta foi prematura, ao que parece.
“Não decidimos uma maneira de realmente mostrar que o ‘raciocínio’ ou ‘entendimento’ sobre documentos longos está ocorrendo, e basicamente cada grupo que lança esses modelos está juntando suas próprias avaliações ad hoc para fazer essas alegações”, disse Karpinska. “Sem o conhecimento de quanto tempo o processamento de contexto é implementado — e as empresas não compartilham esses detalhes — é difícil dizer o quão realistas essas alegações são.”
O Google não respondeu a um pedido de comentário.
Tanto Saxon quanto Karpinska acreditam que os antídotos para alegações exageradas em torno da IA generativa são melhores benchmarks e, na mesma linha, maior ênfase na crítica de terceiros. Saxon observa que um dos testes mais comuns para contexto longo (citado generosamente pelo Google em seus materiais de marketing), “agulha no palheiro”, mede apenas a capacidade de um modelo de recuperar informações específicas, como nomes e números, de conjuntos de dados — não responder a perguntas complexas sobre essas informações.
“Todos os cientistas e a maioria dos engenheiros que utilizam estes modelos estão essencialmente de acordo que a nossa cultura de benchmark existente está quebrada”, disse Saxon, “por isso é importante que o público compreenda que deve levar estes relatórios gigantescos contendo números como ‘inteligência geral através de benchmarks’ com um enorme grão de sal.”
