Desvendando a GenAI - Parte 3 - Hoje vamos falar sobre modelos fundacionais, LLMs e sobre suas principais desvantagens.
Parte 1: https://www.tabnews.com.br/iamferraz/desvendando-a-genai-parte-1
Após o entendimento sobre IA tradicional e GenAI, vamos falar sobre a base da GenAI, os modelos fundacionais. Eles surgiram a partir de grandes avanços no campo de aprendizado de máquina, especialmente com o uso de redes neurais profundas (deep learning).
Modelos fundacionais
São grandes modelos de inteligência artificial treinados em uma grande quantidade de dados para realizar uma ampla gama de tarefas. Eles são chamados de “fundacionais” porque servem como a base para serem expandidos em diversas aplicações: reconhecimento de imagens, geração de áudio…
Esses modelos surgiram com o avanço das técnicas de aprendizado profundo (deep learning) e o aumento da capacidade computacional. Com mais dados disponíveis e computadores mais poderosos, foi possível treinar modelos cada vez maiores e mais complexos.
Em resumo, deep learning é a técnica central que torna os modelos fundacionais tão poderosos e versáteis.
Modelos fundacionais e sua relação com LLMs
LLMs, ou Large Language Models (Modelos de Linguagem de Grande Escala), são um tipo específico de modelo fundacional. Eles são treinados em grandes quantidades de texto para entender e gerar linguagem natural. Exemplos de LLMs incluem o GPT-3 e o GPT-4, que são capazes de realizar tarefas como tradução, resumo de textos, e até mesmo gerar textos criativos.
Resumindo:
- Modelos Fundacionais: Grandes modelos de IA treinados em muitos dados para várias tarefas.
- LLMs: Um tipo de modelo fundacional focado em linguagem natural.
Desvantagens das LLMs
- Consumo de Recursos: LLMs requerem uma quantidade significativa de poder computacional e memória, tanto para treinamento quanto para inferência.
- Custo: Treinar e manter LLMs pode ser extremamente caro, devido ao custo dos recursos computacionais e da energia necessária.
- Interpretação e Transparência: LLMs são frequentemente considerados “caixas-pretas”, o que significa que é difícil entender como eles chegam a determinadas conclusões ou previsões.
- Efeito "caixa preta" é quando um programa de IA realiza uma tarefa usando sua rede neural, mas não revela o processo de trabalho. Isso significa que nem mesmo os criadores do algoritmo conseguem explicar como o modelo chegou a um resultado específico. A falta de interpretabilidade pode ter consequências graves em decisões importantes, especialmente em áreas como saúde, justiça criminal e finanças. Esse efeito pode ocorrer em qualquer modelo baseado em redes neurais.
- Tendência a Alucinações: LLMs podem gerar respostas que parecem plausíveis, mas que são factualmente incorretas ou completamente inventadas.
- Dependência de Dados: A qualidade das respostas de um LLM depende fortemente da qualidade e da diversidade dos dados de treinamento. Dados enviesados podem levar a respostas enviesadas.
- Segurança e Privacidade: LLMs podem inadvertidamente gerar ou revelar informações sensíveis ou privadas, dependendo dos dados com os quais foram treinados.
- Atualização e Manutenção: Manter um LLM atualizado com informações recentes pode ser desafiador, especialmente considerando a rapidez com que novas informações são geradas.
Conclusão
Os modelos fundacionais representam um marco significativo na evolução da inteligência artificial, oferecendo uma base robusta para uma ampla gama de aplicações. Sua capacidade de processar grandes volumes de dados e realizar tarefas complexas os torna relevantes em diversas áreas, desde o reconhecimento de imagens até a geração de áudio e linguagem natural.
No entanto, é importante reconhecer as desvantagens associadas a esses modelos, como o alto consumo de recursos, custos elevados, e a falta de interpretabilidade. A compreensão desses pontos negativos são necessários para garantir que a IA seja utilizada de maneira eficaz, especialmente em setores críticos como saúde, justiça, finanças etc.