O cenário dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) está à beira de uma mudança sísmica. Aqui está um guia simplificado para engenheiros de IA e ML sobre as principais mudanças que estão por vir.
Da pesquisa à realidade
Você não vai acreditar no quão barato você pode treinar seu próprio modelo de IA agora!
Esqueça a noção de GPT e LLama como meros produtos; eles são o modelo para a próxima geração de IA. A clareza iminente sobre arquiteturas, pipelines e conjuntos de dados reduzirá drasticamente os custos de treinamento. Em breve, o pré-treinamento de um modelo especializado poderá custar apenas $10-100k, mesmo em uma configuração distribuída. É a democratização do desenvolvimento da IA.
Inferência sobre esteroides
Graças à quantização, MoD e otimização para dispositivos de ponta, estamos prestes a executar de 13 a 30 bilhões de modelos de parâmetros em nossos smartphones e outros dispositivos de ponta usando arquiteturas ARM, TPU e NPU. As implicações para o desenvolvimento de aplicativos e o engajamento do usuário são surpreendentes.
O ajuste fino se torna opcional
Com modelos que lidam com milhões de tokens, a necessidade de ajustes finos diminui. Imagine alimentar um modelo com toda a sua história organizacional em um único prompt e receber um modelo personalizado em troca. A mudança de uma plataforma para outra? Está prestes a se tornar tão fácil quanto copiar e colar. Imagine criar um modelo personalizado simplesmente inserindo um prompt abrangendo de 10 a 100 páginas da história de sua vida ou registros organizacionais. Essa abordagem reduz significativamente a barreira para obter modelos de IA personalizados, simplificando a transição entre plataformas como Zephyr e Hermes, ou Cloud e Databricks, para meros cliques e ações de copiar e colar.
Roteamento adaptativo: o novo normal
O conceito de roteamento adaptativo está pronto para redefinir a forma como os aplicativos interagem com os modelos e vice-versa. Esse processo dinâmico de seleção, baseado nos requisitos específicos de uma tarefa e no cenário atual de recursos computacionais, introduz um nível sem precedentes de flexibilidade e eficiência na implantação e utilização do modelo.
O futuro é flexível: os aplicativos selecionarão modelos em tempo real, personalizados para tarefas específicas, enquanto os modelos escolherão seu playground computacional com base na disponibilidade de hardware em tempo real. Esse roteamento adaptativo está pronto para revolucionar a implantação e a eficiência do modelo. Exemplo: Roteador “marciano”.
RAG redefinido
O RAG não vai a lugar nenhum; está recebendo um upgrade. Com conjuntos de dados descentralizados absorvendo conhecimento em tempo real, os modelos básicos se tornarão mais enxutos, mais rápidos e, sim, capazes de funcionar em um telefone. Essa evolução significa uma mudança parcial do pré-treinamento tradicional, abrindo caminho para modelos mais ágeis e responsivos. Longe de se tornar obsoleto, espera-se que o RAG substitua parcialmente o processo tradicional de pré-treinamento. A integração de vastos conjuntos de dados RAG descentralizados, abrangendo bilhões ou até trilhões de tokens, permitirá que os modelos assimilem o conhecimento em tempo real. Essa inovação facilitará o desenvolvimento de modelos básicos que não são apenas mais enxutos e rápidos, mas também capazes de serem implantados em dispositivos “simples”.
Para aqueles que estão na vanguarda da IA e do ML, esses desenvolvimentos sinalizam um período de oportunidades e inovações sem precedentes. O futuro dos LLMs promete não apenas avanços na tecnologia, mas uma revisão completa da forma como abordamos, implantamos e interagimos com a IA.
