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Repensando a IA generativa: local, de código aberto e multimodal

NOVAS OPORTUNIDADES PARA AMPLIAR A IA

Modelos de grandes linguagens locais, modelos de código aberto e multimodalidade abrem uma nova avenida de oportunidades para organizações de todos os tamanhos.

O impulso inabalável do mercado de IA generativa

Os últimos dois anos testemunharam um dinamismo contínuo no mercado, com o lançamento de centenas de modelos, desde os amplamente reconhecidos modelos de grandes linguagens (LLMs) introduzidos pelos principais fornecedores até modelos de pequenas linguagens específicas de domínio, geralmente baseados em soluções de código aberto suportadas pela comunidade de desenvolvedores.

Ao mesmo tempo, vários métodos de ajuste fino evoluíram, desde o ajuste fino aditivo até o ajuste fino seletivo e o ajuste fino reparametrizado. A Machine Learning Reply experimentou extensivamente todo o espectro de alternativas disponíveis no mercado e desenvolveu uma abordagem “2.0” baseada em três pilares principais: modelos locais, modelos de código aberto e multimodalidade.

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Os benefícios dos modelos locais

As organizações estão adotando cada vez mais soluções locais para garantir a conformidade com o GDPR, proteger dados confidenciais e manter controle total sobre o armazenamento e o processamento de dados. Esses modelos fornecem privacidade total dos dados, minimizam os riscos de violação e são particularmente valiosos para setores altamente regulamentados e sensíveis à privacidade, como saúde, finanças e governo.

As soluções locais também ajudam as organizações a cumprir leis rígidas de soberania e segurança de dados, evitando a exposição a fornecedores terceirizados. Eles oferecem maior independência dos serviços de “caixa preta” oferecidos pelos fornecedores de IA e permitem que os modelos sejam adaptados às necessidades comerciais específicas. Além disso, para aplicativos orientados por IA com altos volumes de solicitações, como sistemas de conversação, ferramentas de tradução em tempo real ou mecanismos de recomendação, as implantações locais garantem operações mais previsíveis e eficientes.

O alto valor de uma abordagem híbrida

As implantações locais permitem que as organizações equilibrem desempenho e custo enquanto ajustam modelos para necessidades comerciais específicas. No entanto, uma configuração totalmente local exige investimento em hardware, infraestrutura, pessoal de TI, atualizações, escalabilidade e custos de energia. Para enfrentar esses desafios, o mercado oferece soluções híbridas sensíveis à privacidade.

Uma abordagem híbrida mantém tarefas confidenciais e de alto volume no local, ao mesmo tempo em que aproveita a nuvem para tarefas de baixa frequência, garantindo privacidade e economia. As máquinas virtuais de nuvem privada fornecem hardware poderoso com configurações configuráveis e sem custos de manutenção. Essa abordagem flexível permite que as empresas se adaptem dinamicamente à medida que as necessidades evoluem, permitindo a implantação direta do modelo e uma configuração sem servidor pronta para uso em ambientes seguros de nuvem privada.

O código aberto encontra a IA

Os modelos de código aberto estão transformando o cenário da IA ao oferecer acessibilidade, personalização e transparência, disponibilizando tecnologia avançada para empresas de todos os tamanhos. Na verdade, eles eliminam barreiras de entrada para startups e pequenas empresas, fornecendo recursos de ponta sem exigir investimentos significativos de capital ou incorrer em altas taxas de uso.

Os modelos de código aberto também promovem a inovação rápida, permitindo que as organizações modifiquem e aprimorem as soluções existentes sem depender de players terceirizados para atualizações. Sua transparência garante a conformidade com as regulamentações e padrões éticos do setor, o que é particularmente crucial em áreas como produtos farmacêuticos e serviços jurídicos. Além disso, a IA de código aberto reduz o risco de dependência de fornecedores, dando às empresas maior controle sobre sua tecnologia, escalabilidade e integração com outras ferramentas.

Adaptando e personalizando os modelos

Modelos de grandes linguagens são ferramentas poderosas treinadas em diversos conjuntos de dados, mas sua natureza de uso geral nem sempre atende às necessidades, terminologias ou fluxos de trabalho específicos de setores específicos. A adaptação de modelos de código aberto envolve adaptá-los para aprimorar seu desempenho e relevância para tarefas ou domínios especializados, garantindo resultados mais precisos e sensíveis ao contexto. A

personalização de um LLM ajuda as organizações a alinhar o modelo com requisitos específicos, melhorando a eficiência e proporcionando um desempenho superior. Isso é particularmente importante não apenas para aprimorar a experiência específica do domínio, mas também para focar no desempenho específico de tarefas, como resumo ou análise de sentimentos, adaptando-se à evolução do conhecimento e abordando as limitações dos modelos genéricos, que podem ser treinados em dados desatualizados ou incompletos, reduzindo assim os erros em cenários de nicho.

O futuro da IA generativa é multimodal

A multimodalidade permite que abordagens generativas sejam aplicadas a uma variedade de domínios além do texto, incluindo cenários em que as principais fontes de dados são imagens, vídeo e áudio, bem como a interpretação de gráficos e conteúdo visual em documentos ou do mundo físico.

O desenvolvimento de modelos multimodais envolve a combinação de características exclusivas de várias fontes de dados com grandes conjuntos de dados de referência, o que é essencial para criar modelos abertos convincentes aplicáveis a várias áreas de negócios. Essa abordagem abre novas possibilidades para integrar várias formas de dados para melhorar o desempenho e a versatilidade em diferentes setores.

A multimodalidade funciona melhor com soluções de código aberto e locais

Modelos avançados de IA multimodal, especialmente aqueles que processam áudio e vídeo, geralmente exigem recursos computacionais significativos por chamada. Para organizações que usam esses modelos com frequência, os custos associados aos modelos de serviço de pagamento por uso podem se tornar proibitivos, tornando as soluções locais uma opção mais econômica.

Na verdade, as implantações locais de modelos de IA multimodais de código aberto com altas demandas de computação são econômicas, pois evitam despesas de nuvem proprietárias por chamada. Portanto, os modelos multimodais de código aberto são particularmente úteis para organizações que exigem solicitações frequentes, têm baixa tolerância a falhas, precisam de modelos especializados para diversas fontes de dados ou exigem recursos estritos de implantação de computação de ponta ou de baixa latência.

Explore as oportunidades da IA generativa 2.0

A Machine Learning Reply desenvolveu metodologias e estruturas robustas que permitem que as organizações ultrapassem os modelos padrão “como serviço” e criem soluções de IA altamente personalizadas. Ao aproveitar as vantagens oferecidas por modelos de código aberto e configurações locais, o Machine Learning Reply capacita as empresas a criar sistemas personalizados e multimodais que se alinham às suas necessidades e objetivos exclusivos.

Essas soluções permitem maior controle sobre a implantação e o ajuste fino dos modelos, garantindo que eles atendam a requisitos específicos em termos de desempenho, segurança e privacidade de dados. A abordagem da Machine Learning Reply facilita a integração com fluxos de trabalho existentes, oferece flexibilidade para se adaptar às crescentes demandas de negócios e reduz a dependência de serviços de terceiros, garantindo escalabilidade e resiliência a longo prazo.

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Machine Learning Reply

A Machine Learning Reply é a empresa do grupo Reply especializada em soluções de aprendizado de máquina, computação cognitiva e inteligência artificial. O Machine Learning Reply, com base nos desenvolvimentos mais recentes no campo da inteligência artificial, aplica técnicas inovadoras de IA generativa, aprendizado profundo, processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagem/vídeo a diferentes cenários de uso, como automação inteligente, mecanismos preditivos, processamento de documentos, sistemas de recomendação e agentes conversacionais.