ChatGPT, Gemini e Copilot são modelos de linguagem de grande destaque, mas empresas buscam tecnologias menores em inteligência artificial.
Tudo acerca de Inteligência Artificial ver mais A jornada teve início com o ChatGPT. Quando o chatbot de IA da OpenAI, impulsionado pelo modelo de linguagem GPT, foi lançado, as gigantes da tecnologia correram para não ficarem para trás na corrida da Inteligência Artificial (IA).
Em meio ao cenário tecnológico em constante evolução, a busca por soluções inovadoras que explorem a Inteligência Artificial se tornou essencial. A interseção entre a Inteligência e o mundo Artificial está moldando o futuro da tecnologia de maneira sem precedentes, impulsionando a criação de novas possibilidades e oportunidades. A revolução da Inteligência Artificial está apenas começando, prometendo transformar radicalmente a forma como interagimos com a tecnologia.
Inteligência Artificial: Modelos Menores e Mais Específicos Ganham Destaque
A evolução da Inteligência Artificial trouxe à tona uma diversidade de modelos, desde os avançados até os mais específicos. Entre os principais, destacam-se o GPT-4o, o Gemini do Google, o Copilot da Microsoft e o Claude da Anthropic. No entanto, a tendência atual aponta para a valorização de modelos de linguagem menores e mais direcionados.
Empresas estão percebendo que o futuro da Inteligência Artificial pode não estar nos grandes modelos, mas sim em soluções mais precisas e eficientes. Imagine uma empresa de contabilidade que utiliza a IA para simplificar tarefas diárias, como a elaboração de planilhas. Em vez de empregar um modelo extenso como o GPT-4o, ela opta por um modelo mais específico, como o ChatGPT, da OpenAI.
A ideia é clara: nem sempre é necessário que a Inteligência Artificial tenha um conhecimento abrangente sobre todas as áreas. Para muitas empresas, o foco está em desempenhar bem uma tarefa específica, como a criação de planilhas. Nesse sentido, modelos menores e mais especializados têm se destacado no mercado.
O The Wall Street Journal identificou essa mudança de paradigma, onde modelos mais compactos, econômicos e treinados com menor quantidade de dados estão ganhando espaço. Empresas de diversos setores estão percebendo que investir em modelos maiores pode não ser a melhor opção, especialmente quando as capacidades adicionais não são totalmente aproveitadas.
Por exemplo, o GPT-4 da OpenAI demandou um investimento superior a US$ 100 milhões (R$ 554,47 milhões, na conversão direta) para seu desenvolvimento, utilizando mais de um trilhão de parâmetros em seu banco de dados. Esses números impressionantes evidenciam a magnitude dos grandes modelos de IA, mas também levantam questionamentos sobre sua eficácia em cenários específicos.
As big techs, como Microsoft e Google, juntamente com startups de IA, como Mistral, Anthropic e Cohere, estão se adaptando a essa nova realidade. A busca por diversificação no mercado de Inteligência Artificial tem levado à oferta de modelos mais variados, adequados a diferentes necessidades.
Diretores de informação reconhecem que, para certos casos de uso da IA, como atividades repetitivas que exigem consistência, modelos de linguagem menores e de médio porte podem ser mais eficazes do que os gigantes robustos. Essa mudança de perspectiva reflete a busca por um equilíbrio no setor da Inteligência Artificial, onde a eficiência e a economia se tornam prioridades.
Fonte: @Olhar Digital
Comentários sobre este artigo