Pesquisas recentes da Harvard e da Universidade de Michigan descobriram capacidades ocultas em modelos de IA modernos que emergem cedo durante o treinamento, mas permanecem ocultas até que prompts específicos sejam fornecidos. Essas descobertas desafiam métodos tradicionais de medir as capacidades da IA, sugerindo que os modelos podem possuir habilidades sofisticadas que só aparecem sob certas condições. O estudo destaca a importância da transparência no desenvolvimento e na segurança da IA, já que testes padrão podem subestimar o verdadeiro potencial desses modelos. Ao ajustar a apresentação dos dados de treinamento e usar técnicas alternativas de sugestão, os pesquisadores conseguiram extrair habilidades ocultas muito antes de serem detectáveis por meio de testes convencionais. Esta descoberta tem implicações significativas para a avaliação da IA e sugere a necessidade de protocolos de teste mais avançados para entender e aproveitar plenamente as capacidades dos modelos de IA. Leia mais notícias geradas por IA em: https://app.chaingpt.org/news