Marcus Mendes

para ele poder escolher uma para fazer, ele tendeu a escolher as tarefas que estavam mais associadas a emoções positivas, mesmo que não fosse a mais importante. Essa é uma outra parte importante quando você pensa em agentes, por exemplo. E aí tem uma coisa que eu sei que o Fabrício, a gente poderia fazer um episódio inteiro sobre isso, sobre semântica linguística, por exemplo. Em inglês, diz como é que você fala, você fala I'm sorry.

O termo, se você for pensar na parte, se traduzir literalmente, você não está falando desculpa. Em inglês você está falando como é que você está se sentindo. É mais próximo de um sinto muito. Você pedir desculpa, você está sentindo alguma coisa, você pede desculpa. Em inglês você manifesta o que você está sentindo e com isso você pede a desculpa.

Traduzir. Mas por que eu estou trazendo isso? Porque se o I'm sorry é um estado interno de sentimento e é isso que atrapalha como é que o modelo reage, isso impacta em como o modelo vai reagir de outras formas, em outros idiomas. Porque pedir desculpa é uma coisa, I'm sorry é outra.

Então, se a sensação é o que atrapalha, pedir desculpa por você resolver isso em inglês não quer dizer necessariamente que você vai resolver em português. Porque em português você pode falar de outras formas. O lance da saudade, que é um conceito, lá, I miss you, estou sentindo a sua falta. Então, eu fiquei muito interessado em como é que isso pode impactar outros idiomas. Isso tudo não toca exatamente nisso. Eu espero que toque no futuro. Porque é um assunto super interessante a partir dessa premissa de que eles perceberam que quando o modelo escreve coisas associadas a sentimento, isso muda o comportamento dele. Tudo sobre isso é muito interessante.

Se alguém da Anthropics estiver escutando esse episódio, me convidem para participar dessa pesquisa. Me interessa bastante. E depois vocês passam aqui para falar sobre. Bom, o link dessa pesquisa e o resto de tudo que a gente comentou você encontra em assobcontrole.tech ou também no seu player de podcasts. Obrigado a vocês, pessoal, que deixam as avaliações, que fazem comentários, que agregam, que acrescentam lá no Spotify. Pessoal que recomenda também o IA Sob Controle. Lembrando que se você passar na descrição...

você também vai encontrar o link para aproveitar as suas últimas chances, oportunidades de poder participar da imersão Vale do Silício comigo, com o Fabrício, com o Paulo Silveira, com o Marcel Meida, de 31 de agosto ao dia 4 de setembro. E eu e o Fabrício voltaremos na quarta-feira com uma entrevista que, se eu fosse você, eu não perderia. Até lá!

Olá, bem-vindas e bem-vindos à edição de quarta-feira de entrevista do IA Sobre Controle, o seu podcast com overfitting de informações sobre o mundo da inteligência artificial. Eu sou o Marcos Mendes e tenho, claro, assim como toda semana por aqui, o Fabrício Carraro, viajante poliglota, host do podcast Carreiras Sem Fronteiras e Program Manager da Alura. Fabrício, tudo bem?

que é um daqueles com gringos. Então, a partir de agora, você vai escutar o episódio dublado em português, mas caso você queira escutar o áudio original do papo que a gente bateu em inglês, tem aqui o primeiro link da descrição. É o segundo, o primeiro da viagem do Vale do Silício. O segundo link da descrição você vai encontrar para escutar o papo em inglês. Então, sem mais delongas, Leandro Von Ferra, bem-vindo ao IA Sob Controle.

Muito obrigado por me receberem. É um prazer. A gente está bem honrado de ter você aqui com a gente hoje como o líder de pesquisa da Hugging Face. E a gente começou a falar sobre a Hugging Face bem cedo no podcast. Aliás, o podcast começou depois que o chat de PT bombou, apareceu, explodiu.

E ao longo dos últimos anos a gente viu a Hugging Face, e eu até sei, a Hugging Face começou lá em 2016, uma empresa que oferecia um chatbot para consumidor final, certo? E aí meio que pivotou para virar essa referência em modelo open source, e nos últimos anos a gente está percebendo um esforço que está aumentando

para pesquisa, fazer pesquisa própria, fazer os próprios modelos de novo. E isso é uma proposta que é diferente do desenvolvimento original, a ideia de fazer um chatbot no começo. Então, você pode explicar um pouco melhor essa decisão e o processo mesmo, para ir, de certa forma, virando isso, essas referências novas e a parte de pesquisa, sem abrir mão do fato de que vocês são a língua franca de modelo open source, ao mesmo tempo investir nos próprios modelos, pesquisa que gera projeto muito interessante. Como é que tem sido esse equilíbrio todo?

Do jeito que você conta, faz total sentido, né? Como que você não ia seguir esse caminho? Exatamente, é como se eu tivesse sempre tomado o passo mais óbvio para dar a seguir. E, bom, quantas pessoas hoje trabalham mesmo aí no departamento de pesquisa?

Tem empresas enormes aí, que também estão trabalhando com modelos abertos, e eu sempre tive a impressão de que isso, na verdade, pega essas muito grandonas, é um discursinho para trazer o povo para trabalhar, talento, é, na verdade, começar a trabalhar em modelo fechado, coisa assim, né? Mas as empresas grandonas de IA, de tecnologia que tem divisão de IA, e embora você tenha até mencionado que vocês passaram por uma rodada de investimento...

imagino que isso seja ainda um pouco mais limitado do que a meta, que só estava jogando dinheiro para cima para quem quisesse pegar e trabalhar com eles. Então, como é que é essa disponibilidade de talentos do mercado? Como é que está sendo o desafio ou não de atrair pessoas para trabalhar com vocês com pesquisa?

Talvez o prompt seja a única coisa que resta feita por humanos. E você até mencionou os modelos abertos, na verdade, os modelos chineses entreabertos, que estão ganhando bastante destaque. A gente está ouvindo anedotas sobre como está rolando esse tsunami, vindo de modelos chineses, está pronto para superar os modelos americanos abertos. Americanos não, os ocidentais todos, que são mais baratos de rodar, seja por API ou até barato tecnicamente, de computação mesmo.

para rodar localmente. E você aí de dentro da Hugging Face, você está vendo mesmo esse movimento da adoção maior de modelos chineses? As pessoas estão colocando isso às vezes como uma ameaça. Você acha que é uma ameaça ou é só interessante contar essa história para, sei lá, aparecer na web?

E agora a parte divertida. Muitos modelos têm saído da Hugging Face nos últimos anos, e um dos que parece estar ganhando muito mais tração, tanto fora da empresa quanto dentro até também, é toda a iniciativa do Small LM. Não sei se eu posso chamar de iniciativa, mas enfim, você me fala. Virou um movimento, não sei. Então você pode explicar como é que surgiu o Small LM e a gente pode até depois falar um pouquinho sobre como é que está evoluindo e espalhando aí, no fim das contas.

Quem toma essa decisão? É você ou é o Clem? Eu acho que isso é mais comigo e com o Tom. Ah, é? Sério? Que legal. Sim, sim, sim, sim. A gente bateu um papo recente com o Randall Balestriero, que é da Meta. Ele falou bastante sobre como que a ciência, principalmente, é uma das explicações grandes e mais promissoras também, de todo esse conceito de modelos de mundo que tem surgido, o que ele tem feito também, ajudado a fazer, tem pesquisado.

E falando em robô, a Hugging Face tem o Reach Mini, que é um robôzinho bonitinho, incrível, adoraria brincar, fica a dica. E o que vocês aprenderam com isso, como um experimento, como um produto, como é que tem sido?

Cara, é um robô de IA. Se você voltasse 15 anos no tempo e dissesse que tem um robô com inteligência artificial que custa só algumas, que é caro, umas centenas de dólares, ninguém ia acreditar. Então, acho que vale olhar.