📅 O que a IA sabe e o que não sabe
A rede neural não é onisciente – ela só sabe o que estava em seus dados de treinamento até um determinado ponto (data limite). Tudo o que aconteceu depois parece não existir para ela. Mova o controle deslizante “data do treinamento” e veja o que o modelo pode dizer e o que não pode.
Para eventos após a data limite, o modelo dirá honestamente “não sei” ou, pior, apresentará uma resposta plausível. Portanto, para obter as últimas notícias, preços e fatos, as redes neurais conectam uma pesquisa na Internet (isso é chamado de RAG). Nunca confie em uma rede neural para descobrir o que aconteceu recentemente sem verificar.
Como funciona: data limite do conhecimento
O modelo é ensinado uma vez sobre um enorme conjunto de textos coletados antes de uma determinada data. Depois disso, seu conhecimento fica “congelado”: ela não lê as notícias em tempo real e não se lembra de ontem. Portanto, cada modelo possui uma data de corte (ponto de corte do conhecimento), além da qual há um vazio para ele.
O perigo é que o modelo nem sempre admite honestamente a ignorância. Pergunte a ela sobre um evento após o corte, e ela poderá apresentar com segurança uma resposta plausível, mas falsa (isso é chamado de alucinação). Exteriormente, tal resposta não pode ser distinguida da real, pelo que novos factos, números e datas devem ser sempre verificados novamente.
Para fornecer dados atualizados ao modelo, eles o conectam a uma pesquisa na Internet ou a um banco de dados de documentos e colocam o que encontram diretamente na consulta - essa técnica é chamada RAG (geração aumentada por recuperação). Daí a conclusão prática: para o real, peça um modelo com acesso à pesquisa, e para o importante, verifique na fonte original. Compreender os limites da IA faz parte da habilidade de IA e pode ser praticado em uma aula gratuita.
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