No cenário em rápida evolução da inteligência synthetic, a abordagem tradicional para melhorar os modelos de linguagem através de meros aumentos no tamanho do modelo está a sofrer uma transformação elementary. Esta mudança sublinha uma abordagem mais estratégica e centrada em dados, como exemplificado pelos desenvolvimentos recentes em modelos como o Llama3.
Dados são tudo que você precisa
Historicamente, a crença predominante no avanço das capacidades de IA tem sido a de que quanto maior, melhor.
No passado, testemunhamos um aumento dramático nas capacidades de aprendizagem profunda simplesmente pela adição de mais camadas às redes neurais. Algoritmos e aplicações como o reconhecimento de imagens, que antes só eram possíveis teoricamente antes do advento do aprendizado profundo, rapidamente se tornaram amplamente aceitos. O desenvolvimento de placas gráficas ampliou ainda mais esta tendência, permitindo que modelos maiores funcionassem com eficiência crescente. Essa tendência também foi transportada para o atual hype do grande modelo de linguagem.
Periodicamente, encontramos anúncios de grandes empresas de IA lançando modelos com dezenas ou mesmo centenas de bilhões de parâmetros. É fácil entender o raciocínio: quanto mais parâmetros um modelo possui, mais proficiente ele se torna. No entanto, este método de escalonamento de força bruta atingiu um ponto de retornos decrescentes, especialmente quando se considera a relação custo-eficácia de tais modelos em aplicações práticas. O recente anúncio da Meta da abordagem Llama3, que utiliza 8 bilhões de parâmetros, mas é enriquecido com 6 a 7 vezes a quantidade de dados de treinamento de alta qualidade, corresponde – e em alguns cenários, supera – a eficácia de modelos anteriores como GPT3.5, que possuem mais de 100 bilhões de parâmetros. Isto marca um pivô significativo na lei de escala para modelos de linguagem, onde a qualidade e a quantidade de dados começam a ter precedência sobre o tamanho.
Custo x desempenho: um equilíbrio delicado
À medida que os modelos de inteligência synthetic (IA) passam do desenvolvimento para a utilização prática, o seu impacto económico, especialmente os elevados custos operacionais dos modelos de grande escala, torna-se cada vez mais significativo. Estes custos ultrapassam muitas vezes as despesas de formação inicial, enfatizando a necessidade de uma abordagem de desenvolvimento sustentável que dê prioridade à utilização eficiente dos dados em detrimento da expansão do tamanho do modelo. Estratégias como aumento de dados e aprendizagem por transferência podem aprimorar os conjuntos de dados e reduzir a necessidade de reciclagem extensiva. A simplificação de modelos por meio da seleção de recursos e da redução de dimensionalidade aumenta a eficiência computacional e reduz custos. Técnicas como abandono e parada antecipada melhoram a generalização, permitindo que os modelos tenham um desempenho eficaz com menos dados. Estratégias alternativas de implantação, como a computação de ponta, reduzem a dependência de infraestruturas de nuvem dispendiosas, enquanto a computação sem servidor oferece uso de recursos escalonável e econômico. Ao concentrarem-se no desenvolvimento centrado em dados e na exploração de métodos de implementação económicos, as organizações podem estabelecer um ecossistema de IA mais sustentável que equilibra desempenho com eficiência de custos.
Os retornos decrescentes de modelos maiores
O panorama do desenvolvimento da IA está a passar por uma mudança de paradigma, com uma ênfase crescente na utilização eficiente de dados e na otimização de modelos. As empresas centralizadas de IA têm tradicionalmente confiado na criação de modelos cada vez maiores para alcançar resultados de última geração. No entanto, esta estratégia está a tornar-se cada vez mais insustentável, tanto em termos de recursos computacionais como de escalabilidade.
A IA descentralizada, por outro lado, apresenta um conjunto diferente de desafios e oportunidades. As redes descentralizadas de blockchain, que constituem a base da IA descentralizada, têm um design fundamentalmente diferente em comparação com as empresas de IA centralizadas. Isto torna um desafio para os empreendimentos descentralizados de IA competir com entidades centralizadas em termos de escala de modelos maiores, mantendo ao mesmo tempo a eficiência nas operações descentralizadas.
É aqui que as comunidades descentralizadas podem maximizar o seu potencial e criar um nicho no panorama da IA. Ao aproveitar a inteligência e os recursos coletivos, as comunidades descentralizadas podem desenvolver e implementar modelos sofisticados de IA que sejam eficientes e escaláveis. Isto permitir-lhes-á competir eficazmente com empresas centralizadas de IA e impulsionar o futuro do desenvolvimento da IA.
Olhando para o Futuro: O Caminho para o Desenvolvimento Sustentável da IA
A trajetória para o desenvolvimento futuro da IA deve centrar-se na criação de modelos que não sejam apenas inovadores, mas também integradores e económicos. A ênfase deve mudar para sistemas que possam atingir elevados níveis de precisão e utilidade com custos e utilização de recursos geríveis. Uma tal estratégia garantirá não só a escalabilidade das tecnologias de IA, mas também a sua acessibilidade e sustentabilidade a longo prazo.
À medida que o campo da inteligência synthetic amadurece, as estratégias para o desenvolvimento da IA devem evoluir em conformidade. A mudança da valorização do tamanho para a priorização da eficiência e da relação custo-eficácia na formação de modelos não é apenas uma escolha técnica, mas um imperativo estratégico que definirá a próxima geração de aplicações de IA. Esta abordagem provavelmente catalisará uma nova period de inovação, onde o desenvolvimento da IA será impulsionado por práticas inteligentes e sustentáveis que prometem uma adoção mais ampla e maior impacto.
