Abaixo, destacamos alguns dos principais exemplos de modelos de IA presentes em nosso dia-a-dia:
ChatBots
Chatbots sĂŁo programas de computador projetados para interagir e realizar conversas com seres humanos, geralmente por meio de plataformas de mensagens instantĂąneas. Eles sĂŁo uma aplicação prĂĄtica da inteligĂȘncia artificial, mais especificamente do processamento de linguagem natural. Os chatbots podem ser integrados em sites, aplicativos de mensagens, redes sociais e outras interfaces.
Assistentes de voz, encontrados em smartphones e dispositivos como caixas de som inteligentes (smart speakers), sĂŁo modelos de IA que respondem e executam comandos vocais, realizando tarefas como fazer chamadas, agendar alarmes, fornecer informaçÔes, reproduzir mĂșsica e conduzir pesquisas online.
Alguns dos exemplos mais conhecidos incluem o Google Assistente, Siri e Alexa.
Atualmente, tem-se aprimorado para uma aplicação mais abrangente em sistemas de segurança pĂșblica.
Redes Sociais
Nas redes sociais como Instagram, Twitter e Facebook, os conteĂșdos nĂŁo sĂŁo uniformemente exibidos a todos os usuĂĄrios.
Um algoritmo analisa, com ajuda da IA, os padrĂ”es de atividade e personaliza as postagens com base nos interesses individuais, adaptando a experiĂȘncia de cada usuĂĄrio.
Os tipos de inteligĂȘncia artificial sĂŁo geralmente categorizados em dois grupos principais: a inteligĂȘncia artificial estreita (IA estreita ou IA fraca) e a inteligĂȘncia artificial geral (IA geral ou IA forte).
A IA estreita refere-se a sistemas especializados em executar tarefas especĂficas, com foco limitado a um conjunto particular de atividades. Exemplos comuns incluem chatbots, reconhecimento de voz e carros autĂŽnomos em estĂĄgios iniciais.
IA generativa revoluciona a criação de conteĂșdo, gerando imagens, texto e mĂșsica original, inspirando inovaçÔes artĂsticas e criativas sem precedentes.
IA Generativa de textos cria conteĂșdo autĂŽnomo usando modelos treinados em grandes conjuntos de dados. Exemplos incluem GPT e Bard, capazes de gerar texto contextualmente relevante em diversas aplicaçÔes, como assistentes virtuais e criação automĂĄtica de conteĂșdo.
As 14 inteligĂȘncias artificiais mais importantes hoje
Os LLMs (Modelos LinguĂsticos de Linguagem) sĂŁo sistemas de IA (muitas vezes proprietĂĄrios) que empregam aprendizado profundo em conjuntos de dados vastos para compreender e gerar texto novo.
Em 2017, esse mecanismo de atenção foi aprimorado com a introdução do modelo transformer, conforme detalhado em outro artigo intitulado Attention Is All You Need.
PropensĂŁo a erros: pode gerar respostas inexatas ou fora de contexto, especialmente se o prompt nĂŁo for preciso. Isso se deve Ă natureza probabilĂstica da geração de linguagem;
Compreensão contextual: BERT captura o contexto bidirecional de palavras em uma sentença, o que melhora a compreensão contextual e a relação entre palavras em uma frase;
Desempenho em tarefas Variadas: BERT demonstra bom desempenho em uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo questionamento e resposta, classificação de sentimentos e reconhecimento de entidades nomeadas.
CONTRAS
Computacionalmente intensivo: o treinamento e a inferĂȘncia com modelos BERT sĂŁo computacionalmente intensivos, exigindo hardware poderoso, o que pode limitar sua acessibilidade em ambientes com recursos limitados;
DependĂȘncia de anotação de dados: embora o BERT tenha a capacidade de aprender contextos complexos, ainda depende de grandes conjuntos de dados anotados para o treinamento eficaz em tarefas especĂficas;
Inabilidade com sequĂȘncias longas: devido Ă sua arquitetura de atenção, o BERT pode ter dificuldade em lidar eficientemente com sequĂȘncias muito longas, o que pode ser uma limitação em certos contextos, como documentos extensos.
3. Claude
O LLM Claude, da Anthropic, visa utilidade, inofensividade e precisĂŁo em assistĂȘncia de IA, impulsionando produtos notĂĄveis como Claude Instant e Claude 2. Imagem: Divulgação.
O LLM do Claude concentra-se em princĂpios que orientam a saĂda de IA para tornar o assistente de IA Ăștil, inofensivo e preciso. Desenvolvido pela Anthropic, Claude impulsiona dois principais produtos: Claude Instant e Claude 2. Este Ășltimo destaca-se em raciocĂnio complexo, conforme destacado pela Anthropic.
Capacidades avançadas de linguagem natural: Claude demonstra habilidades avançadas de linguagem natural, sendo capaz de compreender solicitaçÔes complexas e manter conversas naturais, tornando-o mais Ăștil para uma variedade de aplicaçÔes em comparação com sistemas de IA mais restritos;
Customização e cĂłdigo aberto: a customização permite que desenvolvedores treinem Claude em conjuntos de dados especĂficos para diferentes usos. A decisĂŁo de tornar o cĂłdigo do Claude de cĂłdigo aberto promove transparĂȘncia, confiança e permite que outros construam sobre suas capacidades.
CONTRAS
Riscos potenciais de IA avançada: o avanço contĂnuo das capacidades do Claude pode resultar em impactos imprevisĂveis no futuro, exigindo cuidadosos testes para mitigar riscos desconhecidos;
Vieses nos dados de treinamento: assim como outros sistemas de IA, Claude reflete preferĂȘncias presentes nos dados de treinamento, necessitando de dados mais diversos para minimizar possĂveis vieses problemĂĄticos
PreocupaçÔes com privacidade: sistemas conversacionais, como Claude, que coletam grandes quantidades de dados do usuårio, levantam preocupaçÔes com a privacidade, exigindo medidas de segurança para evitar uso indevido.
4. Cohere
Cohere, LLM personalizĂĄvel, atende casos de uso empresariais especĂficos. Diferentemente da OpenAI, nĂŁo estĂĄ restrito a uma Ășnica nuvem, proporcionando flexibilidade. Imagem: Divulgação.
Crescimento exponencial: Cohere experimentou um crescimento significativo, com um aumento mensal de 65% nas chamadas da API e no nĂșmero de desenvolvedores, indicando uma crescente popularidade e aceitação no mercado;
Modelos com desempenho superior: de acordo com mediçÔes de precisão da Universidade de Stanford, os modelos do Cohere superam o GPT-3 em termos de precisão, mesmo em comparação com modelos GPT-3 mais recentes, sugerindo um desempenho notåvel;
Menor precisĂŁo: apesar de superar o GPT-3 em precisĂŁo, os modelos Cohere sĂŁo classificados abaixo dos modelos GPT-3.5 em termos de precisĂŁo, indicando que ainda hĂĄ concorrĂȘncia e espaço para melhorias;
DependĂȘncia de parceria com o Google: a dependĂȘncia de hardware do Google, como TPUs, pode ser vista como uma limitação, uma vez que os usuĂĄrios que preferem outras plataformas de nuvem podem encontrar barreiras de integração;
Dificuldades de personalização: modificar as capacidades fundamentais e atributos do Cohere pode ser desafiador em comparação com a construção de uma IA personalizada a partir do zero, sugerindo limitaçÔes na customização extrema.
Desempenho destacado: a versĂŁo anterior do chatbot, Ernie 3.5, foi relatada como superando o GPT-4 em vĂĄrios aspectos, especialmente no idioma chinĂȘs. Testes, como os realizados com os benchmarks AGIEval e C-Eval, indicaram um desempenho superior, incluindo pontuaçÔes superiores em testes de admissĂŁo padrĂŁo;
AplicaçÔes amplas na China: dada a råpida inserção da IA na vida cotidiana na China, especialmente em produtos como pesquisa online, compartilhamento de arquivos, colaboração no trabalho e mapas, o Ernie tem o potencial de desempenhar um papel significativo em diversas aplicaçÔes, contribuindo para a liderança tecnológica na China.
Foco em testes especĂficos: o destaque em testes especĂficos, como os realizados em chinĂȘs, pode sugerir que o desempenho do Ernie pode variar dependendo do idioma e do contexto, limitando sua aplicabilidade em ambientes multilĂngues;
Evolução constante da IA: a råpida evolução na pesquisa em IA pode resultar em modelos ainda mais avançados sendo introduzidos, tornando necessårio para o Ernie manter sua competitividade ao longo do tempo para sustentar sua posição no cenårio de IA em constante mudança.
6. Falcon 40B
Falcon 40B, modelo transformer, decodificador causal, de cĂłdigo aberto, do Technology Innovation Institute, treinado em inglĂȘs. Variantes menores: Falcon 1B e Falcon 7B. Imagem: Divulgação.
Desempenho alto: o Falcon 40B demonstra desempenho excepcional como um modelo generativo de linguagem de cĂłdigo aberto, posicionando-se como lĂder no OpenLLM Leaderboard. Com 40 bilhĂ”es de parĂąmetros e treinado em dados da web de alta qualidade, alcança resultados de ponta;
Capacidades multilĂngues: as capacidades multilĂngues do Falcon 40B abrangem vĂĄrias lĂnguas, incluindo inglĂȘs, alemĂŁo, espanhol e francĂȘs. Sua arquitetura, adaptada do GPT-3 com modificaçÔes-chave, utiliza posiçÔes rotativas de incorporação para melhor compreensĂŁo de sequĂȘncias e mecanismos de atenção aprimorados, como Multi-Query Attention e FlashAttention;
Treinamento eficiente/Dados aprimorado: o treinamento do Falcon 40B foi realizado de maneira eficiente, utilizando a AWS SageMaker e GPUs A100 40GB. O conjunto de dados foi aprimorado pela Technology Innovation Institute (TII), envolvendo 1 trilhĂŁo de tokens da RefinedWeb, um corpus da web filtrado para qualidade, e conjuntos de dados adicionais, resultando em um modelo de alta qualidade.
LimitaçÔes no processo de inferĂȘncia: o modelo apresenta desafios em relação ao processo de inferĂȘncia devido ao seu tamanho, ultrapassando a capacidade de memĂłria de uma Ășnica GPU NVIDIA A100 com 80 GB de RAM, mesmo ao usar modos de precisĂŁo reduzida de 8 bits;
Galactica, LLM da Meta para cientistas, lançado em 2022, treinado em vasta coleção acadĂȘmica, gerando ‘alucinaçÔes’ de IA criticadas por sua aparĂȘncia autoritĂĄria. Imagem: Divulgação.
Capacidade de automatização: modelos como LaMDA podem automatizar tarefas relacionadas ao processamento de linguagem natural, como geração de texto, respostas a perguntas e interação em linguagem natural;
Progresso em IA geral: a evolução de modelos de linguagem contribui para avanços na inteligĂȘncia artificial geral, levando a sistemas mais sofisticados e capazes de realizar diversas tarefas;
Potencial para empatia: algumas implementaçÔes buscam adicionar elementos de empatia aos modelos, proporcionando interaçÔes mais humanizadas e personalizadas.
LimitaçÔes na compreensão contextual: algoritmos de linguagem podem enfrentar dificuldades na compreensão contextual e fornecer respostas inadequadas ou fora de contexto;
Ameaças à privacidade: sistemas de IA que processam grandes quantidades de dados podem levantar preocupaçÔes com privacidade, especialmente se não houver um cuidadoso tratamento dos dados do usuårio.
EficiĂȘncia: LLaMA foi projetado para ser mais eficiente e exigir menos recursos do que outros modelos. Seu tamanho menor permite que ele funcione com menos potĂȘncia computacional, tornando-o mais acessĂvel para uma variedade maior de usuĂĄrios;
Acessibilidade para pesquisadores: LLaMA estĂĄ disponĂvel sob uma licença nĂŁo comercial para pesquisadores e organizaçÔes. Essa acessibilidade pode incentivar um uso mais amplo e colaboração em pesquisa e desenvolvimento;
Treinamento e testes rĂĄpidos: devido Ă sua eficiĂȘncia, LLaMA pode ser vantajoso para aplicaçÔes em que treinamento e testes rĂĄpidos de modelos de linguagem sĂŁo essenciais, como no desenvolvimento de chatbots ou ferramentas de tradução de idiomas.
CONTRAS
Poder limitado: o tamanho menor do LLaMA, com menos parùmetros em comparação com modelos maiores, pode limitar sua capacidade de gerar texto tão complexo ou sofisticado quanto alguns outros modelos de linguagem grandes;
Pode não ser ideal para tarefas complexas: LLaMA pode não ser tão adequado para tarefas que exigem geração de linguagem extremamente sofisticada, como gerar texto altamente matizado e contextualmente rico;
Escopo de aplicaçÔes: embora eficiente, o escopo de LLaMA pode ser limitado em comparação com modelos maiores, como o ChatGPT, especialmente para aplicaçÔes que demandam uma complexidade linguĂstica extensiva.
10. Orca
Orca, da Microsoft, tem 13 bilhÔes de parùmetros, visando desempenho comparåvel ao GPT-4 com menos parùmetros, baseado na versão LLaMA. Imagem: Divulgação.
Desenvolvido pela Microsoft, o Orca possui 13 bilhĂ”es de parĂąmetros, sendo pequeno o suficiente para ser executado em um laptop. Busca melhorar avanços de modelos de cĂłdigo aberto, alcançando desempenho comparĂĄvel ao GPT-4 com significativamente menos parĂąmetros. ConstruĂdo sobre a versĂŁo de 13 bilhĂ”es de parĂąmetros do Llama.
Aprendizado aprimorado por explicaçÔes: a incorporação de respostas detalhadas, ou traces de explicaçÔes, fornece orientação valiosa para o modelo, aprimorando suas habilidades de raciocĂnio e compreensĂŁo;
Uso de diversas amostras de tarefas: os pesquisadores utilizaram tarefas da Coleção Flan 2022 para garantir uma mistura variada de desafios. Esse conjunto de treinamento diversificado permitiu que a Orca aprendesse a lidar efetivamente com uma ampla gama de tarefas.
CONTRAS
AusĂȘncia de InformaçÔes e acesso: nĂŁo hĂĄ informaçÔes explĂcitas sobre o preço ou disponibilidade pĂșblica da Orca, o que pode limitar seu acesso e uso por usuĂĄrios fora de contextos especĂficos de pesquisa;
Complexidade de treinamento e ajuste fino: modelos grandes como a Orca podem exigir recursos computacionais significativos para treinamento e ajuste fino, tornando o processo potencialmente desafiador para pesquisadores e desenvolvedores;
PaLM, da Google, transformer de 540 bilhĂ”es de parĂąmetros, impulsiona o chatbot Bard, especializado em raciocĂnio. VersĂ”es incluem Med-PaLM 2 e Sec-PaLM. Imagem: Divulgação.
Disponibilidade em tamanhos menores: PaLM 2, com modelos como Gecko, Otter, Bison e Unicorn, oferece a vantagem de estar disponĂvel em tamanhos menores. Esses modelos sĂŁo otimizados para aplicaçÔes com limitaçÔes de processamento, proporcionando flexibilidade em termos de acessibilidade e implantação, especialmente em dispositivos com recursos limitados;
Opacidade sobre o dados de treinamento: o Google nĂŁo divulga o tamanho exato do conjunto de dados de treinamento do PaLM 2. Essa falta de transparĂȘncia pode ser uma desvantagem para usuĂĄrios que desejam entender a origem e a diversidade dos dados usados no treinamento do modelo;
Modelo ainda em avaliação: como um modelo relativamente novo, o PaLM 2 estå ainda sendo avaliado em relação ao seu desempenho e capacidade de competir com modelos estabelecidos, como o GPT-4. Pode haver incertezas sobre sua eficåcia em comparação com modelos mais consolidados;
Pode ser superado atualmente: embora o PaLM 2 apresente suas vantagens, como modelos leves para dispositivos mĂłveis, em algumas comparaçÔes, GPT-4 ainda pode superĂĄ-lo em termos de poder e desempenho, dependendo da aplicação especĂfica.
12. Phi-1
Phi-1, modelo transformer da Microsoft com 1,3 bilhĂŁo de parĂąmetros, treinado por quatro dias em dados de livro didĂĄtico, exemplificando eficiĂȘncia com qualidade de dados. Imagem: Divulgação.
Bom desempenho em benchmarks: o modelo Phi-1, especialmente na variante Phi-1 1.3B, supera significativamente modelos consideravelmente maiores, que utilizam 100 vezes mais dados, em benchmarks como HumanEval e MBPP. Essa capacidade de superar modelos maiores destaca a eficiĂȘncia e a habilidade do Phi-1 em contextos de teste especĂficos;
Limitação de versatilidade: a especialização do Phi-1 em programação Python pode limitar sua versatilidade em comparação com modelos maiores que possuem conhecimento mais amplo e abrangente em diversas ĂĄreas. Em contextos fora da programação Python, o Phi-1 pode nĂŁo apresentar o mesmo nĂvel de desempenho;
Falta de conhecimento especĂfico: em comparação com modelos de linguagem maiores (LLMs) que possuem conhecimento especĂfico de domĂnio, como programação com APIs especĂficas, o Phi-1 pode carecer desse conhecimento detalhado. Isso pode limitar sua capacidade de lidar com tarefas que exigem um entendimento mais profundo de domĂnios especĂficos;
Menor robustez a erros de entrada: a natureza estruturada do Phi-1 pode tornĂĄ-lo menos robusto a variaçÔes de estilo ou erros de entrada em comparação com modelos mais flexĂveis. Essa limitação pode impactar sua capacidade de lidar com entradas menos padronizadas ou com estilos diversos.
Desempenho eficiente com dataset menor: apesar de ter um conjunto de dados de treinamento menor em comparação com modelos como o GPT-3, o StableLM entrega um desempenho notĂĄvel em tarefas conversacionais e de codificação. Isso destaca a eficiĂȘncia do modelo, que se beneficia da riqueza do conjunto de dados de treinamento.
Disponibilidade limitada de datasets: Embora o StableLM esteja disponĂvel em tamanhos de modelo de 3 bilhĂ”es e 7 bilhĂ”es de parĂąmetros, a disponibilidade limitada de tamanhos pode restringir suas aplicaçÔes em comparação com modelos que oferecem uma gama mais ampla de opçÔes de escala.
14. Vicuna 33B
Vicuna, LLM derivado do Llama pela LMSYS, código aberto, com 33 bilhÔes de parùmetros, destaca-se em seu tamanho. Imagem: Divulgação.
Desempenho aprimorado em respostas: os modelos Vicuna-33B apresentam desempenho aprimorado, sendo treinados em um conjunto de dados estendido de conversas compartilhadas por usuårios. Essa abordagem resulta em respostas mais precisas e melhor desempenho em comparação com modelos anteriores, destacando a capacidade de proporcionar interaçÔes mais eficazes;
Desempenho decrescente em diĂĄlogos multi-turnos: a anĂĄlise do desempenho dos modelos selecionados em diĂĄlogos multi-turnos revela uma queda significativa no desempenho dos modelos de cĂłdigo aberto na transição do primeiro para o segundo turno. Isso sugere que, em cenĂĄrios de diĂĄlogos estendidos, modelos proprietĂĄrios tendem a manter uma consistĂȘncia superior em suas respostas;
Desafios em cenĂĄrios de licenças permissivas: observa-se um gap de desempenho entre modelos baseados na estrutura LLaMA (Licença de MĂșltiplos Autores para Avaliação) e aqueles com licenças mais permissivas. Isso destaca desafios potenciais em termos de desempenho em situaçÔes especĂficas de licenciamento, indicando a importĂąncia de considerar as implicaçÔes legais ao escolher um modelo para determinadas aplicaçÔes;
Complexidade em diålogos de segundo turno: modelos de código aberto experimentam uma queda significativa de desempenho do primeiro para o segundo turno em diålogos multi-turnos. Essa complexidade pode limitar a eficåcia desses modelos em situaçÔes que exigem a manutenção consistente de contexto e engajamento em conversas prolongadas.
A InteligĂȘncia Artificial potencializa inovaçÔes, automatiza tarefas complexas, impulsiona a eficiĂȘncia e transforma setores, moldando o futuro tecnolĂłgico.
FunçÔes repetitivas, atendimento ao cliente, anĂĄlise de dados, manufatura e tarefas operacionais podem ser automatizados pela InteligĂȘncia Artificial.
Eliza, criado por Weizenbaum em 1966, foi um pioneiro em interação humano-computador, simulando conversas terapĂȘuticas simples. Imagem: Divulgação.
1965: Joseph Weizenbaum desenvolve o programa ELIZA, um dos primeiros sistemas de processamento de linguagem natural.
1969: A pesquisa em IA sofre uma desaceleração devido Ă falta de avanços tangĂveis.
Siri, assistente de voz para iPhone, revoluciona interação usuårio-dispositivo, definindo padrÔes para assistentes virtuais e IA móvel. Imagem: Divulgação.
2009: Surgimento do reconhecimento de voz e assistentes virtuais, como o Siri da Apple.
2011:Watson, da IBM, vence os campeÔes humanos no programa de perguntas e respostas Jeopardy!.
Startups de tecnologia desempenharam um papel significativo na economia brasileira, contribuindo com 5,6% do Produto Interno Bruto (PIB) do paĂs no mesmo ano. Esse setor, notadamente no Ăąmbito de startups e Venture Capital, tem sido um impulsionador expressivo do mercado de fusĂ”es e aquisiçÔes.
Dados dĂŁo um panorama da InteligĂȘncia Artificial no Brasil. Imagem: O impacto e o futuro da InteligĂȘncia Artificial no Brasil/Google e ABstartups.
Atualmente, SĂŁo Paulo abriga um impressionante nĂșmero de 2.700 startups de tecnologia, evidenciando-se como um epicentro de inovação. Surpreendentemente, o PIB da cidade supera a soma dos produtos internos de paĂses como Argentina, Chile, Paraguai, Uruguai e BolĂvia, conforme indicado por um estudo realizado em parceria entre ABStartups e Google Brasil para analisar o cenĂĄrio sul-americano de I.A.
