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 previamente treinados com grandes conjuntos de dados da internet. Ao contrário dos modelos de inteligência 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 podem ser personalizadas para desempenhar diferentes tipos de tarefas. Uma vez finalizados, os foundation models podem ser continuamente ajustados para automatizar diversas atividades específicas.
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) 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.
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
| Foundation models | Modelos de linguagem de grande escala |
|---|---|
| Compreender relações semânticas entre palavras e gerar respostas contextualizadas | Usar aprendizado estatístico para compreender a concorrência das palavras |
| Realizar análise de sentimentos e identificar o tom dos textos | Executar análise de sentimentos avançada |
| Possibilitar que chatbots processem entradas e acessem informações relevantes | Melhorar a experiência das conversas com respostas mais naturais |
Diferenças
| Foundation models | Modelos de linguagem de grande escala |
|---|---|
| Podem ser usados em uma ampla gama de tarefas (por exemplo, processamento de imagens e textos) | Desenvolvidos especialmente para textos |
| Não são treinados especificamente com dados de fala, portanto, geram muitas respostas genéricas | Treinados apenas com dados de fala |
| Resultados inovadores, mas imprecisos | Resultados consistentes e maduros |
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.
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.