Comparação entre modelos abertos, fechados e híbridos de IA para negócios

A escolha de modelos de inteligência artificial (IA) é uma decisão estratégica e técnica importante para as empresas. Líderes de companhias como General Motors (GM), Zoom e IBM debateram sobre os prós e contras de usar modelos abertos, fechados ou uma combinação de ambos para fins corporativos. As discussões aconteceram durante o evento VB Transform deste ano, trazendo diferentes pontos de vista.

Barak Turovsky, que se tornou o primeiro diretor de IA da GM em março, comentou sobre a quantidade de informações novas a cada lançamento de modelo de IA. Ele lembrou que, antes dos leaderboards se tornarem populares, a disponibilização de pesos de modelos de IA e dados de treinamento em código aberto foi crucial para grandes avanços.

Turovsky destacou que essa abordagem de código aberto foi, inclusive, um fator que impulsionou o surgimento de iniciativas como a OpenAI. Ele ressaltou a ironia: o código aberto ajudou a criar algo que se tornou fechado, e agora, talvez, esteja voltando a ser aberto novamente. Essa dinâmica mostra a evolução constante no campo da IA.

Os fatores que influenciam a escolha de um modelo de IA são variados. Eles incluem o custo de implementação e manutenção, o desempenho esperado do modelo, a confiabilidade de seus resultados e as questões de segurança de dados. Cada um desses elementos precisa ser cuidadosamente avaliado antes de uma decisão.

Muitas empresas preferem adotar uma estratégia mista. Isso significa usar um modelo de código aberto para operações internas, como testes e desenvolvimento, e um modelo fechado para produtos voltados ao cliente ou vice-versa. Essa flexibilidade permite otimizar recursos e garantir a segurança das informações mais sensíveis.

Decisões Estratégicas em Modelos de IA para Empresas

Armand Ruiz, vice-presidente da plataforma de IA da IBM, explicou que a empresa começou sua plataforma com seus próprios modelos de linguagem grandes (LLMs). No entanto, eles perceberam que isso não seria suficiente para atender às necessidades do mercado, especialmente com a chegada de modelos mais potentes.

Diante desse cenário, a IBM expandiu sua oferta, passando a incluir integrações com plataformas como Hugging Face. Essa mudança permitiu que os clientes escolhessem qualquer modelo de código aberto disponível, aumentando a flexibilidade e o leque de opções. A empresa também lançou um novo gateway de modelos, que funciona como uma interface única.

Este gateway oferece às empresas uma API para alternar facilmente entre diferentes LLMs. Isso simplifica o processo de teste e implementação, permitindo que as companhias experimentem e selecionem o modelo mais adequado para cada caso de uso específico, sem a necessidade de grandes adaptações.

Uma pesquisa da Andreessen Horowitz com 100 diretores de tecnologia (CIOs) revelou que 37% deles utilizavam cinco ou mais modelos de IA. No ano anterior, essa porcentagem era de apenas 29%. Esse dado mostra uma clara tendência de diversificação na adoção de modelos por parte das empresas.

Ruiz destacou que, embora a escolha seja importante, um excesso de opções pode gerar confusão. Para auxiliar os clientes, a IBM foca na viabilidade do caso de uso durante as fases de prova de conceito e piloto, sem se preocupar inicialmente com o LLM específico. Somente depois, eles avaliam a necessidade de refinar ou personalizar o modelo.

A Abordagem de IA do Zoom

Xuedong Huang, diretor de tecnologia do Zoom, explicou que os usuários do AI Companion da plataforma têm duas opções de configuração. Uma delas envolve a federação do LLM próprio da empresa com outros modelos de base maiores, combinando diferentes capacidades. Essa abordagem visa oferecer um conjunto robusto de funcionalidades.

A segunda configuração permite que clientes com preocupações sobre o uso de múltiplos modelos optem por utilizar apenas o modelo próprio do Zoom. Essa flexibilidade atende às diversas necessidades e políticas internas de cada empresa, garantindo maior controle sobre os dados e processos.

Recentemente, o Zoom estabeleceu uma parceria com o Google Cloud para adotar um protocolo de agente para agente no AI Companion. Esse protocolo facilita os fluxos de trabalho empresariais, otimizando a comunicação entre diferentes sistemas de IA e melhorando a eficiência das operações diárias.

Huang mencionou que o Zoom desenvolveu seu próprio modelo de linguagem pequena (SLM) sem recorrer a dados de clientes. Com apenas 2 bilhões de parâmetros, esse SLM é considerado um modelo de tamanho reduzido, mas consegue superar o desempenho de outros modelos específicos do setor em certas tarefas.

O SLM do Zoom se mostra eficaz em tarefas complexas quando trabalha em conjunto com um modelo maior. Huang descreveu essa combinação como “a força de uma abordagem híbrida”, comparando-a a “Mickey Mouse e o elefante dançando juntos”. A ideia é que o modelo pequeno execute tarefas específicas, enquanto o modelo maior lida com o escopo geral.

Essa colaboração entre modelos de diferentes tamanhos permite que o Zoom otimize o desempenho e a eficiência de suas soluções de IA. Eles acreditam que o modelo menor, focado em tarefas pontuais, pode se integrar perfeitamente a um modelo mais abrangente, formando uma equipe eficiente e colaborativa.

Escolher entre modelos de IA abertos, fechados ou híbridos continua sendo um tema central para as empresas. A decisão dependerá de fatores como a necessidade de controle, personalização, segurança dos dados e o uso específico que a inteligência artificial terá em cada ambiente corporativo. A tendência é que a combinação de diferentes abordagens se torne cada vez mais comum, visando otimizar o desempenho e a adaptabilidade.

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.