Você já imaginou uma inteligência artificial pesquisando informações na internet e criando relatórios completos em questão de horas? Parece ficção científica, mas a realidade está mais próxima do que você pensa! Recentemente, a Hugging Face lançou um projeto que surpreendeu a todos, quase alcançando a performance de um gigante do ramo, o OpenAI. Vamos explorar essa incrível façanha!
Um Hackathon de 24 Horas e um Resultado Impressionante
Em apenas 24 horas, os pesquisadores da Hugging Face desenvolveram o “Open Deep Research”, um agente de pesquisa de IA de código aberto. O objetivo? Competir com o “Deep Research” do OpenAI, ferramenta capaz de navegar na internet e gerar relatórios de pesquisa autonomamente. A diferença? O Open Deep Research é acessível a todos, totalmente gratuito!
A Hugging Face explica que, apesar da disponibilidade de grandes modelos de linguagem de código aberto, o OpenAI não revelou detalhes sobre a estrutura do Deep Research. Foi aí que surgiu o desafio: recriar o sistema e compartilhar o código com a comunidade.
Escolhendo o Modelo de IA Ideal
Um agente de IA precisa de um modelo de base. O Open Deep Research, inicialmente, utilizou modelos de linguagem ampla (LLMs) e modelos de raciocínio simulados do OpenAI, acessíveis via API. Uma vantagem do projeto é a adaptação a modelos de código aberto. A inovação reside na estrutura do agente, que permite ao modelo de linguagem executar tarefas complexas, coletando e sintetizando informações.
A equipe experimentou diferentes LLMs, e o modelo “o1” se mostrou o mais eficaz para essa tarefa específica. Vale ressaltar que o projeto é modular e pode ser adaptado a outros modelos. Mas o sucesso não se deu apenas na escolha do modelo principal. O uso de uma biblioteca de código aberto da própria Hugging Face, “smolagents”, que utiliza “agentes de código”, contribuiu significativamente para a eficiência do processo, melhorando em 30% a conclusão das tarefas.
A Velocidade do Desenvolvimento Open Source
O Open Deep Research alcançou um resultado impressionante: 55,15% de precisão no benchmark GAIA, que testa a capacidade de sintetizar informações de múltiplas fontes. Embora abaixo dos 67,36% do Deep Research, o resultado é admirável, considerando o curto tempo de desenvolvimento.
A colaboração e a natureza open source foram cruciais. O projeto utilizou ferramentas de navegação e inspeção de texto de outras pesquisas, acelerando o processo de desenvolvimento. A comunidade colaborou ativamente, propondo melhorias e contribuindo com o código. Isso demonstra a força do desenvolvimento colaborativo e a rapidez com que a comunidade open source pode inovar.
Apesar de ainda não igualar a performance do OpenAI em todos os aspectos, o Open Deep Research representa um avanço significativo. A disponibilidade do código-fonte permite que outros desenvolvedores estudem, modifiquem e expandam as capacidades do projeto, impulsionando a inovação na área de inteligência artificial.
O futuro promete melhorias significativas. A equipe planeja suporte a mais formatos de arquivo, navegação visual na web e a replicação de outras ferramentas do OpenAI. A jornada rumo à IA de código aberto está apenas começando, e a contribuição da Hugging Face é extraordinária.
Compartilhe suas experiências e o que você acha dessa corrida para criar IA’s cada vez mais poderosas!
Fonte: Ars Technica
