AI de Código Aberto vs. AI de Código Fechado: Por que a Qualidade dos Dados e a Adaptabilidade são Cruciais

Assim como em revoluções tecnológicas anteriores, as organizações estão debatendo sobre a utilização de grandes modelos de linguagem (LLMs) comerciais ou alternativas de código aberto ao desenvolver aplicações de IA generativa. A escolha depende dos seus objetivos. Selecionar o modelo adequado e enriquecer sua base com dados corporativos de alta qualidade são decisões cruciais. Vamos explorar as diferentes estruturas de modelos—código fechado, código aberto e híbridos—de forma geral.

Tipos de Modelos: Código Fechado vs. Código Aberto

Ao construir aplicações de IA generativa, as organizações costumam optar entre LLMs de código fechado e de código aberto. Os LLMs de código fechado mantêm seu código fonte como propriedade, por motivos como segurança e proteção de propriedade intelectual. Por outro lado, os LLMs de código aberto oferecem acesso gratuito ao código fonte, permitindo que os usuários modifiquem e adaptem o software. Contudo, alguns modelos de código aberto possuem componentes restritos que exigem licença comercial, levando à categoria de “modelos abertos”. Nesses casos, a arquitetura e os parâmetros podem ser acessíveis publicamente, enquanto certas partes do código permanecem proprietárias. Esforços colaborativos podem ajudar a identificar viéses e fomentar a troca de conhecimentos.

Dados: O Recurso Essencial

Os termos de licenciamento e uso impactam significativamente a implementação de um modelo específico. No entanto, fixar-se apenas no debate entre fechado e aberto é uma visão limitada—70% dos CEOs entrevistados pela PwC acreditam que a IA generativa transformará suas operações nos próximos três anos. Em vez disso, concentre-se na qualidade dos seus dados, pois isso será seu diferencial competitivo.

É hora de reavaliar nossa compreensão sobre dados. Embora frequentemente chamados de “novo petróleo”, eles se assemelham mais à água. Assim como a água sustenta a vida, os dados alimentam a IA generativa. Ambos necessitam de um cuidadoso processo de aquisição e limpeza para serem eficazes.

Para maximizar o potencial da sua IA generativa, é essencial canalizar dados de qualidade por meio de um processo disciplinado—coletando, limpando, pré-processando, rotulando e organizando-os antes de avançar para o treinamento, avaliação e ajuste fino do modelo.

Dimensionamento do Modelo

Experimentar diferentes tipos e tamanhos de modelos é fundamental para atender suas necessidades específicas. O dimensionamento correto—escolher o modelo mais adequado para seu negócio—pode impactar significativamente a eficácia.

Você precisa de um modelo abrangente que englobe uma vasta quantidade de dados, como um assistente digital com amplo conhecimento? Um grande LLM, com centenas de bilhões de pontos de dados, pode ser ideal. Por outro lado, se o seu objetivo é apresentar informações específicas de produtos para os clientes, um pequeno modelo de linguagem (SLM) utilizando geração aumentada por recuperação (RAG) pode ser suficiente. Para aplicativos móveis, LLMs compactos projetados para smartphones podem oferecer soluções mais rápidas, econômicas e energeticamente eficientes.

Adicionalmente, o local de implementação desses modelos também é importante. Usar dados corporativos para desenvolver aplicações localmente permite uma melhor integração.

Conclusão

O cenário dos modelos de IA generativa está em constante evolução, e os modelos do futuro diferirão significativamente dos atuais. Seja qual for o caminho escolhido, estabelecer uma parceria com a organização certa pode transformar seus dados em insights acionáveis.

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