O que são modelos fundamentais?
Os modelos fundamentais (em inglês, “foundation models”) são modelos versáteis de inteligência artificial que podem processar diferentes tipos de dados, como texto, imagens, voz e vídeo, e que admitem uma ampla gama de aplicações, desde a criação de conteúdo até o atendimento ao cliente, passando pelo desenvolvimento de produtos e pela investigação.
Características dos modelos fundacionais
Os modelos fundamentais (por vezes também designados por FM, pela sigla em inglês) baseiam-se em algoritmos de aprendizagem profunda ou «deep learning» que foram pré-treinados com um conjunto de dados extremamente extenso proveniente da Internet. Ao contrário dos modelos de inteligência artificial (IA) restrita, que são treinados para executar uma única tarefa, os modelos fundamentais são treinados com uma grande variedade de dados e podem transferir conhecimentos de uma tarefa para outra. Estes modelos são capazes de generalizar e aplicar conhecimentos em diferentes áreas, representando assim um ponto de inflexão na investigação e aplicação da IA. De facto, a flexibilidade dos modelos fundamentais é uma das suas principais características e também a diferença fundamental entre estes modelos e os modelos tradicionais de IA. Uma vez treinadas, estas grandes redes neurais podem ser ajustadas para serem aplicadas a diferentes tipos de tarefas. Uma vez concluído, um modelo fundamental pode ser modificado de forma ilimitada para automatizar múltiplas tarefas.
A criação de modelos fundamentais pode custar milhões de dólares, porque esses modelos contêm centenas de milhares de milhões de hiperparâmetros, formados, por sua vez, por centenas de gigabytes de dados. Esse grande investimento é proporcional ao enorme potencial dos modelos fundamentais para resolver problemas complexos e criar novas possibilidades na aplicação da IA.
Diferença entre os modelos fundacionais e os LLM
Os modelos fundamentais e os modelos de linguagem extensiva (Large Language Models ou LLM, em inglês) estão intimamente relacionados, mas não são exatamente iguais. Um modelo de linguagem extensiva ou LLM é capaz de compreender e gerar texto, enquanto os modelos fundamentais também podem processar vários tipos de dados, como imagens, textos, voz e vídeos.
Ambos os modelos têm algumas características fundamentais em comum. Por exemplo, tanto os modelos fundamentais quanto os LLM são capazes de compreender a relação semântica entre palavras. Graças a essa habilidade, eles podem traduzir frases de um idioma para outro e fornecer respostas sensíveis e relevantes de acordo com o contexto.
Um exemplo da representação de relações semânticas é o modelo Word2vec, que representa palavras como vetores num espaço semântico para interpretar conexões significativas. Modelos de linguagem extensos como o GPT vão um passo além, pois são capazes de capturar a coocorrência de palavras e frases por meio do aprendizado estatístico e compreender o contexto das frases com base na mensagem global.
Ambos os modelos analisam as emoções e o tom. Os modelos fundamentais decifram o tom positivo, negativo ou neutro dos textos, enquanto os LLM são capazes de reconhecer diferentes tons, como sarcasmo, hipocrisia ou alegria. Apesar de todas essas semelhanças, existem diferenças significativas entre os modelos fundamentais e os LLM. Os modelos fundamentais podem ser aplicados a um amplo espectro de tarefas, enquanto os modelos de linguagem extensiva são usados exclusivamente para o processamento de textos.
Semelhanças
| Modelos fundamentais | Modelos de linguagem extensa |
|---|---|
| Compreendem a relação semântica entre palavras e geram respostas sensíveis ao contexto | Utilizam a aprendizagem estatística para compreender a coocorrência de palavras |
| Realizam análises das emoções e do tom dos textos | Análise avançada de emoções |
| Permitem que os bots conversacionais processem entradas e recuperem informações relevantes | Melhoram a experiência conversacional por meio de respostas mais naturais |
Diferenças
| Modelos fundamentais | Modelos de linguagem extensa |
|---|---|
| Aplicáveis a um amplo espectro de tarefas (por exemplo, processamento de imagens e textos) | Desenvolvidos especificamente para processar textos |
| Não receberam um treino rigoroso com dados linguísticos, o que pode resultar em respostas genéricas | Treinados exclusivamente com dados linguísticos |
| Resultados inovadores, mas por vezes imprecisos | Resultados estáveis e aperfeiçoados |
Áreas de aplicação dos modelos fundamentais
Os modelos fundamentais oferecem uma grande variedade de aplicações que podem ser muito interessantes para as empresas. Vejamos alguns exemplos:
- Criação de conteúdo: Os modelos fundamentais são extremamente úteis para a criação de conteúdo empresarial. Eles são capazes de gerar textos de marketing convincentes, redigir descrições de produtos para páginas de comércio eletrónico ou elaborar relatórios empresariais com base em resumos de reuniões. Ao automatizar essas tarefas, as empresas podem trabalhar de forma mais eficiente e produzir conteúdo de qualidade em menos tempo.
- Atendimento ao cliente: Os modelos fundamentais melhoram significativamente as capacidades dos bots conversacionais e permitem-lhes gerar respostas semelhantes às humanas, o que melhora a experiência do cliente. Se forem ajustados adequadamente, esses modelos também podem analisar emoções e oferecer respostas empáticas e sensíveis ao contexto. Tudo isso se traduz em maior fidelização e satisfação do cliente.
- Desenvolvimento de produtos: os modelos fundamentais podem analisar avaliações de clientes, resultados de pesquisas e dados de redes sociais. Essas análises ajudam a empresa a melhorar seus produtos existentes e a desenvolver novos produtos. Com a implementação desses modelos, elas podem responder mais rapidamente às mudanças do mercado e lançar produtos mais inovadores.
- Investigação e desenvolvimento: Os modelos fundamentais podem analisar conjuntos de dados complexos e fornecer conhecimentos valiosos que podem servir de base para novos projetos de investigação e desenvolvimento. Estes modelos podem aumentar a eficiência e a precisão das investigações.
Os modelos fundamentais são flexíveis e versáteis e podem ser muito valiosos para as empresas. A escolha do modelo adequado, tendo em conta as necessidades e objetivos específicos, pode melhorar significativamente as operações comerciais e tornar a empresa mais competitiva.