As impressionantes capacidades de linguagem natural da IA generativa, impulsionadas por modelos de linguagem extensos (LLMs), estabeleceram a IA em destaque no cenário público. Esses modelos abrangentes representam um dos avanços mais significativos de nosso tempo. Paradoxalmente, a evolução da IA hoje resulta em vários LLMs de código aberto que levam ao desenvolvimento de milhares de LLMs específicos para setores empresariais.
Os serviços de IA baseados em LLMs podem automatizar tarefas rotineiras e atuar como assistentes de produtividade. No entanto, para que a IA enfrente desafios complexos, melhore a missão central de uma organização e personalize as experiências dos consumidores, os LLMs devem se especializar. Muitos especialistas da indústria concordam que a maior parte da inteligência artificial nas organizações será fornecida por modelos ágeis de especialistas que operam sobre a infraestrutura de TI, edge e cliente existentes.
LLMs Fornecem Vantagem Competitiva?
LLMs com centenas de bilhões de parâmetros são treinados em dados em escala da web, utilizando clusters de data center, resultando em plataformas de IA versáteis para consultas gerais, implantadas por provedores de nuvem ou empresas de serviços de IA. O desenvolvimento desses modelos custa centenas de milhões de dólares, com despesas operacionais contínuas na casa das dezenas de milhões. Esses modelos grandes se destacam em gerar resultados generalistas e não-proprietários a partir de dados disponíveis publicamente. Como a maioria das organizações utiliza serviços semelhantes de IA generativa através de chamadas de API, a vantagem principal reside apenas em acompanhar a concorrência.
Para criar produtos e serviços únicos, melhorar o engajamento do cliente e aumentar a eficiência de custos, as organizações precisam de modelos precisos e oportunos, treinados em dados privados específicos do domínio. Isso previne erros, preconceitos e possíveis danos à reputação. A complexidade do caso de uso está diretamente relacionada à precisão do modelo, ressaltando a importância de incorporar dados proprietários. Modelos grandes podem ser pesados e ineficientes para aplicações empresariais críticas, tornando modelos menores e mais ágeis uma escolha preferencial.
Felizmente, existem LLMs pequenos, pré-treinados e de código aberto que são de 10 a 100 vezes menores que seus equivalentes maiores, mas mantêm alta precisão. Esses modelos menores podem ser ajustados rapidamente utilizando métodos de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) com dados privados, criando modelos confiáveis e especializados adaptados a necessidades de negócios específicas. As organizações podem agora desenvolver um modelo durante o almoço e implementá-lo em servidores existentes, evitando os longos e custosos processos associados a modelos maiores. Essa abordagem é sustentável e econômica para escalar a IA em diversas aplicações.
Grandes Modelos e Serviços de IA Base:
- Vantagens: Versatilidade incrível, resultados convincentes, integração rápida via APIs, conjuntos de dados em escala web.
- Desvantagens: Gestão complexa, custo elevado para treinamento e manutenção, potencial para alucinações e preconceitos, preocupações com segurança, fontes de dados desconhecidas.
Ecossistema de Modelos de Linguagem Pequenos:
- Vantagens: Menor tamanho com precisão aprimorada, maior privacidade e segurança de dados, explicaibilidade, ajuste e implementação econômica.
- Desvantagens: Requer ajuste com poucos exemplos, necessita indexação de dados fonte, gama reduzida de tarefas.
Por Que as Empresas Gerenciarão Seus Próprios LLMs
A maioria das organizações aproveitará serviços de API para tarefas rotineiras, ao mesmo tempo em que adotará modelos de IA privados para casos específicos de negócio. Ao decidir quais modelos de IA gerenciar internamente, considere:
- Privacidade de Dados: Proteja informações sensíveis e ganhe uma vantagem competitiva, enquanto cumpre com as regulamentações de governança de dados.
- Precisão: Garanta operação confiável de aplicações críticas para proteger a reputação.
- Explicabilidade: Seja capaz de rastrear resultados até as fontes de dados antes de tomar decisões significativas e monitore continuamente a consistência.
- Custo: Modelos persistentes autogeridos sobre infraestrutura de TI existente são tipicamente menos onerosos.
- Proximidade: Co-localizar modelos com aplicações assegura tempos de resposta humanos rápidos.
- Integração: Implantação perfeita dentro da lógica empresarial e sistemas de tomada de decisão de TI existentes.
Compreendendo Seus Requisitos e Opções de Modelos
A IA é frequentemente mal interpretada como aplicações isoladas competindo por desempenho. No entanto, acreditamos que a IA se tornará eventualmente uma função integral em cada aplicação, utilizando a infraestrutura de TI existente. Compreender seus dados, requisitos de caso de uso e opções de modelos de IA é essencial para uma implementação bem-sucedida. Enquanto algumas empresas com dados substanciais e tarefas de negócios únicas podem desejar desenvolver seus próprios grandes modelos de linguagem, a maioria se beneficiará de modelos ágeis e de código aberto para atividades como atendimento ao cliente ou processamento de pedidos.
A proliferação da IA exige computação acelerada de acordo com as demandas das aplicações. Modelos serão adquiridos do ecossistema de código aberto, ajustados com dados privados ou integrados a software comercial. A preparação para um caso de uso de IA pronto para produção envolve um amplo trabalho que vai além do próprio LLM, incluindo ingestão de dados, armazenamento, processamento, servição de inferência, validação e monitoramento. Assim, uma plataforma de computação deve suportar preparação de dados, construção de modelos e implantação.
A Intel oferece uma plataforma de IA completa, incluindo o acelerador Intel® Gaudi® para desempenho econômico ideal—reportadamente fornecendo 4 vezes o desempenho por dólar em comparação ao H100 da Nvidia—e a CPU Intel® Xeon® de 5ª geração com recursos de IA integrados, atendendo a LLMs pequenos e outras cargas de trabalho de IA.
- Modelos: Receitas automatizadas de modelos e otimização para milhares de modelos em plataformas como Hugging Face, GitHub e o Gaudi Developer Hub.
- Software: Software Intel® Gaudi® e suíte de software Intel AI validadas com mais de 400 modelos de IA em frameworks padrão do setor.
- Pronto para Empresas: Modelos de IA ajustados e validados para produção utilizando VMware Private AI e Red Hat OpenShift em servidores OEM baseados em Xeon.
Sua Jornada de IA Generativa Começa Agora
A jornada das empresas começa com a identificação de casos de uso de negócios—seja economias de custos através de operações simplificadas, aumento de receita via experiências aprimoradas ao cliente, ou remoção de tarefas rotineiras para melhorar a satisfação dos funcionários. Os desenvolvedores devem começar com um LLM de código aberto ou um modelo específico para o caso de uso, garantindo que compreendam os requisitos de dados e tenham as ferramentas de software adequadas para um desempenho de custo ideal e facilidade de uso.
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