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Introdução aos modelos básicos de IA: tipos, casos de uso e como começarpor@itrex
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Introdução aos modelos básicos de IA: tipos, casos de uso e como começar

por ITRex9m2023/03/20
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Os modelos de fundação são grandes modelos de aprendizado de máquina treinados em grandes volumes de dados não rotulados sob a orientação de consultores de IA qualificados. Esses modelos podem ser usados para aprimorar ou automatizar várias tarefas, desde a conversão de documentos em papel em arquivos de texto editáveis até a descoberta do sentimento do cliente nas mídias sociais.
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Enquanto as organizações em todo o mundo há muito investem em IA, o número de projetos de inteligência artificial que passam de protótipos à produção ainda flutua em torno de 53% .


Os especialistas acreditam que isso geralmente acontece devido à falta de habilidades tecnológicas, recursos humanos e ferramentas para dimensionar provas de conceitos (PoCs) de IA isoladas em outros casos de uso. E o custo presumivelmente alto de treinar modelos de IA separados para tarefas diferentes, é claro.


Modelos básicos — ou seja, grandes modelos de aprendizado de máquina treinados em grandes volumes de dados não rotulados sob a orientação de consultores qualificados de IA — podem ser a resposta definitiva para os assustadores problemas de custo e escalabilidade da IA.


Sua empresa pode usar esses modelos como ponto de partida para aprimorar ou automatizar várias tarefas, desde converter documentos em papel em arquivos de texto editáveis até descobrir o sentimento do cliente em análises de mídia social . E desenvolva sua excelência em IA a partir daí, adaptando modelos básicos para tarefas e casos de uso futuros.

O que são modelos de fundação e como eles podem ajudar sua empresa a se destacar em IA?

A menos que você esteja vivendo sob uma rocha, você já ouviu falar sobre o ChatGPT da OpenAI . Esse modelo de linguagem absorveu enormes volumes de texto conversacional usando o aprendizado supervisionado e, no estágio de ajuste fino, as abordagens de aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF).


A solução de IA generativa pode analisar dados de entrada em relação a 175 bilhões de parâmetros e entender profundamente a linguagem escrita. A ferramenta inteligente pode responder a perguntas, resumir e traduzir texto, produzir artigos sobre um determinado tópico, escrever código e muito mais. Tudo o que você precisa é fornecer ao ChatGPT os prompts corretos .


O produto inovador da OpenAI é apenas um exemplo de modelos básicos que transformam o desenvolvimento de aplicativos de IA como o conhecemos.

Os modelos de fundação interrompem o desenvolvimento da IA como a conhecemos. Em vez de treinar vários modelos para casos de uso separados, agora você pode aproveitar uma solução de IA pré-treinada para aprimorar ou automatizar totalmente tarefas em vários departamentos e funções de trabalho.


Com modelos básicos de IA como o ChatGPT, as empresas não precisam mais treinar algoritmos do zero para cada tarefa que desejam aprimorar ou automatizar. Em vez disso, você só precisa selecionar um modelo de base que melhor se adapte ao seu caso de uso e ajustar seu desempenho para um objetivo específico que você gostaria de alcançar.


Os modelos de base são perfeitos para setores em que os dados de treinamento podem ser muito difíceis ou caros de adquirir. Esses setores incluem saúde , ciências da vida, biotecnologia e manufatura, para citar alguns.

Que tipos de modelos básicos de IA existem?

Vários tipos de modelos básicos de IA são comumente usados em aplicativos de negócios:


  • Os modelos de aprendizado semissupervisionados são treinados em um conjunto de dados que contém uma mistura de dados rotulados e não rotulados. O objetivo é usar os dados rotulados para melhorar o desempenho do modelo nos dados não rotulados. Os especialistas em IA recorrem ao aprendizado semissupervisionado quando os dados de treinamento são difíceis de obter ou custariam à sua empresa um braço e uma perna. Isso, por exemplo, pode acontecer em ambientes médicos onde vários regulamentos de TI de assistência médica são promulgados. Alguns exemplos comuns de modelos semi-supervisionados incluem documento de texto pré-treinado e algoritmos de classificação de conteúdo da web.


  • Os modelos de aprendizado não supervisionados são totalmente treinados em conjuntos de dados não rotulados. Eles descobrem padrões nos dados de treinamento ou os estruturam por conta própria. Esses modelos, entre outras coisas, podem segmentar informações em clusters com base nos parâmetros que descobriram em um conjunto de dados de treinamento. Os engenheiros de ML recorrem a codificadores automáticos, K-Means, agrupamento hierárquico e outras técnicas para criar soluções de aprendizado de máquina não supervisionadas e melhorar sua precisão.


  • Os modelos de aprendizado por reforço interagem com seu ambiente sem treinamento específico. Ao atingir um resultado desejado - ou seja, fazer uma previsão que os desenvolvedores esperavam - os modelos são recompensados. Pelo contrário, os modelos de aprendizado por reforço são penalizados ao fazer suposições erradas. A abordagem permite que os algoritmos de IA tomem decisões mais complexas do que suas contrapartes supervisionadas e semi-supervisionadas. Um exemplo de aprendizado por reforço em ação seria veículos autônomos ou inteligência artificial para jogos como o AlphaGo.


  • Os modelos de IA generativa produzem novos dados semelhantes aos dados nos quais foram treinados. Esses dados podem incluir texto, imagens, clipes de áudio e vídeos. A solução ChatGPT mencionada na seção anterior pertence a esta categoria de modelos básicos de IA. Outros exemplos de IA generativa incluem a ferramenta DALL-E 2 , que cria imagens com base em descrições escritas em linguagem natural, e a plataforma de vídeo Synthesia.io , que usa entradas baseadas em texto para produzir conteúdo de vídeo.

  • Os modelos de aprendizagem por transferência podem resolver tarefas diferentes das que foram treinados. Por exemplo, engenheiros de visão computacional podem aproveitar algoritmos de classificação de imagem pré-treinados para detecção de objetos. Ou aproveite as soluções de NLP existentes para tarefas mais intensivas em conhecimento, como análise de sentimento do cliente. Algumas soluções populares de aprendizado de máquina pré-treinado incluem OpenCV, uma biblioteca de visão computacional que contém modelos robustos para classificação de objetos e detecção de imagem, e as ofertas da biblioteca Transformers da Hugging Face, como transformador pré-treinado generativo (GPT) — ou seja, um modelo de linguagem rico cujo terceira geração (GPT-3) alimenta o serviço ChatGPT.


  • Os modelos de meta-aprendizagem , ao contrário de seus equivalentes orientados a tarefas, literalmente aprendem a aprender (sem trocadilhos). Em vez de devorar dados para resolver um problema específico, esses modelos desenvolvem estratégias gerais para a solução de problemas. Dessa forma, as soluções de meta-aprendizagem podem se adaptar facilmente a novos desafios ao usar seus recursos, como memória e poder de computação, de forma mais eficiente. Os especialistas em ML aproveitam o meta-aprendizado quando os dados de treinamento são escassos ou uma empresa não tem planos definitivos em relação à implementação de IA nos negócios. TensorFlow, PyTorch e outras bibliotecas e estruturas de aprendizado de máquina de código aberto oferecem ferramentas que permitem aos desenvolvedores explorar técnicas de meta-aprendizado. E os provedores de computação em nuvem, como o Google, ajudam especialistas e novatos em ML a treinar modelos de aprendizado de máquina personalizados usando o AutoML.


Dependendo da aplicação específica e do tipo de dados que você possui, um modelo de fundação pode ser mais apropriado do que outro. E sua empresa é livre para escolher entre uma solução de código aberto, que precisa de alguns ajustes, ou um produto de terceiros pronto para uso, desde que atenda às suas metas de negócios.

Os 3 principais motivos para aproveitar os modelos básicos de IA em seu próximo projeto

Em comparação com modelos autônomos de aprendizado de máquina orientados a tarefas, os modelos de base ajudam a criar soluções confiáveis de IA de forma mais rápida e econômica, com menos dados envolvidos e ajuste fino mínimo. E isso sem falar que, sendo treinados com mais dados do que uma única organização jamais poderia obter, os modelos de fundação exibem alta precisão desde o primeiro dia.


Abaixo, você encontrará um resumo das vantagens dos modelos básicos de IA:


  • Os modelos básicos ajudarão você a implementar a IA de maneira mais rápida, econômica e com menos recursos envolvidos . Criar e implantar uma solução de IA requer tempo e recursos consideráveis. Para cada novo aplicativo, você precisa de um conjunto de dados separado e bem rotulado. E se você não tiver, precisará de uma equipe de especialistas em dados para localizar, limpar e rotular essas informações. De acordo com Dakshi Agrawal, CTO da IBM AI, os modelos básicos ajudam a reduzir os requisitos de rotulagem de dados em 10 a 200 vezes, dependendo de um determinado caso de uso, o que se traduz em economias de custo significativas. Do lado dos negócios, você também deve considerar o aumento das despesas com computação em nuvem. O Google, por exemplo, gastou até US$ 35 milhões para ensinar o DeepMind a jogar Go. E, embora seu projeto de IA não seja tão ambicioso, você pode facilmente gastar US$ 300.000 apenas em custos de servidor em nuvem para colocar seu aplicativo de IA em funcionamento. Outro motivo para usar modelos básicos, como soluções generativas de IA, é a oportunidade de prototipar e testar rapidamente diferentes conceitos sem investir pesadamente em P&D.


  • Você pode reutilizar modelos básicos de IA para criar diferentes aplicativos . Como o próprio nome indica, os modelos de base de IA podem servir como base para vários aplicativos de IA. Pense em dirigir um carro. Depois de tirar a carteira de motorista, você não precisa passar no exame toda vez que compra outro veículo. Da mesma forma, você pode usar uma quantidade menor de dados rotulados para treinar um modelo básico de uso geral que resume textos para processar conteúdo específico de domínio. E os modelos de fundação também possuem recursos de “emergência”, o que significa que um modelo, uma vez treinado, pode aprender a resolver problemas que não deveria abordar ou obter insights inesperados dos dados de treinamento.


  • Os modelos básicos de IA ajudam a atingir as metas de sustentabilidade da sua empresa . Treinar um grande modelo de aprendizado de máquina pode ter a mesma pegada ambiental que rodar cinco carros ao longo de sua vida útil. Uma pegada de carbono tão pesada contrasta fortemente com o fato de que 66% e 49% das empresas estão aumentando a eficiência do uso de energia e desenvolvendo novos serviços e produtos amigáveis ao clima, respectivamente. Com os modelos básicos de IA, você pode treinar algoritmos inteligentes mais rapidamente e utilizar os recursos de computação com sabedoria — principalmente graças à arquitetura dos modelos que tira proveito do paralelismo de hardware, executando várias tarefas simultaneamente.


Considerados “o futuro da IA”, os modelos de base reduzem o limite para explorar a inteligência artificial e podem encerrar o ciclo de prova de conceito da IA com falha, ajudando as empresas a dimensionar modelos em outros casos de uso e em toda a empresa.

Mas a cada oportunidade vem um desafio.

Coisas a considerar ao usar modelos de fundação

A única desvantagem flagrante dos modelos básicos de IA é a falta de explicabilidade .

Grandes modelos de fundação podem usar tantos dados de treinamento e ter tantas camadas profundas que às vezes é difícil determinar como os algoritmos chegam a suas conclusões.

A natureza de caixa preta dos modelos de fundação também deixa uma porta dos fundos para os cibercriminosos. Os hackers podem lançar ataques de envenenamento de dados e introduzir viés de IA , exacerbando ainda mais as questões éticas da inteligência artificial.


As empresas de tecnologia devem unir forças com os governos para criar infraestrutura para projetos públicos de IA para evitar disputas em torno do uso de modelos básicos de IA. Os fornecedores de IA também devem divulgar quais conjuntos de dados usam e como treinam seus modelos.


Como Percy Liang, corpo docente da Stanford HAI e professor de ciência da computação, opinou durante sua recente entrevista com Venture Beat , “Estamos muito nos primeiros dias, então as normas profissionais são subdesenvolvidas. Portanto, é imperativo que nós, como comunidade, ajamos agora para garantir que essa tecnologia seja desenvolvida e implantada de maneira ética e socialmente responsável.”

O que é preciso para começar a usar modelos de fundação em sua organização

Como alguém que passou os últimos dez anos ajudando empresas a implementar sistemas de IA, a equipe ITRex está testemunhando uma mudança na inteligência artificial.


Os sistemas que executam tarefas específicas em um único domínio dão lugar a uma IA ampla que aprende de forma mais geral e funciona em setores e casos de uso. Os modelos básicos, treinados em grandes conjuntos de dados não rotulados e ajustados para vários aplicativos, estão conduzindo essa transformação.

Se sua empresa está pronta para ultrapassar seus concorrentes e obter ROI de seus sistemas de IA mais rapidamente, aqui está uma estratégia de alto nível para implementar modelos básicos:


  1. Colete e pré-processe seus dados . A primeira etapa envolve coletar e pré-processar os dados que você alimentará em um modelo básico de IA. A qualidade e a diversidade desses dados são essenciais para garantir que o modelo ajustado seja preciso e robusto.
  2. Escolha um modelo de fundação . Muitos modelos de fundação de IA pré-treinados estão disponíveis no mercado. Algumas soluções populares incluem BERT, GPT e ResNet, entre outras. É importante escolher o modelo de fundação certo com base na tarefa que você deseja resolver e no tipo de dados que você possui.
  3. Ajuste o modelo de acordo com seus objetivos de negócios . Depois que seu modelo de fundação e dados estiverem prontos, você poderá ajustar os parâmetros do modelo para sua tarefa específica. Uma maneira de atingir esse objetivo é o aprendizado de transferência, em que você usa os pesos pré-treinados do modelo básico como ponto de partida e os ajusta com base nos dados de treinamento.
  4. Avalie o modelo . Após o ajuste fino, é crucial determinar se o modelo funciona bem e se ajustes adicionais são necessários. Para avaliar o desempenho do modelo de fundação, você pode usar métricas padrão, como exatidão, precisão, recuperação e pontuação F1.
  5. Implante sua solução de IA . Quando estiver satisfeito com o desempenho de seu modelo ajustado, você poderá implantá-lo em um ambiente de produção. Várias opções para implantar modelos de IA incluem plataformas baseadas em nuvem, servidores locais ou dispositivos de borda.


É importante lembrar que a implementação de modelos básicos de IA requer conhecimento técnico e acesso a ferramentas especializadas de hardware e software. Portanto, pode ser útil fazer parceria com um fornecedor especializado em IA ou consultar uma equipe de especialistas em IA para garantir que o processo seja feito com eficiência.


Deixe-nos cair uma linha para discutir suas necessidades de IA! Avaliaremos a prontidão de IA de sua empresa, auditaremos seus dados e os prepararemos para análise algorítmica e escolheremos o modelo de base certo para começar a usar inteligência artificial!