Um representante da Meta✴ negou rumores de que a empresa melhorou intencionalmente o desempenho de seus novos modelos Llama 4 AI em benchmarks. O vice-presidente de IA generativa, Ahmad Al-Dahle, disse em uma publicação no X que as alegações de que os resultados foram manipulados para esconder fraquezas nos modelos Maverick e Scout “simplesmente não eram verdadeiras”.
Fonte da imagem: Mariia Shalabaieva/Unsplash
Boatos de manipulação surgiram nas redes sociais após uma publicação de um ex-funcionário da Meta✴. Um usuário de uma plataforma chinesa alegou que saiu da empresa em protesto contra “métodos de teste injustos”. Essas acusações mais tarde se espalharam para o X (antigo Twitter) e o Reddit, escreve o TechCrunch.
No entanto, Al-Dahle enfatizou que o Meta✴ não treinou os modelos Llama 4 Maverick e Llama 4 Scout em “conjuntos de dados de teste”, que são amostras especiais usadas para avaliar IA. Tal prática poderia inflar artificialmente os resultados, criando uma falsa impressão sobre as capacidades dos modelos.
As suspeitas surgiram inicialmente devido às diferenças na maneira como o Llama 4 Maverick funcionava em diferentes plataformas. Os pesquisadores notaram que a versão do modelo no benchmark LM Arena se comportou de forma diferente da versão disponível publicamente e não conseguiu lidar com certas tarefas. Além disso, o Meta✴ usou uma versão experimental do Maverick para melhorar os resultados de benchmark, o que também levantou questões.
Ao mesmo tempo, Al-Dahle observa que o motivo pelo qual os usuários estão atualmente enfrentando instabilidade na qualidade dos modelos pode estar relacionado às configurações dos provedores de nuvem em cujos servidores os scripts estão hospedados. “Lançamos os modelos assim que ficaram prontos e levará alguns dias para que todas as implementações públicas sejam configuradas de acordo com nossos requisitos”, explicou ele. A Meta✴ prometeu continuar trabalhando na correção de bugs do Llama 4 em qualquer caso para rápida integração dos desenvolvedores em seus projetos.
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