O que é um modelo de fundação?

O conceito para o código modelo emergiu dos avanços nos modelos de "deep learning", particularmente em arquiteturas de inteligência como os Transformers, que provaram ser excecionalmente eficazes na captura de padrões complexos e de relações no seio de conjuntos de dados massivos.

Em vez de treinar um modelo à parte para cada tarefa específica de IA (como análise de sentimento, tradução de linguagem ou legendagem de imagens), muitas vezes envolvendo algoritmos distintos, como regressão linear para tarefas de predição ou redes convolucionais para tarefas específicas de reconhecimento de imagem, cada um exigindo dados personalizados e classificados, um modelo de fundação oferece uma base potente e pré-treinada.

Este modelo de base já possui um conhecimento significativo da linguagem, das imagens ou de outras modalidades de dados aprendidas durante a sua extensa fase de treino inicial.

Importância dos modelos de fundação

A utilização de modelos de base marca uma mudança significativa no paradigma de desenvolvimento da IA. A sua importância deriva de vários fatores chave:

• Eficiência e escalabilidade: Reduzem drasticamente a necessidade de dados específicos a tarefas e recursos computacionais para muitas aplicações. Em vez de começar do zero, os programadores podem aproveitar os conhecimentos pré-existentes no modelo de base, tornando o desenvolvimento de novas capacidades de IA mais rápido e eficaz.
   
• Versatilidade e adaptabilidade: Um conjunto de código de modelo de fundação única pode servir de backbone para várias aplicações diferentes em vários domínios. Esta capacidade de adaptação torna-os ferramentas convincentes para enfrentar diversos problemas.
   
• Avanços no desempenho: Devido à sua escala e à grande quantidade de dados nos quais são treinados, os modelos de fundação costumam atingir o desempenho mais avançado em várias tarefas de referência, superando os limites do que a IA pode alcançar.
   
• Democratização e utilização: Embora a criação de modelos de base exija uma quantidade imensa de recursos, a sua utilização (através de API ou de ajustes específicos) pode reduzir o obstáculo ao desenvolvimento de aplicações de IA sofisticadas, tornando as capacidades avançadas acessíveis a um leque mais alargado de utilizadores e organizações.

Assim, os modelos das fundações representam um avanço no sentido de utilizar sistemas de inteligência artificial de uso mais geral, que podem ser especializados conforme necessário, alterando fundamentalmente a forma como a IA é construída e implantada.

O conceito de modelos de fundação não surgiu da noite para o dia, ao mesmo tempo; é o culminar de anos de pesquisa e desenvolvimento no machine learning e na IA. Os primeiros precursores incluem grandes modelos de linguagem treinados em corpora de texto significativo, mas a verdadeira mudança de paradigma ganhou impulso com os principais avanços:

• A utilização da arquitetura do transformador: Introduzida em 2017, a arquitetura de transformadores generativa, com o seu mecanismo de autoatenção, revelou-se altamente eficaz na captura de dependências de longo alcance em dados sequenciais, em particular texto. Esta tornou-se a arquitetura dominante para os modelos de linguagem de grande envergadura por trás da IA geradora de texto.
   
• Aprendizagem com autosupervisão: Técnicas como a modelagem de linguagem mascarada (predição de palavras ocultas numa frase) permitiram que os modelos aprendessem representações ricas a partir de grandes quantidades de dados não classificados, reduzindo drasticamente a dependência de onerosos conjuntos de dados classificados para o pré-treino.
   
• Scaling law: A investigação demonstrou uma relação previsível entre o tamanho do modelo, o tamanho do conjunto de dados e a potência de cálculo, mostrando que o aumento destes fatores conduzia frequentemente a uma melhoria do desempenho e a capacidades mais gerais. Isto estimulou a tendência de construir modelos cada vez maiores.
   
• Multimodalidade: Mais recentemente, os esforços têm-se centrado no treino de modelos em vários tipos de dados em simultâneo (por exemplo, texto e imagens), conduzindo a modelos de base capazes de compreender e gerar conteúdo em diferentes modalidades.

Esta evolução da inteligência reflete uma mudança de modelos específicos de tarefas para sistemas de IA generativa mais abrangentes e adaptáveis para textos, imagens e outros fatores de produção comerciais, impulsionada por inovações na arquitetura, novas metodologias de treino e a disponibilidade de conjuntos de dados massivos e recursos computacionais.

Modelos de fundação no mundo real

A versatilidade desta geração de modelos de fundação abre caminhos para acelerar a descoberta científica, melhorar a criatividade, melhorar a acessibilidade e automatizar tarefas complexas em todos os sectores.

Servem como potentes parceiros cognitivos e de aprendizagem, aumentando o intelecto humano ao processar e sintetizar rapidamente grandes quantidades de informação, identificando padrões subtis invisíveis ao olho humano e gerando novas hipóteses ou conceitos criativos.

Aproveitar o Poder da IA para o Progresso Humano

Por exemplo, os investigadores podem utilizar estes modelos para examinar bases de dados massivas de literatura científica, acelerando assim o ritmo das descobertas em áreas como a medicina (por exemplo, a identificação de potenciais candidatos a medicamentos) e a ciência dos materiais (por exemplo, a previsão das propriedades de novos compostos).

Os profissionais criativos podem utilizá-los como parceiros de brainstorming, assistentes de redação ou ferramentas para gerar elementos visuais ou musicais únicos, e até mesmo empregar IA GPT generativa para texto com som natural.

Além disso, os modelos de fundação aberta impulsionam o progresso, permitindo uma educação personalizada e personalizada, adaptada aos estilos de aprendizagem individuais, impulsionando tecnologias assistivas que aumentem a acessibilidade para as pessoas com deficiência e otimizando sistemas complexos de logística, finanças e gestão de energia.

De expressão artística a desafios de engenharia complexos, estes modelos oferecem ferramentas para amplificar as capacidades humanas e impulsionar o progresso em inúmeros domínios. O exercício eficaz deste poder requer uma consideração cuidadosa das implicações éticas e a garantia de um acesso equitativo aos benefícios.

Fornecer soluções para desafios complexos

A capacidade dos modelos de fundação para analisar conjuntos de dados complexos e em larga escala posiciona-os como ferramentas inestimáveis para enfrentar alguns dos desafios globais mais significativos da humanidade.

Muitos dos problemas mais prementes que exigem inteligência humana, desde as alterações climáticas até às crises de saúde pública e à instabilidade económica, caracterizam-se por variáveis complexas e interligadas e por grandes quantidades de dados que desafiam a análise tradicional.

Os modelos de fundação, quando adequadamente ajustados, podem processar diversos fluxos de dados - imagens de satélite, dados de sensores, indicadores económicos, literatura científica e tendências de redes sociais - para construir modelos preditivos mais precisos, simular cenários complexos e identificar potenciais pontos de intervenção.

Num modelo de ciência climática, podem melhorar a precisão das projeções climáticas a longo prazo, modelar o impacto de eventos meteorológicos extremos com maior granularidade, analisar padrões de desflorestação, ou identificar locais ideais para a implantação de energia renovável através da integração de dados geográficos, meteorológicos e infraestruturais.

Para a saúde, os modelos de fundação podem acelerar o diagnóstico da doença através da análise de imagens médicas (raios-X, ressonâncias magnéticas) ou da interpretação de dados genómicos complexos para identificar predisposições ou sinais precoces da doença. Podem igualmente ajudar na descoberta de medicamentos, prevendo interações moleculares ou simulando resultados de ensaios clínicos, reduzindo potencialmente o tempo e os custos de desenvolvimento.

Permitindo uma geração de modelos com uma inteligência mais profunda, ideias e uma modelização mais sofisticada destes sistemas complexos, os modelos de fundação oferecem não só poder de análise, mas também o potencial para descobrir soluções inovadoras e informar sobre políticas e intervenções mais eficazes e orientadas para os dados, que estavam anteriormente fora do seu alcance.

Moldar a paisagem da inteligência artificial

A ascensão dos modelos da linguagem de base não é meramente um avanço incremental na inteligência computacional; ela representa uma reorganização fundamental de todo o ecossistema de inteligência artificial, impactando a pesquisa, o desenvolvimento, a implantação, e a interação humana com a tecnologia. Esta mudança de paradigma requer uma análise proativa e crítica das suas implicações mais abrangentes.

• Direções de pesquisa: O foco da investigação sobre a IA está cada vez mais a passar do desenvolvimento de modelos altamente especializados para tarefas limitadas para a compreensão das propriedades, capacidades, limitações e impactos sociais de modelos grandes e pré-treinados. A avaliação destes grandes modelos também requer novos benchmarks e metodologias que vão além das tradicionais métricas específicas de tarefas.
   
• Utilização do desenvolvimento das aplicações: Os fluxos de trabalho de desenvolvimento estão a mudar. Em vez de construir modelos de raiz, os programadores tiram cada vez mais partido de modelos de base pré-treinados através de API ou de ajustes precisos, acelerando significativamente os ciclos de protótipo e de implementação. Além disso, o conjunto de competências necessárias aos especialistas em IA também está a evoluir, com uma maior ênfase na curadoria de dados, em estratégias de afinação e numa conceção rápida.
   
• Interação Homem-IA: Os modelos Foundation são utilizados para melhorar a inteligência informática, permitindo interações mais naturais, intuitivas e potentes entre os seres humanos e a IA. As interfaces conversacionais, as ferramentas criativas alimentadas por IA e os assistentes de IA integrados em vários softwares estão se tornando mais comuns e capazes. Esta maior integração requer uma conceção cuidadosa para garantir o controlo, a transparência e a confiança dos utilizadores.
   
• Utilização ética e social: A escala e a influência dos modelos de fundação amplificam as preocupações éticas existentes e introduzem novas quando utilizadas. A resolução destes problemas requer uma colaboração interdisciplinar entre investigadores em IA, especialistas em ética, cientistas sociais, decisores políticos e o público.

À medida que os modelos de fundação abertos se tornam mais profundamente embutidos em infraestruturas críticas e geram efeitos na vida diária, estabelecer boas práticas robustas, orientações éticas e quadros de governança adaptáveis não é apenas importante, mas também essencial.

Isto assegura que a utilização e a trajetória do desenvolvimento da IA, significativamente moldada por estes modelos poderosos, estão em consonância com os valores humanos e contribuem positiva e equitativamente para o futuro. A contínua evolução neste espaço promete novos avanços, mas exige uma vigilância permanente e uma navegação cuidada dos complexos desafios técnicos e sociais envolvidos.

Desafios e considerações éticas

Apesar das suas capacidades e inteligência notáveis, os modelos da fundação deparam-se com desafios inerentes significativos no que se refere à qualidade, justiça e fiabilidade das suas produções. Como aprendem a partir de vastos conjuntos de dados na Internet, muitas vezes não filtrados, estes modelos absorvem inevitavelmente e podem perpetuar tendências sociais relacionadas com a raça, o género, a cultura e outras características.

Isto representa um risco de resultados discriminatórios quando aplicado em contextos sensíveis do mundo real. Para agravar esta situação, os modelos tendem a "alucinar" — apresentando de forma confidencial informações fabricadas ou factualmente incorretas — o que compromete a sua fiabilidade e torna a garantia de desempenhos fiáveis, especialmente em aplicações críticas, uma dificuldade persistente que requer vigilância contínua e estratégias de mitigação.

Para além dos resultados em si, o desenvolvimento e a exploração dos modelos de fundação suscitam preocupações mais abrangentes. Treinar estes sistemas massivos exige enormes recursos computacionais, levando a um consumo de energia substancial e a uma pegada ambiental significativa.