LLMs abertas: benefícios, características e exemplos práticos
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A inteligência artificial está redefinindo os limites do possível e seu uso vai além do que vemos em assistentes virtuais ou sistemas automatizados.
No centro dessa revolução estão os Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), como GPT e Copilot.
Mas o que muita gente não sabe é que as LLMs abertas oferecem um novo nível de flexibilidade, transparência e controle para desenvolvedores e empresas.
Nesse artigo, vamos explorar as ideias por trás de LLMs abertas, quais benefícios de escolhê-las, conhecer alguns exemplos e compartilhar dicas de como implementar.
A realidade repleta de Inteligência Artificial que vivemos hoje não seria possível sem Modelos de Linguagem de Grande Porte, as LLMs (Large Language Models).
Esses modelos têm capacidade de processar, compreender e gerar textos em linguagem natural, tornando possíveis assistentes virtuais, sistemas de recomendação e chatbots que já fazem parte do nosso cotidiano.
ChatGPT, Copilot e Gemini são exemplos de produtos prontos que utilizam LLMs por trás dos panos para fornecer funcionalidades avançadas de linguagem.
Muitos usuários e usuárias interagem com esses modelos sem nem perceber, por meio de assistentes “ocultos” que trabalham automatizando tarefas, sugerindo palavras, otimizando processos de busca e aprimorando a experiência digital de forma quase imperceptível.
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O sucesso desses modelos não é apenas fruto de avanço técnico, mas principalmente de quantias imensas de investimento por parte de BigTechs como Google e Microsoft.
Embora o poder financeiro e computacional tenha impulsionado grandes avanços e a popularidade da IA, a dominância de apenas algumas empresas nesse mercado tão amplo levanta algumas questões importantes.
Os modelos de linguagem abertos são uma alternativa promissora na busca de driblar essas questões, pois oferecem transparência e colaboram com a democratização da tecnologia.
Inspirado pelo movimento Software Livre, o movimento das LLMs abertas é construído pela comunidade de pesquisadores e pesquisadoras da área de Inteligência Artificial e Machine Learning e já tem uma longa história, anterior ao hype da IA, e permite que desenvolvedores e pequenas empresas construam soluções sem as limitações das plataformas proprietárias.
Em 2016 nasce a plataforma Hugging Face, dedicada especialmente ao compartilhamento de modelos de linguagem, datasets e inferências, que se consolidou como um ambiente colaborativo essencial para o avanço das LLMs abertas.
Essa maior transparência e acessibilidade no desenvolvimento de IA reduziu as barreiras de entrada para empresas menores e desenvolvedores independentes, fortalecendo o ecossistema de maneira contínua e colaborativa.
Os principais benefícios das LLMs abertas são:
Uma das principais vantagens dos modelos abertos é a transparência total sobre seu funcionamento.
O código-fonte e os dados utilizados para o treinamento ficam disponíveis, permitindo que a comunidade possa examiná-los.
Isso minimiza a possibilidade de vieses ocultos ou práticas que possam ser implementadas sem que as pessoas usuárias saibam.
Além disso, a transparência fomenta a confiança e possibilita melhorias contínuas, já que qualquer pessoa pode identificar problemas e propor soluções.
Compartilhar dados com empresas terceiras pode gerar preocupações quanto ao vazamento de informações sensíveis.
Mesmo com acordos em relação à segurança dos dados manipulados pelas LLMs, não se sabe exatamente como eles estão sendo tratados.
LLMs abertas podem ser executadas localmente ou em um servidor de preferência, permitindo maior controle sobre o ambiente em que os dados são tratados.
Isso reduz risco e traz muito mais segurança, principalmente em setores críticos.
Com LLMs abertas, empresas e desenvolvedores têm liberdade para adaptar os modelos às suas necessidades específicas, seja para desenvolver funcionalidades específicas ou integrar a tecnologia em fluxos de trabalhos próprios, sem depender e/ou se preocupar com atualizações imprevisíveis.
Comparados à modelos proprietários, LLMs abertas são significativamente mais baratas. Ainda é necessário investir em infraestrutura e execução - porém, não existem taxas de licenciamento e o custo por token tende a ser muito menor.
A força das LLMs abertas está na colaboração de uma comunidade ativa e diversa, composta por pesquisadores, desenvolvedores e entusiastas ao redor do mundo. Essa comunidade está sempre identificando e corrigindo falhas, compartilhando avanços e acelerando o desenvolvimento.
Além disso, um ambiente colaborativo faz muita diferença na construção de aprendizado coletivo sólido, proporcionando que a área evolua com mais rapidez e qualidade.
Agora que você já sabe o que são e quais os benefícios, vamos aos exemplos de LLMs abertas que merecem destaque:
O BLOOM é uma iniciativa colaborativa da Hugging Face e do projeto BigScience, e se destaca por ser um dos poucos modelos verdadeiramente multilíngues.
Ele foi treinado com a participação de centenas de pesquisadores ao redor do mundo, com foco em inclusão e diversidade linguística.
A Mistral é uma organização composta por um time de desenvolvedores e cientistas de alto nível fortemente comprometidos com a transparência e acessibilidade tecnológica, que aceleram muito o jogo das LLMs abertas. A empresa lançou diversos modelos com diferentes propósitos: focado em geração de texto, matemática, geração de código, etc.
São alternativas abertas aos modelos GPT proprietários desenvolvidos pela EleutherAI que podem lidar com qualquer tarefa de processamento de linguagem natural.
Mesmo com uma quantidade menor de parâmetros do que os modelos GPT mais avançados, apresentam um ótimo desempenho e são amplamente utilizados em projetos.
Desenvolvido pelo Instituto de Inovação em IA dos Emirados Árabes, o Falcon é um modelo eficiente que compete diretamente com alternativas proprietárias.
Ele é conhecido por ser leve e rápido, com alta performance mesmo em dispositivos menos potentes. Isso o torna ideal para empresas que buscam reduzir custos computacionais sem sacrificar a qualidade.
O LLaMA é uma família de modelos de linguagem desenvolvida pela Meta, projetada para ser mais leve e eficiente do que muitos modelos do mercado.
Uma das grandes vantagens do LLaMA é sua capacidade de fornecer alto desempenho em tarefas de processamento de linguagem natural, ao mesmo tempo em que exige menos recursos computacionais em comparação a modelos como o GPT-3.
Gemma é uma família de LLMs aberta do Google que tem como base a mesma tecnologia utilizada para criar os modelos Gemini.
A proposta do Gemma é fornecer modelos flexíveis que se adequam a diversas tarefas de processamento de linguagem natural, desde geração de texto até análise de dados complexos.
As aplicações de LLMs vão muito além do já clássico chatbot, e a possibilidade de personalização de LLMs abertas traz uma infinidade de oportunidades.
Com essa flexibilidade, é possível desenvolver soluções específicas para diversos setores. Observe alguns exemplos:
1 - Escolha do Modelo Adequado: Cada LLM aberta tem suas especialidades. Modelos como Falcon e LLaMA são versáteis para tarefas gerais de NLP, enquanto outros, como Mathstral e Codestral, são mais adequados para áreas específicas como matemática e geração de código. Avaliar a documentação oficial pode ajudar a selecionar a opção que melhor atende às necessidades.
2 - Preparação do Ambiente: Antes de executar uma LLM, é essencial configurar um ambiente compatível. É possível rodar esses modelos localmente, utilizando hardware potente com GPUs ou TPUs, ou em serviços de nuvem como o Hugging Face Spaces. Também é importante instalar frameworks como PyTorch ou TensorFlow, dependendo do modelo escolhido.
3 - Ajustes: Um dos maiores benefícios das LLMs abertas é a possibilidade de ajuste fino (fine-tuning). Ao treinar o modelo com dados específicos da sua aplicação,é possível melhorar sua performance para tarefas personalizadas, como um chatbot especializado ou uma ferramenta de recomendação. Ferramentas como Hugging Face Transformers facilitam o processo, oferecendo pipelines prontas para treinamento e inferência.
Além do processo de fine-tuning, há também a possibilidade de ajustar o modelo com a técnica RAG (*Retrieval-Augmented Generation), em situações em que a base de dados está sempre mudando e crescendo, ou para economizar recursos computacionais evitando o fine-tuning completo.
Com o RAG, o modelo não precisa ser treinado novamente com todos os dados. Em vez disso, ele consulta uma base de conhecimento externa em tempo real, combinando recuperação de informações com geração de texto.
4 - Teste e Validação: Antes de colocar o modelo em produção, é essencial testar sua performance com dados de validação. Isso garante que o modelo esteja livre de erros e apresente um desempenho consistente. Para aplicações sensíveis, como saúde ou finanças, é importante verificar se o modelo atende aos requisitos éticos e regulatórios.
5- Integração e Produção: Após validar o modelo, ele pode ser integrado ao sistema. Em ambientes de produção, é recomendado monitorar continuamente o desempenho e o consumo de recursos para evitar gargalos e garantir a escalabilidade.
6 - Atualizações e Manutenção: Manter uma LLM atualizada é fundamental para preservar sua eficiência e segurança. Modelos abertos costumam receber contribuições e melhorias da comunidade, então é útil acompanhar as movimentações nos fóruns e repositórios! Além de reavaliar periodicamente a necessidade de ajustes para refletir mudanças nas demandas da aplicação.
O potencial das LLMs abertas para inovações só cresce à medida que mais empresas as adotam. Com uma comunidade colaborativa, o futuro da IA se torna mais justo e acessível para todos.
Escolher uma LLM aberta para seus projetos pode ser a chave para um desenvolvimento mais seguro e eficiente.
Com uma infinidade de possibilidades à disposição, explorar e personalizar essas ferramentas pode abrir portas para soluções únicas e inesperadas.
E, para quem se aventura nesse campo, o verdadeiro desafio é descobrir até onde a criatividade e a tecnologia podem levá-los.
Vem com a gente mergulhar em tecnologia.
Abração!
