Nos últimos meses, grandes modelos de linguagem têm causado um grande impacto em várias áreas do conhecimento. Seja na escrita de poesias ou no auxílio ao planejamento de viagens, estamos testemunhando uma mudança significativa no desempenho da IA e seu potencial para impulsionar o valor empresarial.
Nesta breve visão geral, exploraremos o campo emergente de IA e como os modelos fundamentais podem ser aplicados em ambientes empresariais para gerar valor. Os modelos fundamentais fazem parte de uma classe de modelos que representa um novo paradigma na IA.
O termo “modelos fundamentais” foi cunhado por uma equipe de Stanford quando perceberam a convergência do campo de IA em um novo paradigma. Anteriormente, as aplicações de IA eram construídas por meio do treinamento de uma biblioteca de modelos específicos para tarefas específicas, utilizando dados altamente direcionados.
No entanto, essa equipe previu uma mudança para um novo paradigma, no qual um modelo fundamental impulsionaria diversas aplicações, abrangendo os mesmos casos de uso imaginados anteriormente com IA convencional. Esse mesmo modelo poderia ser aplicado em inúmeras outras situações.
A principal característica que confere aos modelos fundamentais a capacidade de se adaptar a diferentes tarefas e desempenhar várias funções é o fato de serem treinados em uma enorme quantidade de dados não estruturados de forma não supervisionada. No domínio da linguagem, isso significa alimentar o modelo com uma vasta quantidade de frases, chegando a terabytes de dados, a fim de treiná-lo.
Por exemplo, podemos alimentar o modelo com a frase “não adianta chorar pelo leite” e esperar que ele preveja a palavra seguinte, como “derramado”. Essa capacidade generativa do modelo, de prever e gerar a próxima palavra com base nas palavras anteriores, o torna um modelo fundamental no campo da IA generativa.
Além disso, mesmo que esses modelos sejam treinados para geração de texto, é possível ajustá-los para realizar tarefas tradicionais de Processamento de Linguagem Natural (PLN), como classificação ou reconhecimento de entidades nomeadas, introduzindo uma pequena quantidade de dados rotulados. Esse processo de ajuste permite que o modelo seja adaptado para uma tarefa específica.
Esses modelos fundamentais funcionam de maneira surpreendente quando aplicados a novos contextos e domínios. Uma das principais vantagens desses modelos é o desempenho, pois têm acesso a uma quantidade massiva de dados não disponível anteriormente. Isso significa que, em tarefas menores, eles podem superar modelos treinados com apenas alguns poucos dados.
Outra vantagem é a produtividade. Ao utilizar o processo de condução ou ajuste, é necessário menos dados rotulados para obter um modelo específico para uma tarefa, em comparação a começar do zero. Isso ocorre porque o modelo aproveita os dados não rotulados que ele viu durante o treinamento generativo.
Entretanto, é importante considerar algumas desvantagens. O custo computacional é um fator a ser levado em conta, uma vez que treinar esses modelos com uma enorme quantidade de dados pode ser caro, tornando difícil para empresas menores treinarem seus próprios modelos fundamentais.
Além disso, o custo da execução da inferência também pode ser alto quando esses modelos atingem um tamanho gigantesco, com bilhões de parâmetros. Muitas vezes, são necessárias várias GPUs para hospedar e executar esses modelos, o que representa um investimento considerável em comparação a abordagens tradicionais.
Outra desvantagem está relacionada à confiabilidade. Embora a quantidade massiva de dados seja uma vantagem, especialmente no domínio da linguagem, muitos desses modelos são treinados com dados linguísticos coletados da internet. A revisão manual de cada ponto de dado para evitar viés ou informações tóxicas seria impraticável, mesmo com uma equipe inteira de anotadores humanos.
Considerando essas vantagens e desvantagens, é fundamental usar esses modelos fundamentais com cautela. É necessário avaliar o contexto, compreender as limitações e considerar formas de mitigar qualquer viés ou problemas éticos que possam surgir ao utilizá-los.
Em suma, os modelos fundamentais representam um novo paradigma emocionante na área de IA, impulsionando o valor empresarial e abrindo novas possibilidades em diversas aplicações. Embora existam desafios a serem superados, esses modelos prometem continuar moldando o futuro da IA e transformando nossa interação com a tecnologia.
E, para dissipar alguns equívocos, é importante ressaltar que a IA não está destinada a roubar empregos ou dominar o mundo. Ao contrário das afirmações sensacionalistas, compreendemos perfeitamente o funcionamento dessa tecnologia avançada. Ela não é uma caixa preta impenetrável, como alguns indivíduos mal-informados podem sugerir.