Desenvolvendo Soluções com Modelos Fundamentais de IA Generativa
Estamos há mais de um ano explorando modelos fundamentais de IA generativa. Inicialmente focados em grandes modelos de linguagem (LLMs), agora observamos a ascensão de modelos multimodais que conseguem entender e gerar imagens e vídeos, tornando o termo "modelo fundamental" (FM) mais apropriado. À medida que o campo evolui, identificamos padrões para implementar essas soluções de forma eficaz e gerar impacto significativo, adaptando informações para atender a diversas necessidades. Muitas oportunidades transformadoras estão por vir, prometendo aumentar a complexidade e o valor extraído dos LLMs, embora esses avanços exijam um gerenciamento cuidadoso de custos.
Entendendo os Modelos Fundamentais
Para utilizar os FMs de maneira eficaz, é essencial compreender seu funcionamento interno. Esses modelos transformam palavras, imagens, números e sons em tokens, prevendo o "próximo token" mais relevante para engajar os usuários. O feedback recebido no último ano refinou os modelos centrais desenvolvidos por Anthropic, OpenAI, Mixtral e Meta, alinhando-os mais de perto com as expectativas dos usuários.
O reconhecimento da importância da formatação de tokens levou a um desempenho aprimorado—YAML costuma superar JSON. A comunidade desenvolveu técnicas de "engenharia de prompts" para melhorar as respostas dos modelos. Por exemplo, a utilização de prompts de poucos exemplos orienta a saída do modelo, enquanto prompts que seguem uma linha de raciocínio podem resultar em respostas mais completas para consultas complexas. Muitos usuários ativos de serviços de chat de IA generativa provavelmente perceberam essas melhorias.
Avanços nas Capacidades dos LLMs
Expandir a capacidade de processamento de informações dos LLMs é fundamental para seu progresso. Modelos de ponta agora conseguem gerenciar até 1 milhão de tokens—equivalente a um livro didático completo—permitindo que os usuários controlem a relevância contextual como nunca antes.
Por exemplo, utilizando o Claude da Anthropic, assisti um médico a navegar por um complexo documento de orientação de 700 páginas, alcançando uma taxa de precisão de 85% em exames de entrada relacionados. Além disso, tecnologias que recuperam informações com base em conceitos, em vez de palavras-chave, estão enriquecendo ainda mais a base de conhecimento.
Modelos emergentes de incorporação, como titan-v2 e cohere-embed, possibilitam a recuperação de textos relacionados, convertendo diversas fontes em vetores derivados de conjuntos de dados extensos. Inovações como a integração de consultas vetoriais em sistemas de banco de dados e bancos de dados vetoriais especializados, como o Turbopuffer, estão permitindo a escalabilidade de coleções massivas de documentos com mínima perda de desempenho.
Apesar desses avanços, escalar soluções continua sendo um desafio, exigindo colaboração entre várias disciplinas para otimizar segurança, escalabilidade, latência, eficiência de custos e qualidade de resposta em aplicações de LLM.
Inovando com Gen 2.0 e Sistemas de Agentes
Enquanto melhorias recentes aumentam o desempenho e a viabilidade das aplicações dos modelos, estamos à beira de uma nova evolução: a integração de múltiplas funcionalidades de IA generativa.
A fase inicial envolve a criação de cadeias de ações manuais—como o sistema ARIA da BrainBox.ai, que interpreta imagens de falhas em equipamentos, acessa bases de conhecimento relevantes e consulta fluxos de dados IoT para sugerir soluções. No entanto, esses sistemas enfrentam limitações em sua lógica, precisando de definições rigorosamente codificadas pelos desenvolvedores ou restringindo-se a caminhos simples de tomada de decisão.
A fase subsequente, Gen AI 2.0, prevê sistemas ágeis baseados em agentes que utilizam modelos multimodais, impulsionados por um motor de raciocínio (geralmente um LLM). Esses agentes vão desmembrar problemas em etapas gerenciáveis e selecionar ferramentas impulsionadas por IA para execução, adaptando sua abordagem com base nos resultados em cada etapa.
Essa abordagem modular aumenta a flexibilidade, permitindo que sistemas enfrentem tarefas complexas. Por exemplo, o Devin.ai da Cognition Labs poderia automatizar tarefas de programação de ponta a ponta, reduzindo a intervenção humana extensa e completando processos rapidamente, enquanto o Q for Developers da Amazon facilita atualizações automáticas em Java.
Na área da saúde, um sistema de agentes médicos poderia sintetizar dados de registros eletrônicos de saúde (EHR), imagens, informações genéticas e literatura clínica, gerando recomendações abrangentes de tratamento. Ademais, múltiplos agentes especializados poderiam colaborar para gerar perfis de pacientes detalhados e executar processos de conhecimento em várias etapas de forma autônoma, reduzindo a necessidade de supervisão humana.
No entanto, esses sistemas avançados podem gerar custos significativos devido às extensas chamadas de API de LLM que transmitem grandes volumes de tokens. Portanto, avanços paralelos na otimização de LLM—abrangendo hardware (por exemplo, NVIDIA Blackwell), frameworks (Mojo), nuvem (AWS Spot Instances) e configurações de modelo (tamanho de parâmetros, quantização)—são essenciais para gerenciar despesas de forma eficaz.
Conclusão
À medida que as organizações evoluem em sua implementação de LLMs, o foco se deslocará para alcançar resultados de alta qualidade de forma rápida e eficiente. Dada a rápida velocidade de mudança, estabelecer parcerias com uma equipe experiente em otimização de soluções de IA generativa é crucial para o sucesso.
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