O CEO da Lenovo, Yuanqing Yang, imagina um futuro revolucionário para a IA generativa, caracterizado por um “modelo de fundação pessoal” que compreende você de forma autêntica e opera diretamente a partir do seu dispositivo inteligente. Durante o Lenovo Tech World 2023, em Austin, Texas, Yang detalhou: “No futuro, seu PC pode se transformar em um PC com IA. Seu telefone pode evoluir para um telefone com IA, e sua estação de trabalho pode se tornar uma estação de trabalho com IA.” Essa visão foi explorada junto a líderes do setor, incluindo o CEO da Nvidia, Jensen Huang, e a CEO da AMD, Lisa Su, que participaram do evento.
O conceito de um modelo de fundação pessoal gira em torno do treinamento de uma IA especificamente com seus dados individuais, permitindo que ela responda a perguntas de forma adaptada a você — sem necessidade de acesso à internet. Essa inovação abre possibilidades, permitindo que sua IA auxilie em tarefas pessoais como planejar viagens ou recomendar opções de restaurantes com base em suas preferências únicas.
Os modelos de fundação, essenciais para essa tecnologia, são entidades de aprendizado de máquina extensivas, frequentemente abrangendo de 100 a 200 bilhões de parâmetros. Eles são treinados em vastos conjuntos de dados provenientes da internet, permitindo que realizem uma ampla gama de tarefas além das funções básicas. Exemplos proeminentes incluem o ChatGPT da OpenAI, que é construído sobre os poderosos modelos de fundação GPT-3.5 e GPT-4.
Atualmente, os usuários podem escolher entre dois tipos principais de modelos de fundação: públicos e privados. Os modelos de fundação públicos, como o ChatGPT, estão disponíveis para todos. Eles são treinados em dados de código aberto, facilitando tarefas gerais. No entanto, essa acessibilidade também significa que qualquer dado compartilhado é adicionado ao domínio público, o que pode comprometer a especificidade e precisão nas respostas.
Por outro lado, os modelos de fundação privados são aprimorados para indústrias ou organizações específicas, permitindo que forneçam respostas precisas e executem tarefas específicas enquanto garantem que informações sensíveis permaneçam internas. Esses modelos atendem a grupos, como os funcionários de uma empresa, mas não oferecem personalização individual.
Os modelos de fundação pessoais, um avanço significativo, são elaborados exclusivamente para você — o usuário individual. Treinada com seus dados, essa IA sob medida pode entender suas preferências e gostos, tornando-se uma assistente valiosa no seu cotidiano. A inovadora tecnologia de compressão de modelos da Lenovo permite que esses modelos de fundação pessoal operem diretamente em seu dispositivo, criando o que Yang descreve como “uma extensão digital de você” ou seu “gêmeo digital de IA.”
A visão de Yang ressoa com a de Mustafa Suleyman, cofundador da DeepMind e agora à frente da Inflection AI, que também antecipa um futuro onde a IA pessoal pode realizar diversas atividades em seu nome, como representação legal e compras.
Em um movimento ousado em direção à inovação em IA, a Lenovo anunciou planos de investir US$ 1 bilhão em dispositivos, infraestrutura e soluções de IA nos próximos três anos, complementando seus compromissos existentes na tecnologia.
Framework de IA Híbrida
O CTO da Lenovo, Yong Rui, propôs que o futuro dos modelos de fundação reside em um framework de IA híbrido que integra de forma eficaz modelos públicos, privados e pessoais. Para entender esse framework, Rui primeiro descreveu a funcionalidade independente de cada tipo de modelo.
Um modelo de fundação inicialmente treinado sem dados específicos evolui para um modelo público através do treinamento com conjuntos de dados abrangentes e públicos. Ao incorporar dados específicos de empresas, ele se transforma em um modelo privado, que pode abordar tanto perguntas gerais quanto tarefas especializadas relevantes para um negócio.
Um modelo de fundação privado é extremamente eficaz em lidar com funções específicas de empresas, exigindo um banco de dados vetorial de conhecimento empresarial para resultados precisos. Ambos os tipos de modelos devem se integrar perfeitamente com sistemas existentes, como ERP e CRM, para cumprir eficazmente tarefas organizacionais mais amplas.
Transformar um modelo de fundação em um modelo de fundação pessoal envolve a compressão do modelo grande e rico em informações para caber em dispositivos menores. A Lenovo alcança isso identificando estruturas importantes dentro do modelo de fundação, como neurônios e suas conexões, para priorizar componentes cruciais. Esse processo permite reduções significativas no tamanho do modelo enquanto mantém um desempenho competente, possibilitando que o modelo resida confortavelmente em dispositivos como PCs ou smartphones.
Em última análise, o modelo de fundação ideal combina elementos das três categorias. Antes de atribuir tarefas a esses modelos, um módulo de gerenciamento de dados é essencial para garantir privacidade e adequação. Ao avaliar se uma tarefa é adequada para processamento público, pessoal ou privado, assegura que dados sensíveis permaneçam seguros.
Rui concluiu que, ao integrar modelos de fundação públicos, privados e pessoais, um robusto framework de IA híbrida pode ser estabelecido, abrindo caminho para um futuro onde a tecnologia de IA esteja intimamente alinhada com as necessidades individuais.
Classificação
