# O que são foundation models (FMs)?

Foundation models, também conhecidos como modelos fundacionais, são **modelos de inteligência artificial versáteis** que processam diferentes tipos de dados, como textos, imagens, áudios e vídeos, e oferecem suporte a uma ampla gama de aplicações, incluindo criação de conteúdo, atendimento ao cliente e pesquisa e desenvolvimento de produtos.

## Características de foundation models

Foundation models são baseados em algoritmos de [deep learning](https://www.ionos.com/digitalguide/online-marketing/search-engine-marketing/deep-learning/ "Deep learning") previamente treinados com grandes conjuntos de dados da internet. Ao contrário dos modelos de [inteligência artificial (IA)](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/vender-na-internet/o-que-e-inteligencia-artificial-ia/) limitada, que são treinados para desempenhar uma única tarefa, os foundation models são alimentados com grandes quantidades de dados e conseguem transferir conhecimentos de uma tarefa para outra. Esses modelos representam um **ponto de virada para as pesquisas e aplicações de IA**, pois são capazes de generalizar e aplicar conhecimentos em diferentes domínios.

Essa flexibilidade é uma característica fundamental que distingue os foundation models dos modelos de IA convencionais, possibilitando o seu uso em diversas situações. Após o treinamento, essas grandes [redes neurais](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/marketing-de-mecanismos-de-busca/o-que-e-neural-network/) podem ser personalizadas para desempenhar diferentes tipos de tarefas. Uma vez finalizados, os foundation models podem ser continuamente ajustados para automatizar diversas atividades específicas.

Informação A criação de modelos básicos pode custar milhões de dólares, pois requer centenas de bilhões de parâmetros e centenas de gigabytes de dados. Esse tipo de investimento revela o imenso potencial desses modelos para lidar com problemas complexos e proporcionar novas possibilidades de aplicação para a IA.

## Semelhanças e diferenças entre FMs e LLMs

Foundation models e [modelos de linguagem de grande escala (LLMs)](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/servidor/conhecimento/large-language-model/) são termos relacionados, mas não idênticos. Enquanto um LLM é limitado à compreensão e geração de textos, foundation models são capazes de processar diversos tipos de dados, incluindo imagens, textos, áudios e vídeos.

Apesar dessa diferença, os dois tipos de modelos também compartilham semelhanças importantes. Foundation models e LLMs são capazes de entender relações semânticas entre palavras, possibilitando a tradução de frases em vários idiomas e a geração de respostas relevantes e contextualizadas.

Informação Um exemplo de representação de relacionamentos semânticos é o modelo Word2Vec, que retrata **palavras como vetores em um espaço semântico** para identificar conexões significativas. Modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como o ChatGPT, dão um passo além ao analisar a concorrência de palavras e frases por meio de aprendizado estatístico, permitindo a compreensão do contexto das frases a partir da mensagem geral.

Os dois modelos também realizam a **análise de sentimentos**. Foundation models são capazes de identificar o tom positivo, negativo ou neutro dos textos, enquanto os LLMs conseguem reconhecer tons mais variados, incluindo sarcasmo, ironia e alegria. Apesar dessas semelhanças, também existem diferenças significativas entre ambos. Foundation models podem ser aplicados a uma ampla gama de tarefas, enquanto os modelos de linguagem de grande escala são usados exclusivamente em atividades que envolvem textos.

### Semelhanças

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th><strong>Foundation models</strong></th>
      <th><strong>Modelos de linguagem de grande escala</strong></th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Compreender relações semânticas entre palavras e gerar respostas contextualizadas</td>
      <td>Usar aprendizado estatístico para compreender a concorrência das palavras</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Realizar análise de sentimentos e identificar o tom dos textos</td>
      <td>Executar análise de sentimentos avançada</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Possibilitar que chatbots processem entradas e acessem informações relevantes</td>
      <td>Melhorar a experiência das conversas com respostas mais naturais</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

### Diferenças

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th><strong>Foundation models</strong></th>
      <th><strong>Modelos de linguagem de grande escala</strong></th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Podem ser usados em uma ampla gama de tarefas (por exemplo, processamento de imagens e textos)</td>
      <td>Desenvolvidos especialmente para textos</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Não são treinados especificamente com dados de fala, portanto, geram muitas respostas genéricas</td>
      <td>Treinados apenas com dados de fala</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Resultados inovadores, mas imprecisos</td>
      <td>Resultados consistentes e maduros</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

## Aplicações de foundation models

Foundation models são úteis em diversas situações que podem beneficiar as empresas. Por exemplo:

- **Criação de conteúdo**: Foundation models são recursos valiosos para gerar conteúdo para as empresas. Eles são capazes de gerar textos publicitários, criar descrições de produtos para sites de e-commerce ou elaborar relatórios a partir das atas de reuniões. Ao automatizar essas tarefas, as empresas aumentam sua eficácia operacional e produzem conteúdo de alta qualidade em menos tempo.
- **Atendimento ao cliente**: Foundation models aprimoram significativamente a eficácia dos chatbots ao gerar respostas que imitam falas humanas, melhorando a experiência do cliente. Com os ajustes adequados, esses modelos também são capazes de realizar análises de sentimentos e fornecer respostas empáticas e contextualizadas, contribuindo para a fidelização e a satisfação do cliente.
- **Desenvolvimento de produtos**: Na área de desenvolvimento de produtos, os foundation models conseguem analisar avaliações dos clientes, descobertas de pesquisas e dados de redes sociais. Utilizando esses modelos, as empresas respondem mais rapidamente às mudanças do mercado e apresentam produtos inovadores.
- **Pesquisa e desenvolvimento**: Foundation models podem analisar conjuntos de dados complexos e oferecer insights valiosos que servem como base para novos projetos de pesquisa e desenvolvimento. Isso aumenta a eficácia e a precisão das iniciativas de pesquisa.

Resumo Foundation models podem ser versáteis e valiosos para as empresas. A escolha do modelo certo, adequado às necessidades e objetivos específicos, pode melhorar significativamente as operações de negócios e oferecer uma vantagem competitiva.


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