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Foundation Models

Explorando o impacto dos modelos de fundação no desenvolvimento da inteligência artificial

Explorando o impacto dos modelos de fundação no desenvolvimento da inteligência artificial

A inteligência artificial evoluiu significativamente, ultrapassando os simples programas baseados em regras para se tornar parte integrante do nosso quotidiano. Desde assistentes virtuais a motores de busca, os modelos de IA estão atualmente na base de uma vasta gama de tecnologias que utilizamos regularmente. Os recentes avanços na IA resolveram problemas complexos de classificação de imagens, estratégia de jogos e dobragem de proteínas. A próxima fronteira no desenvolvimento da IA é a criação de modelos versáteis capazes de realizar múltiplas tarefas, frequentemente designados por "modelos de base".

O GPT-4, desenvolvido pela OpenAI, é um exemplo proeminente de um modelo de linguagem de grande dimensão. Tem suscitado um interesse significativo devido à sua capacidade de produzir texto semelhante ao humano e de executar uma variedade de tarefas relacionadas com a língua com uma proficiência impressionante. As potenciais aplicações do modelo de linguagem que utiliza o GPT-4 (ou GPT-3) são muito vastas.

À medida que os modelos de base continuam a desenvolver-se, podem reduzir a necessidade de modelos de IA específicos para cada tarefa, reformulando potencialmente a forma como estes componentes do modelo de aprendizagem automática são produzidos e utilizados. Esta mudança para sistemas de IA mais generalizados levanta questões importantes sobre a direção futura da inteligência artificial e dos modelos de aprendizagem automática e as suas implicações em vários campos de estudo e na indústria.

Modelos de base] (https://assets.zilliz.com/Foundation_Models_83ebabc02b.jpg)

Modelos de base: Definição e evolução

O conceito de "modelos de base" representa uma mudança no desenvolvimento da inteligência artificial. Estes modelos caracterizam-se pela sua grande escala e capacidade de aprender a partir de grandes quantidades de dados não supervisionados. Ao contrário dos modelos tradicionais de IA, os modelos de base têm um número extremamente elevado de ligações entre camadas, o que os torna mais complexos, mas também mais adaptáveis.

Os modelos de base baseiam-se em conceitos anteriores, como [modelos de linguagem de grande dimensão] (https://zilliz.com/glossary/large-language-models-(llms)), leis de escalonamento e modelos pré-treinados. As principais inovações incluem a expansão de modelos pré-treinados, a utilização de conjuntos de dados abrangentes à escala da Internet e a implementação de um processo de desenvolvimento que envolve aprendizagem e melhoria contínuas.

Nos últimos anos, os modelos de IA aumentaram drasticamente em termos de dimensão e complexidade, sendo que alguns contêm milhares de milhões de parâmetros. Estes modelos são normalmente treinados em dados diversos e não rotulados, o que lhes permite desenvolver uma compreensão alargada aplicável a dados alargados para várias tarefas. Esta abordagem marca um afastamento dos métodos anteriores que se baseavam fortemente em conjuntos de dados rotulados manualmente para aplicações específicas.

Uma caraterística única dos modelos de alicerces é a sua adaptabilidade para executar uma vasta e ampla gama de tarefas com elevada precisão, com base em instruções de entrada. Estas tarefas incluem o processamento de linguagem natural, a resposta a perguntas e a classificação de imagens. Os modelos de base podem servir como modelos de base para o desenvolvimento de aplicações a jusante mais especializadas.

A evolução dos modelos de base tem sido rápida. Por exemplo, o BERT, lançado em 2018, foi treinado usando 340 milhões de parâmetros e um conjunto de dados de 16 GB. Em 2023, o GPT-4 foi treinado com 170 biliões de parâmetros e um conjunto de dados de 45 GB. Os modelos de base modernos, como Claude 2, Llama 2 e Stable Diffusion, podem realizar várias tarefas em vários domínios, incluindo escrita, geração de imagens, resolução de problemas e diálogo.

Esta ascensão dos modelos de base assinala uma nova direção na investigação e desenvolvimento da IA, com potenciais implicações para a forma como criamos e utilizamos os sistemas de inteligência artificial no futuro.

Como funcionam os modelos de base

Os modelos de base são uma forma de inteligência artificial generativa caracterizada pela sua capacidade de aprender a partir de grandes quantidades de dados e executar uma vasta gama de tarefas. Estes modelos, como o GPT-3 e o Switch Transformer, diferem dos modelos tradicionais de aprendizagem profunda como CNNs e RNNs na sua estrutura e capacidades.

As principais caraterísticas dos modelos de fundação incluem:

Pré-treinamento em grandes conjuntos de dados, proporcionando uma ampla compreensão das nuances da linguagem e dos padrões visuais.
Afinação para tarefas específicas após a pré-treino.
Aprendizagem profunda e redes neurais como núcleo, permitindo o processamento e a interpretação de dados complexos.
Aprendizagem por transferência, permitindo a aplicação de conhecimentos em vários domínios.
Conectividade densa, com um elevado número de ligações entre camadas.

Os modelos Foundation utilizam a aprendizagem auto-supervisionada para criar etiquetas a partir dos dados de entrada, o que os distingue das arquitecturas de ML anteriores que utilizam a aprendizagem supervisionada ou não supervisionada. Geram resultados a partir de uma ou mais entradas (prompts) sob a forma de instruções em linguagem humana, com base em redes neuronais complexas, incluindo [redes adversariais generativas] (https://zilliz.com/glossary/generative-adversarial-networks) (GANs), transformadores e codificadores variacionais.

Estes modelos prevêem o item seguinte numa sequência utilizando padrões e relações aprendidos. Por exemplo, na geração de imagens, o modelo cria uma versão mais nítida e definida de uma imagem. Na geração de texto, prevê a palavra seguinte com base nas palavras anteriores e no contexto, utilizando técnicas de distribuição de probabilidades.

A complexidade dos modelos de base resulta do seu padrão de conetividade denso, o que torna difícil, tanto para os humanos como para os computadores, compreender exatamente como produzem os resultados. Apesar desta complexidade, os modelos de base têm demonstrado um desempenho notável em várias tarefas, incluindo a análise preditiva e os processos de tomada de decisões, o que os torna ferramentas valiosas em vários sectores.

Aplicações de modelos de fundação em Inteligência Artificial

Os modelos de base são treinados em conjuntos de dados extensos, muitas vezes contendo uma ampla gama de conteúdo de linguagem natural. Esta formação alargada permite-lhes realizar várias tarefas e aprender padrões fundamentais presentes na linguagem.

A eficácia dos modelos de base foi demonstrada em vários domínios. São excelentes em tarefas de [processamento de linguagem natural] (https://zilliz.com/learn/introduction-to-natural-language-processing-tokens-ngrams-bag-of-words-models), como debates, explicação de modelos de ML, conversação, criação de legendas de vídeo e criação de histórias. Além disso, estes modelos encontraram aplicações na cibersegurança e na descoberta científica.

Os modelos Foundation também estão a ser utilizados para melhorar outros sistemas de aprendizagem automática. Contribuem para os avanços em áreas como a aprendizagem contínua ao longo da vida e a geração de diálogos diversificados. A sua versatilidade alarga os grandes modelos linguísticos para melhorar problemas científicos fundamentais e aumentar os esforços de investigação existentes.

O impacto dos modelos de base é evidente em vários sectores:

Processamento de linguagem natural**: Estes modelos melhoraram a tradução de línguas, a análise de sentimentos e a geração de conteúdos.
Visão computacional**: As aplicações incluem o reconhecimento facial, a deteção de objectos e a realidade aumentada.
Análise Preditiva**: Os modelos de base ajudam a prever as tendências do mercado, a compreender o comportamento dos clientes e a avaliar os riscos.
Cuidados de saúde**: Melhoram o diagnóstico de pacientes, a personalização de tratamentos e os processos de descoberta de medicamentos.
Sistemas Autónomos**: Os modelos de fundação contribuem para o desenvolvimento de carros autónomos e drones.
Cibersegurança**: Estes modelos ajudam na deteção de ameaças e na resposta automatizada a incidentes de segurança.
Educação**: Os modelos de base permitem experiências de aprendizagem personalizadas e recomendações de conteúdos.

À medida que a investigação neste domínio continua, espera-se que os modelos de base desempenhem um papel cada vez mais importante no avanço da inteligência artificial e das suas aplicações no mundo real.

Exemplos de modelos de base

Os modelos de base em IA estão a ser aplicados em várias indústrias, demonstrando a sua versatilidade e impacto. Exemplos notáveis incluem:

O GPT (Generative Pre-trained Transformer), que revolucionou o processamento de linguagem natural, é utilizado para a criação automatizada de conteúdos e para melhorar os chatbots e os assistentes virtuais. O Amazon Titan oferece dois modelos: um LLM generativo para tarefas como sumarização e geração de texto, e um LLM de incorporação para aplicações como personalização e pesquisa.

O Jurassic-1 da AI21, lançado em 2021, é um modelo de 178 bilhões de parâmetros comparável ao GPT-3 em desempenho. A família Claude da Anthropic inclui o Claude 3.5 Sonnet, o seu modelo mais avançado, e o Claude 3 Haiku, concebido para uma capacidade de resposta quase instantânea.

O Cohere fornece dois LLMs: um modelo de geração semelhante ao GPT-3 e um modelo de representação para compreensão da linguagem. Apesar de ter menos parâmetros, supera o GPT-3 em muitos aspectos.

No domínio da visão computacional, o VGG e o ResNet têm avançado o reconhecimento e a classificação de imagens. O Stable Diffusion, um modelo de texto para imagem, pode gerar imagens realistas e de alta definição e é mais compacto do que concorrentes como o DALL-E 2.

O BLOOM, um modelo multilingue desenvolvido em colaboração, tem 176 mil milhões de parâmetros e pode criar texto em 46 línguas e código em 13 linguagens de programação.

O BERT, lançado em 2018, foi um dos primeiros modelos de base com impacto no processamento de linguagem natural. A sua abordagem bidirecional e a formação extensiva em 3,3 mil milhões de tokens distinguem-no dos modelos anteriores.

Estes exemplos ilustram como os modelos básicos estão a melhorar as aplicações existentes e a criar novas possibilidades em vários sectores, marcando um avanço significativo no sentido de soluções de IA mais inteligentes, eficientes e personalizadas.

Vantagens dos modelos de fundação

Os modelos de base em inteligência artificial oferecem vários benefícios. A sua versatilidade entre tarefas permite a aplicação em vários domínios com formação adicional mínima, permitindo a rápida implementação de soluções de IA. Estes modelos de base requerem um processamento eficiente de grandes conjuntos de dados, tirando partido de redes neurais avançadas para melhorar a precisão e o desempenho.

Os modelos de base impulsionam a inovação, permitindo o desenvolvimento de soluções pioneiras em domínios como os cuidados de saúde e as ciências climáticas, ao mesmo tempo que permitem serviços mais personalizados. A sua relação custo-eficácia torna a IA mais acessível a pequenas empresas e startups, reduzindo a necessidade de criar modelos especializados de raiz.

Estes modelos desempenham um papel crucial na democratização da IA, disponibilizando tecnologias avançadas a um público mais vasto e promovendo a inovação. Melhoram as experiências dos utilizadores, melhorando as interações com os sistemas de IA, em especial na IA de conversação e nas recomendações de conteúdos.

Na investigação científica, os modelos de base aceleram as descobertas, permitindo a análise rápida de vastos conjuntos de dados e promovendo a colaboração interdisciplinar entre cientistas de dados. A sua capacidade para descobrir padrões e relações nos dados contribui para os avanços em vários domínios de estudo.

As vantagens dos modelos de base estendem-se para além da tecnologia, com impacto nos domínios social e económico. À medida que estes e outros modelos de base continuam a evoluir, prometem remodelar a nossa interação com a tecnologia e fazer avançar o conhecimento e as capacidades humanas, marcando um período transformador na inteligência artificial.

Desafios dos modelos de fundação

Os modelos de base da inteligência artificial apresentam desafios significativos que exigem uma análise cuidadosa. Estes desafios abrangem domínios éticos, ambientais, técnicos e sociais.

As preocupações éticas são fundamentais. Estes modelos podem herdar e amplificar os enviesamentos presentes nos seus dados de treino, conduzindo potencialmente a resultados injustos. O poder destes modelos também aumenta o risco de utilização incorrecta, como a criação de deepfakes ou a manipulação da opinião pública. Além disso, a falta de compreensão e de entendimento do contexto nestes modelos pode levar a respostas não fiáveis, inadequadas ou incorrectas.

O impacto ambiental do treino e da execução de modelos de base em grande escala é uma preocupação crescente. Estes processos requerem recursos computacionais substanciais, resultando num consumo de energia e emissões de carbono significativos. Esta pegada ambiental coloca desafios ao equilíbrio entre o avanço tecnológico e os objectivos de sustentabilidade.

A privacidade e a segurança dos dados apresentam desafios formidáveis. Os vastos conjuntos de dados utilizados na formação podem conter informações sensíveis, o que suscita preocupações quanto à privacidade dos dados. O risco de violações de dados e de acesso não autorizado ameaça a segurança individual e empresarial.

A complexidade dos modelos de base obscurece frequentemente os seus processos de tomada de decisão, levando a problemas de transparência e interpretabilidade. Esta falta de clareza pode minar a confiança e complicar os esforços para identificar e corrigir enviesamentos ou erros nos modelos.

Os desafios técnicos incluem os enormes requisitos de infra-estruturas para construir e treinar estes modelos, que podem ser proibitivamente dispendiosos e demorados. A integração destes modelos em aplicações práticas requer um desenvolvimento inicial significativo, incluindo ferramentas para engenharia rápida, afinação e engenharia de condutas.

À medida que as capacidades de IA avançam, existem preocupações quanto à potencial deslocação de postos de trabalho e à necessidade de requalificação da mão de obra. Esta mudança pode conduzir a desafios económicos e sociais, exigindo um investimento substancial na educação e na formação para preparar os trabalhadores para uma economia impulsionada pela IA.

O desenvolvimento e a implantação de modelos de base necessitam de quadros regulamentares e de governação sólidos para garantir uma utilização ética e gerir os riscos associados. Estes quadros devem abordar as preocupações relacionadas com a privacidade, a segurança e o impacto social mais alargado das tecnologias de IA.

Os elevados custos associados ao desenvolvimento e aperfeiçoamento destes modelos podem limitar o acesso, potencialmente exacerbando as assimetrias de poder existentes na sociedade. Esta acessibilidade restrita suscita preocupações quanto à concentração das capacidades de IA num pequeno número de entidades e às suas implicações para o desenvolvimento mais alargado da sociedade.

A resolução destes desafios exige esforços de colaboração entre investigadores, programadores, decisores políticos e a sociedade para garantir que a IA avança de forma ética, sustentável e benéfica para todos. Isto inclui a filtragem cuidadosa dos dados de treino, a codificação de normas específicas nos modelos e o desenvolvimento de métodos mais robustos para a compreensão do contexto e a atenuação de preconceitos.

Direcções futuras e inovações nos modelos de fundação

O campo dos modelos de base na inteligência artificial está a evoluir, com inovações esperadas num futuro próximo e distante. À medida que os investigadores se esforçam por construir máquinas mais inteligentes, estão a surgir várias áreas-chave de investigação de desenvolvimento de modelos de base.

Uma direção crítica é a procura de métodos de formação mais eficientes em termos de parâmetros. Atualmente, os maiores modelos são dispendiosos de treinar e têm um impacto ambiental significativo. O desenvolvimento de técnicas para tornar o treino mais eficiente e menos intensivo em termos de computação poderia permitir a investigação de modelos substancialmente maiores. Isto pode implicar a incorporação de conhecimentos a priori no processo de formação, conduzindo potencialmente a melhores abstracções da informação e a avanços no raciocínio de senso comum.

A transferência de aprendizagem do modelo de base para modelos apresenta outra via promissora. Sucessos recentes com modelos como o DALL-E e o CLIP sugerem que o ajuste fino dos modelos de base em dados do mundo real pode levar a melhorias significativas nas suas capacidades. À medida que o treino de modelos de base se torna mais eficiente em termos de parâmetros, é provável que a afinação se torne ainda mais útil numa variedade de tarefas.

Melhorar a robustez dos modelos de base é também um objetivo fundamental. Curiosamente, os modelos maiores parecem ser simultaneamente melhores na deteção de exemplos adversários e mais vulneráveis aos mesmos. A compreensão deste fenómeno e o desenvolvimento de modelos menos sensíveis a ataques adversários poderão facilitar a aprendizagem a partir de actualizações de modelos em grande escala e permitir estratégias de reajustamento mais agressivas e mais bem afinadas.

Estas direcções futuras visam abordar as limitações actuais e expandir as capacidades dos modelos de fundações. Ao utilizar modelos de base de grande dimensão e ao tornar estes modelos mais eficientes, adaptáveis e robustos, os investigadores esperam criar sistemas de IA que sejam não só mais potentes, mas também mais diretamente úteis para resolver problemas do mundo real. À medida que o campo progride, estas inovações podem conduzir a modelos de base que podem compreender melhor e interagir com o mundo de formas que imitam mais de perto a inteligência humana.

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