Líder da AI21: Por que os LLMs Líderes se Destacam como Ativos Únicos, Não Commodities

Yoav Shoham, Co-CEO da AI21, uma empresa líder em modelos de linguagem de grande escala (LLM), respondeu a comentários recentes de Amazon e outros sobre a suposta perda de singularidade dos LLMs. Shoham discorda veementemente, afirmando: “Os modelos se diferenciam.”

A AI21 se especializa no desenvolvimento de LLMs específicos para tarefas, destacando-se em summarização de texto para aplicações empresariais. Em minha entrevista com Shoham, discutimos os desenvolvimentos recentes na inteligência artificial generativa, incluindo os desafios da OpenAI e os anúncios recentes da Amazon AWS.

Os comentários de Shoham foram uma resposta a uma observação que fiz sobre a percepção de que os LLMs podem estar perdendo sua distintividade, especialmente com a ideia de que o verdadeiro valor da IA generativa pode residir em dados proprietários. Swami Sivasubramanian, VP de Dados e IA da Amazon AWS, ressaltou: “Se todos os provedores criam modelos muito semelhantes, onde está a diferenciação?” Ele enfatizou a importância de que as empresas aproveitem seus dados exclusivos para criar aplicações de IA únicas.

Esse sentimento foi repetido por Miguel Paredes, VP de IA e Ciência de Dados da Albertsons, que afirmou no início deste mês: “Esses modelos estão se tornando commodities.” Ele destacou que o acesso a modelos como o ChatGPT da OpenAI e o Google Bard é praticamente uniforme para todas as empresas, incentivando-as a focar em seus próprios dados para obter vantagem competitiva.

Shoham reconheceu o papel crítico dos dados, mas argumentou que a ênfase na criação de sistemas de IA excepcionais permanece centrada nos LLMs, pelo menos por enquanto. “Criar um excelente modelo de linguagem é desafiador, e pode levar tempo para avaliar suas capacidades e limitações,” explicou. Ele observou que benchmarks convencionais e até mesmo protótipos diretos oferecem apenas vislumbres fracos da performance verdadeira de um modelo.

Ele destacou que até mesmo tarefas aparentemente simples, como a summarização de texto, podem representar dificuldades para os LLMs. Ao focar em tarefas específicas, esses modelos podem melhorar significativamente. Por exemplo, o modelo de resumir textos da AI21 superou o GPT-4, o ChatGPT e o Claude em avaliações realizadas por uma importante instituição financeira.

Olhando para o futuro, Shoham reconhece que o foco evoluirá no próximo ano. “Discutiremos sistemas de IA que incorporam modelos de linguagem de grande escala, juntamente com muitas outras capacidades. É um oceano azul — há espaço amplo para inovação.”