A Amazon forma nova equipe para treinar o ambicioso modelo de IA apelidado de ‘Olympus’ – fontes

A Amazônia monta um time para adestrar o audacioso modelo de IA batizado de 'Olympus' - segundo fontes

6 de novembro (ANBLE) – A Amazon (AMZN.O) está investindo milhões em treinamento de um ambicioso modelo de linguagem de grande escala (LLMs), esperando que ele possa rivalizar com os melhores modelos da OpenAI e Alphabet (GOOGL.O), disseram duas pessoas familiarizadas com o assunto à ANBLE.

O modelo, codinome “Olympus”, possui 2 trilhões de parâmetros, disseram as pessoas, o que poderia torná-lo um dos maiores modelos em treinamento. Modelos GPT-4 da OpenAI, um dos melhores modelos disponíveis, é relatado ter um trilhão de parâmetros.

As pessoas falaram sob condição de anonimato porque os detalhes do projeto ainda não eram públicos.

A Amazon se recusou a comentar. O Information relatou o nome do projeto na terça-feira.

A equipe é liderada por Rohit Prasad, ex-chefe da Alexa, que agora se reporta diretamente ao CEO Andy Jassy. Como cientista-chefe de inteligência artificial (IA) geral na Amazon, Prasad reuniu pesquisadores que vinham trabalhando na IA da Alexa e na equipe de ciências da Amazon para trabalhar no treinamento dos modelos.

A Amazon já treinou modelos menores, como o Titan. Também firmou parcerias com startups de modelos de IA como a Anthropic e a AI21 Labs, oferecendo-as aos usuários do Amazon Web Services (AWS).

A Amazon acredita que ter modelos desenvolvidos internamente pode tornar suas ofertas mais atraentes na AWS, onde os clientes empresariais desejam acessar modelos de alto desempenho, disseram as fontes.

Os LLMs são a tecnologia subjacente para ferramentas de IA que aprendem grandes conjuntos de dados para gerar respostas semelhantes às humanas.

Treinar modelos de IA maiores é mais caro devido à quantidade de capacidade de computação necessária. Em uma teleconferência de resultados em abril, executivos da Amazon disseram que a empresa aumentaria o investimento em LLMs e IA generativa, enquanto reduziria as operações de atendimento e transporte em seus negócios de varejo.

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