À medida que a IA generativa emergiu há um ano, os tecnólogos ficaram fascinados pelas capacidades dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs), que oferecem respostas semelhantes às humanas. No mundo da tecnologia, grandes avanços muitas vezes se condensam com o tempo. Mainframes evoluíram para modelos cliente-servidor, e PCs se uniram a tablets e smartphones em resposta à demanda por computação móvel. Uma tendência semelhante está se desenrolando com o software de IA generativa: a implementação de serviços compactos e poderosos de IA generativa em dispositivos menores, assim como as aplicações foram mobilizadas há mais de uma década.
Essa tendência de redimensionar modelos aumentou a confusão para os líderes de TI encarregados de selecionar o modelo certo. Felizmente, existe uma estrutura estratégica para escolher um modelo de linguagem pequeno (SLM).
Comparação entre LLMs e SLMs
Primeiramente, vamos esclarecer as diferenças entre LLMs e SLMs, reconhecendo que não há um padrão universal que os distinga. Os LLMs geralmente consistem em centenas de bilhões de parâmetros, abrangendo pesos e viéses aprendidos durante o treinamento. Em contraste, os SLMs possuem contagens de parâmetros que variam de centenas de milhões a dezenas de bilhões.
Enquanto os LLMs podem gerar diversos tipos de conteúdo — texto, imagens, áudio e vídeo — e realizar tarefas complexas de processamento de linguagem natural (NLP), eles requerem uma capacidade substancial de servidor, armazenamento e GPUs para operar. Os altos custos associados aos LLMs podem desestimular algumas organizações, especialmente ao considerar a conformidade com critérios ambientais, sociais e de governança (ESG), já que esses modelos demandam recursos computacionais significativos para treinamento, aumento, ajuste fino e outras atividades.
Os SLMs, por outro lado, consomem menos recursos e, às vezes, apresentam desempenho surpreendentemente forte, rivalizando com LLMs em benchmarks específicos. Sua natureza customizável permite que as organizações adaptem SLMs a tarefas específicas, como treinamento em conjuntos de dados selecionados e aprimoramento de resultados de busca por meio de geração aumentada por recuperação (RAG). Para muitos, os SLMs são ideais para implantação em ambientes locais.
A tendência de redução de modelos está ganhando força entre as empresas hyperscalers e startups, com muitos lançando modelos menores projetados para dispositivos móveis, de laptops a smartphones. Exemplos notáveis incluem o lançamento da linha Gemini, com o modelo compacto Nano, da Google, e os modelos Mixtral 8x7b da Mistral AI e Phi-2 da Microsoft. Em fevereiro, a Google apresentou os modelos Gemma.
Escolhendo o Modelo Certo
A escolha entre um LLM e um SLM depende do número de parâmetros necessários para atender às suas necessidades e do seu orçamento. Aqui está um guia para determinar se um SLM é apropriado para sua organização:
1. Avalie as Necessidades do Negócio: Identifique os problemas específicos que você deseja resolver — seja um novo chatbot para atendimento ao cliente ou a melhoria da criação de conteúdo para vendas e marketing. Compreender seus casos de uso é crucial.
2. Pesquise o Mercado: Explore diversos modelos para identificar o que melhor se adapta aos seus recursos atuais, incluindo pessoal, processos e tecnologia. Considere o tamanho, métricas de desempenho relevantes para suas tarefas e a qualidade dos dados para treinamento e ajuste fino. Verifique a escalabilidade e a conformidade de segurança com suas exigências.
3. Realize um Teste de Modelos: Teste SLMs preferidos através de programas piloto para avaliar precisão, generalização, interpretabilidade e velocidade. Identifique forças e fraquezas em várias dimensões.
4. Avalie os Requisitos de Recursos: Analise as necessidades de servidor, armazenamento e GPU de sua organização, juntamente com os custos associados. Considere implementar observabilidade e AIOps para analisar resultados em relação aos resultados do negócio.
5. Elabore uma Estratégia de Implantação: Desenvolva uma estratégia abrangente para integrar o SLM escolhido aos sistemas existentes, abordando segurança e privacidade de dados, e planejando manutenção e suporte. Se optar por um modelo público, garanta suporte robusto; se escolher open-source, mantenha-se atualizado sobre quaisquer mudanças.
Considerações Finais
O cenário da IA generativa está evoluindo rapidamente. Manter-se informado é crucial para não perder desenvolvimentos importantes. Um ecossistema crescente de parceiros está disponível para ajudá-lo a escolher o modelo, a infraestrutura e as estratégias adequadas ao seu negócio. Colaborando com o parceiro certo, você pode criar serviços de IA generativa otimizados para seus funcionários e clientes.
Pronto para colaborar e inovar? Descubra como a Dell APEX para IA Generativa pode ajudá-lo a integrar a IA de forma fluida em suas operações.
Classificação
