Com o funcionam os modelos que estão por detrás das aplicações que utilizamos todos os dias.
Estamos a falar da mesma Inteligência Artificial?
Quando falamos de Inteligência Artificial, é frequente generalizar conceitos muito diferentes. Uma ferramenta que escreve um texto, um sistema que reconhece uma imagem e outro que prevê o comportamento do mercado parecem pertencer à mesma categoria. E pertencem, de facto, ao universo da IA. Mas isso não significa que funcionem da mesma maneira ou que sejam capazes de fazer as mesmas coisas.
Nos últimos anos, a popularidade das ferramentas generativas tornou ainda mais fácil associar Inteligência Artificial a uma conversa com um chatbot. Mas a realidade é muito mais ampla. Existem diferentes modelos, com capacidades, limitações e objetivos distintos.
Compreender estas diferenças é essencial para perceber não apenas o que a IA consegue fazer, mas também qual devemos escolher para cada problema.
As diferentes faces da Inteligência Artificial
A IA já fazia parte do nosso quotidiano antes de se tornar um tema recorrente nas notícias. Está presente nos filtros de spam, nas recomendações de conteúdos, na deteção de fraude bancária e nos sistemas que identificam padrões em grandes volumes de dados.
Alguns modelos são concebidos para classificar informação ou fazer previsões. Outros são capazes de gerar textos, imagens, áudio ou código. Embora todos possam recorrer a técnicas de Inteligência Artificial, não foram necessariamente desenvolvidos para as mesmas tarefas.
Entre os modelos que ganharam maior visibilidade estão os grandes modelos de linguagem, conhecidos pela sigla LLM (Large Language Models). Treinados com enormes quantidades de texto, conseguem interpretar instruções e produzir respostas, resumir documentos, traduzir ou ajudar a programar. Mas a capacidade de conversar não significa que um modelo seja adequado a qualquer situação. Pode produzir uma explicação convincente e, ainda assim, errar nos factos. A sua utilidade depende da tarefa, da informação disponível e da forma como é utilizado.
Quando a IA aprende a interpretar diferentes tipos de informação
A evolução não se limita ao texto. Os modelos multimodais conseguem trabalhar com diferentes tipos de informação, como texto e imagens e, dependendo do sistema, áudio ou vídeo.
Imagine um sistema que identifica uma doença numa imagem médica e cruzá-la com uma descrição do problema. Um modelo multimodal poderá ajudar a relacionar esses elementos, algo que vai além de uma simples conversa escrita.
Ao mesmo tempo, nem sempre precisamos de um modelo generalista, capaz de responder a uma grande variedade de perguntas. Para determinadas tarefas, um modelo especializado pode ser mais adequado: por exemplo, identificar defeitos num processo industrial, classificar documentos ou analisar padrões específicos. A escolha depende do objetivo. Um sistema que faz muitas coisas não é necessariamente melhor do que outro concebido para resolver uma tarefa concreta. Mais capacidades não significam, por si só, melhores resultados.
Modelos abertos ou proprietários: quem controla a tecnologia?
Outra diferença importante está na forma como os modelos são disponibilizados.
Alguns permitem descarregar os seus pesos1, executá-los em infraestrutura própria ou adaptá-los, de acordo com a licença. Outros são disponibilizados através de serviços controlados pelos respetivos fornecedores, geralmente acedidos por aplicações ou interfaces de programação.
Os modelos abertos podem oferecer maior controlo sobre a infraestrutura, flexibilidade e possibilidades de adaptação. Em contrapartida, a sua utilização pode exigir conhecimentos técnicos, capacidade de computação e recursos para manutenção.
As soluções proprietárias podem simplificar o acesso e reduzir o trabalho de infraestrutura, mas implicam dependência do fornecedor, das suas condições comerciais e das regras aplicáveis aos dados.
Importa, contudo, não confundir modelos gratuitos com modelos abertos: são conceitos diferentes. A disponibilidade dos pesos também não significa, por si só, que um modelo seja integralmente open source.
Esta escolha não é apenas técnica. Tem implicações nos custos, na segurança, na privacidade e no controlo que uma organização pretende manter sobre os seus sistemas.
Treinar um modelo não é o mesmo que utilizá-lo
Existe ainda uma distinção importante: a diferença entre treino e inferência.
Durante o treino, um modelo aprende padrões a partir de dados e ajusta os seus parâmetros. Na inferência, utiliza o modelo já treinado para produzir uma resposta, uma previsão ou uma classificação perante uma nova informação.
Treinar um modelo de grande dimensão pode exigir enormes quantidades de dados, capacidade computacional e investimento. Utilizá-lo é uma operação diferente, embora também possa implicar custos e requisitos técnicos relevantes.
Por isso, uma organização não precisa necessariamente de criar um modelo de raiz para beneficiar da IA. Pode recorrer a um modelo existente, adaptá-lo ou integrá-lo num sistema que responda às suas necessidades.
Afinal, qual é o modelo certo?
Perante tantas opções, é tentador escolher o modelo mais conhecido, mais recente ou aparentemente mais poderoso. Mas a tecnologia mais avançada nem sempre é a mais adequada a um problema concreto.
A escolha deve considerar aquilo que se pretende resolver, a qualidade dos dados, os custos, a fiabilidade, a segurança e os recursos disponíveis. Na Hymera Labs, acreditamos que compreender os modelos que estão por detrás da Inteligência Artificial é o primeiro passo para escolher a tecnologia certa para cada problema.
Porque, em Inteligência Artificial, escolher melhor começa por compreender que nem todos os modelos foram feitos para fazer o mesmo. Para pensar: A melhor Inteligência Artificial não é a que faz mais coisas. É a que resolve melhor o problema certo.
551 Os pesos de um modelo de Inteligência Artificial são os valores numéricos internos (ou parâmetros e vieses) que a rede neural aprendeu durante o treinamento e que determinam como as informações de entrada são transformadas em previsões ou respostas. Cada peso funciona como um “ajuste” ou multiplicador que define o grau de relevância de um dado (entrada) para a decisão final do modelo. Tudo o que o modelo “aprendeu” ao ser treinado com grandes volumes de dados fica gravado e distribuído nesses números.
Artigo da responsabilidade da Hymera Labs — hymera.xyz
