Navegando no Mundo dos Modelos de IA

Os modelos de inteligência artificial estão proliferando rapidamente, estendendo-se muito além dos nomes conhecidos que dominam as manchetes das notícias e os feeds de mídia social. O cenário da IA é agora povoado por centenas de modelos, englobando iniciativas de código aberto, sistemas proprietários e ofertas de gigantes da tecnologia como Gemini, Claude, OpenAI, Grok e Deepseek. Esses modelos, em sua essência, são redes neurais meticulosamente treinadas em vastos conjuntos de dados, permitindo-lhes reconhecer padrões intrincados. A era atual apresenta uma oportunidade única de aproveitar esses avanços para diversos propósitos, que vão desde aplicações de negócios até assistência pessoal e aumento criativo. Este guia tem como objetivo fornecer aos recém-chegados ao campo da IA uma compreensão fundamental, capacitando-os a utilizar efetivamente esta tecnologia. O objetivo é permitir que os usuários construam com IA, não meramente sobre ela, focando na compreensão de conceitos fundamentais, aplicações práticas e métodos para avaliar a precisão.

Este guia abordará os seguintes aspectos principais:

• Categorização de modelos de IA
• Correspondência de modelos para tarefas específicas
• Compreensão das convenções de nomenclatura de modelos
• Avaliação do desempenho da precisão do modelo
• Utilização de referências de benchmark

É crucial reconhecer que um único modelo de IA universal capaz de lidar com todas as tarefas concebíveis não existe. Em vez disso, diferentes modelos são adaptados para aplicações específicas.

Categorias de Modelos de IA

Os modelos de IA podem ser amplamente classificados em quatro categorias principais:

• Processamento de Linguagem Pura (Geral)
• Generativos (Imagem, Vídeo, Áudio, Texto, Código)
• Discriminativos (Visão Computacional, Análise de Texto)
• Aprendizado por Reforço

Embora muitos modelos se especializem em uma única categoria, outros exibem capacidades multimodais com diferentes graus de precisão. Cada modelo passa por treinamento em conjuntos de dados específicos, permitindo que ele execute tarefas relacionadas aos dados aos quais foi exposto. A lista a seguir descreve as tarefas comuns associadas a cada categoria.

Processamento de Linguagem Pura

Esta categoria se concentra em permitir que os computadores interpretem, entendam e gerem linguagem humana usando tokenização e modelos estatísticos. Os chatbots são um excelente exemplo, com o ChatGPT, abreviação de ‘Generative Pre-trained Transformer’, sendo uma ilustração notável. A maioria desses modelos é baseada em arquiteturas de transformadores pré-treinados. Esses modelos se destacam na compreensão do contexto, nuances e sutilezas da linguagem humana, tornando-os ideais para aplicações que exigem interação em linguagem natural. Eles podem ser usados para tarefas como:

• Análise de Sentimentos: Determinar o tom emocional de um trecho de texto, o que é útil para entender o feedback do cliente ou avaliar a opinião pública.
• Resumo de Texto: Condensar grandes quantidades de texto em resumos mais curtos e gerenciáveis, economizando tempo e esforço no processamento de informações.
• Tradução Automática: Traduzir automaticamente texto de um idioma para outro, facilitando a comunicação através de barreiras linguísticas.
• Resposta a Perguntas: Fornecer respostas a perguntas feitas em linguagem natural, permitindo que os usuários acessem informações de forma rápida e fácil.
• Geração de Conteúdo: Criar conteúdo de texto original, como artigos, posts de blog ou atualizações de mídia social.

A tecnologia subjacente aos modelos de processamento de linguagem pura envolve algoritmos complexos que analisam a estrutura e o significado da linguagem. Esses algoritmos aprendem com conjuntos de dados massivos de texto e código, permitindo que eles identifiquem padrões e relacionamentos entre palavras e frases. Os modelos então usam esse conhecimento para gerar novo texto ou para entender o significado do texto existente.

Modelos Generativos

Os modelos generativos, incluindo aqueles que produzem imagens, vídeo, áudio, texto e código, geralmente utilizam redes adversariais generativas (GANs). As GANs consistem em dois submodelos: um gerador e um discriminador. Esses modelos podem produzir imagens, áudio, texto e código realistas com base nos extensos dados em que foram treinados. A difusão estável é uma técnica comum para gerar imagens e vídeos. Esses modelos podem ser usados para:

• Geração de Imagens: Criar imagens realistas ou artísticas a partir de descrições de texto ou outras entradas.
• Geração de Vídeo: Produzir vídeos curtos a partir de prompts de texto ou outras entradas.
• Geração de Áudio: Gerar música, fala ou outros tipos de áudio a partir de descrições de texto ou outras entradas.
• Geração de Texto: Criar conteúdo de texto original, como poemas, scripts ou código.
• Geração de Código: Gerar automaticamente código a partir de descrições em linguagem natural da funcionalidade desejada.

O submodelo gerador em uma GAN é responsável por criar novas amostras de dados, enquanto o submodelo discriminador tenta distinguir entre amostras de dados reais e aquelas geradas pelo gerador. Os dois submodelos são treinados de forma adversária, com o gerador tentando enganar o discriminador e o discriminador tentando identificar corretamente as amostras de dados reais. Este processo resulta no gerador tornando-se cada vez mais capaz de produzir amostras de dados realistas.

Modelos Discriminativos

Os modelos discriminativos, empregados em visão computacional e análise de texto, usam algoritmos projetados para aprender classes distintas de conjuntos de dados para tomada de decisão. Exemplos incluem análise de sentimento, reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e classificação de imagens. Esses modelos são projetados para distinguir entre diferentes categorias de dados, tornando-os úteis para uma ampla gama de aplicações. Eles podem ser usados para:

• Classificação de Imagens: Identificar os objetos ou cenas presentes em uma imagem.
• Detecção de Objetos: Localizar e identificar objetos específicos dentro de uma imagem ou vídeo.
• Análise de Sentimentos: Determinar o tom emocional de um trecho de texto.
• Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR): Converter imagens de texto em texto legível por máquina.
• Detecção de Fraudes: Identificar transações ou atividades fraudulentas.

Os algoritmos usados em modelos discriminativos aprendem a identificar os recursos que são mais importantes para distinguir entre diferentes classes de dados. Esses recursos podem ser usados para criar um modelo que possa classificar com precisão novas amostras de dados.

Aprendizado por Reforço

Os modelos de aprendizado por reforço usam métodos de tentativa e erro e entrada humana para alcançar resultados orientados a objetivos, como em robótica, jogos e direção autônoma. Esta abordagem envolve um agente aprendendo a tomar decisões em um ambiente para maximizar uma recompensa. O agente recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades, que ele usa para ajustar seu comportamento. Este processo permite que o agente aprenda estratégias ótimas para alcançar seus objetivos. O aprendizado por reforço pode ser usado para:

• Robótica: Treinar robôs para realizar tarefas complexas, como caminhar, pegar objetos ou navegar em ambientes.
• Jogos: Desenvolver agentes de IA que podem jogar jogos em um alto nível.
• Direção Autônoma: Treinar carros autônomos para navegar em estradas e evitar obstáculos.
• Gerenciamento de Recursos: Otimizar a alocação de recursos, como energia ou largura de banda.
• Recomendações Personalizadas: Fornecer recomendações personalizadas aos usuários com base em seu comportamento passado.

O processo de tentativa e erro permite que o agente explore diferentes estratégias e aprenda quais são as mais eficazes. O uso de recompensas e penalidades fornece feedback que orienta o agente em direção ao comportamento ideal.

Compreendendo as Convenções de Nomenclatura de Modelos

Depois de entender os diferentes tipos de modelos de IA e suas respectivas tarefas, a próxima etapa envolve avaliar sua qualidade e desempenho. Isso começa com a compreensão de como os modelos são nomeados. Embora não exista uma convenção oficial para nomear modelos de IA, os modelos populares normalmente têm um nome simples seguido por um número de versão (por exemplo, ChatGPT #, Claude #, Grok #, Gemini #).

Modelos menores, de código aberto e específicos para tarefas geralmente têm nomes mais detalhados. Esses nomes, frequentemente encontrados em plataformas como huggingface.co, normalmente incluem o nome da organização, o nome do modelo, o tamanho do parâmetro e o tamanho do contexto.

Aqui estão alguns exemplos para ilustrar isso:

MISTRALAI/MISTRAL-SMALL-3.1-24B-INSTRUCT-2053

• Mistralai: A organização responsável pelo desenvolvimento do modelo.
• Mistral-small: O nome do modelo em si.
• 3.1: O número da versão do modelo.
• 24b-instruct: A contagem de parâmetros, indicando que o modelo foi treinado em 24 bilhões de pontos de dados e foi projetado para tarefas de acompanhamento de instruções.
• 2053: O tamanho do contexto, ou contagem de tokens, representando a quantidade de informação que o modelo pode processar de uma vez.

Google/Gemma-3-27b

• Google: A organização por trás do modelo.
• Gemma: O nome do modelo.
• 3: O número da versão.
• 27b: O tamanho do parâmetro, indicando que o modelo foi treinado em 27 bilhões de pontos de dados.

Considerações Chave

A compreensão das convenções de nomenclatura fornece informações valiosas sobre as capacidades e o uso pretendido de um modelo. O nome da organização indica a fonte e a credibilidade do modelo. O nome do modelo ajuda a distinguir entre diferentes modelos desenvolvidos pela mesma organização. O número da versão significa o nível de desenvolvimento e refinamento. O tamanho do parâmetro fornece uma indicação aproximada da complexidade e capacidade de aprendizado do modelo. O tamanho do contexto determina o comprimento da entrada que o modelo pode processar efetivamente.

Detalhes adicionais que você pode encontrar incluem o formato de quantização em bits. Formatos de quantização mais altos exigem mais RAM e armazenamento de computador para operar o modelo. Os formatos de quantização são frequentemente representados em notação de ponto flutuante, como 4, 6, 8 e 16. Outros formatos, como GPTQ, NF4 e GGML, indicam o uso para configurações de {hardware} específicas.

• Quantização: Isso se refere à técnica de reduzir a precisão dos números usados para representar os parâmetros do modelo. Isso pode reduzir significativamente o tamanho e a ocupação de memória do modelo, tornando mais fácil a implantação em dispositivos com restrição de recursos. No entanto, a quantização também pode levar a uma ligeira diminuição na precisão.

• Considerações de Hardware: Diferentes configurações de hardware podem ser mais adequadas para diferentes formatos de quantização. Por exemplo, algum hardware pode ser otimizado para quantização de 4 bits, enquanto outros podem ser mais adequados para quantização de 8 bits ou 16 bits.

Avaliando a Precisão do Modelo

Embora as manchetes de notícias sobre novos lançamentos de modelos possam ser emocionantes, é essencial abordar os resultados de desempenho reivindicados com cautela. O cenário de desempenho da IA é altamente competitivo e as empresas às vezes inflacionam os números de desempenho para fins de marketing. Uma maneira mais confiável de avaliar a qualidade do modelo é examinar pontuações e placares de testes padronizados.

Embora vários testes afirmem serpadronizados, avaliar modelos de IA permanece um desafio devido à natureza de “caixa preta” desses sistemas e às inúmeras variáveis envolvidas. A abordagem mais confiável é verificar as respostas e saídas da IA em relação a fontes factuais e científicas.

Os sites de placar oferecem classificações classificáveis com votos e pontuações de intervalo de confiança, frequentemente expressas como porcentagens. Os benchmarks comuns envolvem alimentar perguntas ao modelo de IA e medir a precisão de suas respostas. Esses benchmarks incluem:

• AI2 Reasoning Challenge (ARC)
• HellaSwag
• MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
• TruthfulQA
• Winogrande
• GSM8K
• HumanEval

Descrições de Benchmark

• AI2 Reasoning Challenge (ARC): Um conjunto de 7787 perguntas de múltipla escolha de ciências projetadas para alunos do ensino fundamental. Este benchmark testa a capacidade do modelo de raciocinar sobre conceitos científicos e resolver problemas.

• HellaSwag: Um benchmark que avalia o raciocínio de senso comum por meio de exercícios de conclusão de frases. Este benchmark desafia o modelo a entender o contexto de uma frase e escolher o final mais lógico.

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Este benchmark testa a capacidade do modelo de resolver problemas em uma ampla gama de tarefas, exigindo extensa compreensão da linguagem. As tarefas cobrem uma gama diversificada de tópicos, incluindo matemática, história, ciência e direito.

• TruthfulQA: Este benchmark avalia a veracidade do modelo, penalizando falsidades e desencorajando respostas evasivas como “Não tenho certeza”. Este benchmark incentiva o modelo a fornecer respostas precisas e honestas.

• Winogrande: Um desafio baseado no esquema de Winograd, apresentando duas frases quase idênticas que diferem com base em uma palavra de gatilho. Este benchmark testa a capacidade do modelo de entender diferenças sutis de significado e resolver ambiguidade.

• GSM8K: Um conjunto de dados de 8.000 questões de matemática do ensino fundamental. Este benchmark testa a capacidade do modelo de resolver problemas matemáticos e realizar cálculos.

• HumanEval: Este benchmark mede a capacidade do modelo de gerar código Python correto em resposta a 164 desafios. Este benchmark testa as habilidades de codificação do modelo e sua capacidade de entender e implementar conceitos de programação.

Ao examinar cuidadosamente esses benchmarks e verificar as respostas da IA em relação a fontes factuais, você pode obter uma compreensão mais precisa das capacidades e limitações de um modelo. Essas informações podem então ser usadas para tomar decisões informadas sobre quais modelos são mais adequados para suas necessidades específicas.