Nesta manhã, a Microsoft contratou inesperadamente Sam Altman e Greg Brockman, ex-CEO e Presidente da OpenAI, respectivamente. Essa decisão parece ser uma tentativa da Microsoft de mitigar os impactos da recente turbulência na OpenAI, onde o conselho de diretores tomou a polêmica decisão de demitir Altman pouco antes do fim de semana.
A situação na OpenAI permanece indefinida. Vários pesquisadores renunciaram, e muitos funcionários e executivos estão se opondo ativamente à decisão do conselho. Ao mesmo tempo, o relacionamento da Microsoft com a OpenAI está em um momento de incerteza. A empresa planeja estabelecer um braço de pesquisa interno liderado por Altman e Brockman, o que pode gerar competição com a OpenAI.
Uma coisa é clara: a OpenAI foi fundamentalmente alterada, assim como seus produtos, incluindo o ChatGPT e sua plataforma de API. Essa reviravolta destaca o panorama em rápida evolução da indústria de IA, onde os debates sobre os riscos dos sistemas avançados de IA e as potenciais ameaças da inteligência geral artificial (AGI) continuarão a existir.
Conflitos como esses provavelmente ressurgirão, especialmente em laboratórios de IA focados em equilibrar pesquisa e desenvolvimento de produtos. Como resultado, as empresas que dependem da tecnologia da OpenAI precisam reavaliar suas estratégias enquanto a empresa navega por essa incerteza.
Nesse contexto, o mercado de modelos de código aberto pode se tornar um beneficiário significativo. Ao contrário de plataformas de código fechado, como a da OpenAI, os modelos de código aberto oferecem aos usuários controle total e responsabilidade sobre suas aplicações, evitando problemas de pontos únicos de falha, como servidores de API ou lideranças indecisas.
Segundo relatos, mais de 100 clientes da OpenAI buscaram concorrentes como Anthropic, Google Cloud, Cohere e Microsoft Azure após a turbulência.
As empresas podem escolher onde e como implantar modelos de código aberto—seja em seus próprios servidores, em nuvens públicas ou por meio de plataformas de serviço de modelos. Grandes provedores de nuvem oferecem acesso facilitado a modelos populares de código aberto como Llama 2, Mistral, Falcon e MPT, incluindo o Microsoft Azure AI Studio e o Amazon Bedrock. Essa variedade permite que as empresas adaptem os modelos à sua infraestrutura existente.
Modelos de código aberto frequentemente oferecem desempenho mais estável em comparação com modelos proprietários. Nos últimos meses, houve várias instâncias de variações de desempenho nos modelos da OpenAI devido a retrainings e ajustes contínuos. Esses modelos proprietários podem ser considerados sistemas opacos, dificultando a consistência nos resultados.
Em contrapartida, modelos de código aberto capacitam as empresas ao permitir que controlem atualizações, definam salvaguardas e evitem mudanças repentinas causadas por fatores externos, como exploits de jailbreak compartilhados online. O cenário de modelos de código aberto está avançando rapidamente, impulsionado pelo compartilhamento colaborativo de conhecimento entre pesquisadores e desenvolvedores.
Numerosas ferramentas agora possibilitam a personalização de grandes modelos de linguagem (LLMs) de código aberto para necessidades específicas, oferecendo a flexibilidade que os modelos proprietários geralmente carecem. As empresas podem utilizar técnicas como quantização para reduzir custos operacionais ou adaptação de baixo ranking para ajustar modelos de forma econômica, permitindo que muitos sejam executados em uma única GPU. Modelos de código aberto podem ser adaptados a uma ampla gama de aplicações e orçamentos.
Empresas como a OpenAI enfrentam o desafio de perseguir objetivos duplos: alcançar a AGI e entregar produtos que gerem receita para financiar suas pesquisas. Esses objetivos frequentemente colidem, conforme evidenciado pela saga atual da OpenAI.
Na realidade, a maioria das empresas não busca a AGI, nem requer modelos de ponta com trilhões de parâmetros. O que elas precisam são estruturas confiáveis para desenvolver aplicações LLM estáveis, mesmo que isso signifique utilizar modelos com apenas alguns bilhões de parâmetros. Isso representa uma oportunidade significativa dentro do ecossistema de código aberto. À medida que as consequências da OpenAI continuam, espera-se que mais empresas se voltem para os LLMs de código aberto.
Plataformas como o ChatGPT são valiosas para prototipagem rápida e exploração de capacidades avançadas de IA. No entanto, uma vez que as empresas identifiquem as aplicações corretas, elas se beneficiarão mais ao investir em tecnologias robustas que permaneçam estáveis, independentemente das dinâmicas em mudança nas empresas que as desenvolvem.
Classificação
