Maior nem sempre é melhor: O caso dos modelos de linguagem com milhões de tokens

A corrida para expandir modelos de linguagem (LLMs) para milhões de tokens gera um debate acalorado na comunidade de inteligência artificial. Modelos como MiniMax-Text-01 e Gemini 1.5 Pro já processam grandes volumes de texto de uma só vez. Mas essa capacidade se traduz em valor real para os negócios ou é apenas um aumento de memória sem melhorias significativas?

A ascensão dos modelos com grandes janelas de contexto: Hype ou valor real?

Líderes em IA como OpenAI, Google DeepMind e MiniMax estão numa corrida para aumentar o comprimento do contexto. Isso se refere à quantidade de texto que um modelo de IA pode processar de uma vez. A promessa é de compreensão mais profunda, menos “alucinações” e interações mais fluidas.

Para as empresas, isso significa IA capaz de analisar contratos inteiros, depurar grandes bases de código ou resumir relatórios extensos sem perder o contexto. A esperança é que eliminar soluções alternativas, como dividir documentos (chunking) ou usar geração aumentada por recuperação (RAG), possa tornar os fluxos de trabalho de IA mais suaves e eficientes.

Resolvendo o problema da ‘agulha no palheiro’

O problema da “agulha no palheiro” descreve a dificuldade da IA em identificar informações críticas (a agulha) escondidas em enormes conjuntos de dados (o palheiro). Os LLMs frequentemente perdem detalhes importantes, levando a ineficiências em:

• Busca e recuperação de conhecimento: Assistentes de IA lutam para extrair os fatos mais relevantes de vastos repositórios de documentos.
• Jurídico e conformidade: Advogados precisam rastrear dependências de cláusulas em contratos longos.
• Análise empresarial: Analistas financeiros correm o risco de perder insights cruciais enterrados em relatórios.

Janelas de contexto maiores ajudam os modelos a reter mais informações e potencialmente reduzir alucinações. Elas auxiliam na melhoria da precisão e também permitem:

• Verificações de conformidade entre documentos: Um único prompt de 256 mil tokens pode analisar um manual de políticas inteiro em comparação com nova legislação.
• Síntese de literatura médica: Pesquisadores usam janelas de 128 mil tokens ou mais para comparar resultados de ensaios clínicos ao longo de décadas de estudos.
• Desenvolvimento de software: A depuração melhora quando a IA pode escanear milhões de linhas de código sem perder dependências.
• Pesquisa financeira: Analistas podem analisar relatórios de lucros completos e dados de mercado em uma única consulta.
• Suporte ao cliente: Chatbots com memória mais longa oferecem interações mais conscientes do contexto.

Aumentar a janela de contexto também ajuda o modelo a referenciar melhor detalhes relevantes e reduz a probabilidade de gerar informações incorretas ou fabricadas. Um estudo de Stanford de 2024 descobriu que modelos de 128 mil tokens reduziram as taxas de alucinação em 18% em comparação com sistemas RAG ao analisar acordos de fusão.

No entanto, os primeiros usuários relataram desafios. Uma pesquisa do JPMorgan Chase demonstra como os modelos têm desempenho ruim em aproximadamente 75% de seu contexto, com o desempenho em tarefas financeiras complexas caindo para quase zero além de 32 mil tokens. Os modelos ainda lutam amplamente com a recuperação de longo prazo, muitas vezes priorizando dados recentes sobre insights mais profundos.

Isso levanta questões: uma janela de 4 milhões de tokens realmente melhora o raciocínio, ou é apenas uma expansão cara de memória? Quanto dessa vasta entrada o modelo realmente usa? E os benefícios superam os crescentes custos computacionais?

Custo vs. Desempenho: RAG vs. Prompts Grandes: Qual a melhor opção?

As trocas econômicas do uso de RAG

RAG combina o poder dos LLMs com um sistema de recuperação para buscar informações relevantes de um banco de dados externo ou repositório de documentos. Isso permite que o modelo gere respostas baseadas tanto no conhecimento pré-existente quanto nos dados recuperados dinamicamente.

À medida que as empresas adotam IA para tarefas complexas, enfrentam uma decisão chave: usar prompts massivos com grandes janelas de contexto ou confiar no RAG para buscar informações relevantes dinamicamente.

• Prompts Grandes: Modelos com grandes janelas de tokens processam tudo em uma única passagem e reduzem a necessidade de manter sistemas de recuperação externos, capturando insights entre documentos. No entanto, essa abordagem é computacionalmente cara, com custos de inferência e requisitos de memória mais altos.
• RAG: Em vez de processar o documento inteiro de uma vez, o RAG recupera apenas as partes mais relevantes antes de gerar uma resposta. Isso reduz o uso de tokens e os custos, tornando-o mais escalável para aplicações do mundo real.

Comparando custos de inferência de IA: Recuperação em várias etapas vs. Grandes prompts únicos

Embora os prompts grandes simplifiquem os fluxos de trabalho, eles exigem mais poder de GPU e memória, tornando-os caros em escala. Abordagens baseadas em RAG, apesar de exigirem várias etapas de recuperação, muitas vezes reduzem o consumo geral de tokens, levando a custos de inferência mais baixos sem sacrificar a precisão.

Para a maioria das empresas, a melhor abordagem depende do caso de uso:

• Precisa de análise profunda de documentos? Modelos de contexto grande podem funcionar melhor.
• Precisa de IA escalável e econômica para consultas dinâmicas? RAG é provavelmente a escolha mais inteligente.

Uma janela de contexto grande é valiosa quando:

• O texto completo deve ser analisado de uma vez (ex: revisões de contrato, auditorias de código).
• Minimizar erros de recuperação é crítico (ex: conformidade regulatória).
• A latência é menos preocupante do que a precisão (ex: pesquisa estratégica).

De acordo com pesquisas do Google, modelos de previsão de ações usando janelas de 128 mil tokens analisando 10 anos de transcrições de lucros superaram o RAG em 29%. Por outro lado, testes internos do GitHub Copilot mostraram conclusão de tarefas 2,3x mais rápida versus RAG para migrações de monorepo.

Os Limites dos LLMs multi-milhões de tokens: Latência, Custos e Usabilidade

Analisando os retornos decrescentes

Embora modelos de contexto grande ofereçam capacidades notáveis, há limites para o quanto de contexto extra é realmente benéfico. À medida que as janelas de contexto se expandem, três fatores principais entram em jogo:

• Latência: Quanto mais tokens um modelo processa, mais lenta a inferência. Janelas de contexto maiores podem levar a atrasos significativos, especialmente quando respostas em tempo real são necessárias.
• Custos: Com cada token adicional processado, os custos computacionais aumentam. Escalar a infraestrutura para lidar com esses modelos maiores pode se tornar proibitivamente caro, especialmente para empresas com cargas de trabalho de alto volume.
• Usabilidade: À medida que o contexto cresce, a capacidade do modelo de “focar” efetivamente nas informações mais relevantes diminui. Isso pode levar a um processamento ineficiente, onde dados menos relevantes impactam o desempenho do modelo, resultando em retornos decrescentes tanto para precisão quanto para eficiência.

A técnica Infini-attention do Google busca compensar essas trocas armazenando representações compactadas de contexto de comprimento arbitrário com memória limitada. No entanto, a compressão leva à perda de informações, e os modelos lutam para equilibrar informações imediatas e históricas. Isso leva a degradações de desempenho e aumentos de custo em comparação com o RAG tradicional.

A corrida pela janela de contexto precisa de direção

Embora modelos de 4 milhões de tokens sejam tecnicamente viáveis, as empresas devem usá-los como ferramentas especializadas em vez de soluções universais. O futuro reside em sistemas híbridos que escolhem adaptativamente entre RAG e prompts grandes.

As empresas devem escolher entre modelos de contexto grande e RAG com base na complexidade do raciocínio, custo e latência. Janelas de contexto grandes são ideais para tarefas que exigem compreensão profunda, enquanto o RAG é mais econômico e eficiente para tarefas factuais mais simples. As empresas devem definir limites de custo claros, como US$ 0,50 por tarefa, pois modelos grandes podem se tornar caros.

Além disso, prompts grandes são mais adequados para tarefas offline, enquanto sistemas RAG se destacam em aplicações em tempo real que exigem respostas rápidas. Escolher a ferramenta certa para o trabalho certo é fundamental para otimizar tanto o desempenho quanto os custos.

Inovações emergentes como GraphRAG podem aprimorar ainda mais esses sistemas adaptativos, integrando gráficos de conhecimento com métodos tradicionais de recuperação vetorial. Isso captura melhor relacionamentos complexos, melhorando o raciocínio sutil e a precisão das respostas em até 35% em comparação com abordagens apenas vetoriais. Implementações recentes por empresas como a Lettria demonstraram melhorias na precisão de 50% com RAG tradicional para mais de 80% usando GraphRAG em sistemas de recuperação híbridos.

Como alerta Yuri Kuratov: “Expandir o contexto sem melhorar o raciocínio é como construir rodovias mais largas para carros que não sabem dirigir.” O futuro da IA reside em modelos que realmente compreendem relacionamentos em qualquer tamanho de contexto.

Essa discussão mostra como a evolução da IA exige mais do que apenas aumentar números. As empresas precisam avaliar cuidadosamente onde cada tecnologia se encaixa melhor para obter resultados práticos e eficientes, equilibrando capacidade, custo e necessidade real.

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

A corrida para expandir modelos de linguagem (LLMs) para milhões de tokens gera um debate acalorado na comunidade de inteligência artificial. Modelos como MiniMax-Text-01 e Gemini 1.5 Pro já processam grandes volumes de texto de uma só vez. Mas essa capacidade se traduz em valor real para os negócios ou é apenas um aumento de memória sem melhorias significativas?

A ascensão dos modelos com grandes janelas de contexto: Hype ou valor real?

Líderes em IA como OpenAI, Google DeepMind e MiniMax estão numa corrida para aumentar o comprimento do contexto. Isso se refere à quantidade de texto que um modelo de IA pode processar de uma vez. A promessa é de compreensão mais profunda, menos “alucinações” e interações mais fluidas.

Para as empresas, isso significa IA capaz de analisar contratos inteiros, depurar grandes bases de código ou resumir relatórios extensos sem perder o contexto. A esperança é que eliminar soluções alternativas, como dividir documentos (chunking) ou usar geração aumentada por recuperação (RAG), possa tornar os fluxos de trabalho de IA mais suaves e eficientes.

Resolvendo o problema da ‘agulha no palheiro’

O problema da “agulha no palheiro” descreve a dificuldade da IA em identificar informações críticas (a agulha) escondidas em enormes conjuntos de dados (o palheiro). Os LLMs frequentemente perdem detalhes importantes, levando a ineficiências em:

• Busca e recuperação de conhecimento: Assistentes de IA lutam para extrair os fatos mais relevantes de vastos repositórios de documentos.
• Jurídico e conformidade: Advogados precisam rastrear dependências de cláusulas em contratos longos.
• Análise empresarial: Analistas financeiros correm o risco de perder insights cruciais enterrados em relatórios.

Janelas de contexto maiores ajudam os modelos a reter mais informações e potencialmente reduzir alucinações. Elas auxiliam na melhoria da precisão e também permitem:

• Verificações de conformidade entre documentos: Um único prompt de 256 mil tokens pode analisar um manual de políticas inteiro em comparação com nova legislação.
• Síntese de literatura médica: Pesquisadores usam janelas de 128 mil tokens ou mais para comparar resultados de ensaios clínicos ao longo de décadas de estudos.
• Desenvolvimento de software: A depuração melhora quando a IA pode escanear milhões de linhas de código sem perder dependências.
• Pesquisa financeira: Analistas podem analisar relatórios de lucros completos e dados de mercado em uma única consulta.
• Suporte ao cliente: Chatbots com memória mais longa oferecem interações mais conscientes do contexto.

Aumentar a janela de contexto também ajuda o modelo a referenciar melhor detalhes relevantes e reduz a probabilidade de gerar informações incorretas ou fabricadas. Um estudo de Stanford de 2024 descobriu que modelos de 128 mil tokens reduziram as taxas de alucinação em 18% em comparação com sistemas RAG ao analisar acordos de fusão.

No entanto, os primeiros usuários relataram desafios. Uma pesquisa do JPMorgan Chase demonstra como os modelos têm desempenho ruim em aproximadamente 75% de seu contexto, com o desempenho em tarefas financeiras complexas caindo para quase zero além de 32 mil tokens. Os modelos ainda lutam amplamente com a recuperação de longo prazo, muitas vezes priorizando dados recentes sobre insights mais profundos.

Isso levanta questões: uma janela de 4 milhões de tokens realmente melhora o raciocínio, ou é apenas uma expansão cara de memória? Quanto dessa vasta entrada o modelo realmente usa? E os benefícios superam os crescentes custos computacionais?

Custo vs. Desempenho: RAG vs. Prompts Grandes: Qual a melhor opção?

As trocas econômicas do uso de RAG

RAG combina o poder dos LLMs com um sistema de recuperação para buscar informações relevantes de um banco de dados externo ou repositório de documentos. Isso permite que o modelo gere respostas baseadas tanto no conhecimento pré-existente quanto nos dados recuperados dinamicamente.

À medida que as empresas adotam IA para tarefas complexas, enfrentam uma decisão chave: usar prompts massivos com grandes janelas de contexto ou confiar no RAG para buscar informações relevantes dinamicamente.

• Prompts Grandes: Modelos com grandes janelas de tokens processam tudo em uma única passagem e reduzem a necessidade de manter sistemas de recuperação externos, capturando insights entre documentos. No entanto, essa abordagem é computacionalmente cara, com custos de inferência e requisitos de memória mais altos.
• RAG: Em vez de processar o documento inteiro de uma vez, o RAG recupera apenas as partes mais relevantes antes de gerar uma resposta. Isso reduz o uso de tokens e os custos, tornando-o mais escalável para aplicações do mundo real.

Comparando custos de inferência de IA: Recuperação em várias etapas vs. Grandes prompts únicos

Embora os prompts grandes simplifiquem os fluxos de trabalho, eles exigem mais poder de GPU e memória, tornando-os caros em escala. Abordagens baseadas em RAG, apesar de exigirem várias etapas de recuperação, muitas vezes reduzem o consumo geral de tokens, levando a custos de inferência mais baixos sem sacrificar a precisão.

Para a maioria das empresas, a melhor abordagem depende do caso de uso:

• Precisa de análise profunda de documentos? Modelos de contexto grande podem funcionar melhor.
• Precisa de IA escalável e econômica para consultas dinâmicas? RAG é provavelmente a escolha mais inteligente.

Uma janela de contexto grande é valiosa quando:

• O texto completo deve ser analisado de uma vez (ex: revisões de contrato, auditorias de código).
• Minimizar erros de recuperação é crítico (ex: conformidade regulatória).
• A latência é menos preocupante do que a precisão (ex: pesquisa estratégica).

De acordo com pesquisas do Google, modelos de previsão de ações usando janelas de 128 mil tokens analisando 10 anos de transcrições de lucros superaram o RAG em 29%. Por outro lado, testes internos do GitHub Copilot mostraram conclusão de tarefas 2,3x mais rápida versus RAG para migrações de monorepo.

Os Limites dos LLMs multi-milhões de tokens: Latência, Custos e Usabilidade

Analisando os retornos decrescentes

Embora modelos de contexto grande ofereçam capacidades notáveis, há limites para o quanto de contexto extra é realmente benéfico. À medida que as janelas de contexto se expandem, três fatores principais entram em jogo:

• Latência: Quanto mais tokens um modelo processa, mais lenta a inferência. Janelas de contexto maiores podem levar a atrasos significativos, especialmente quando respostas em tempo real são necessárias.
• Custos: Com cada token adicional processado, os custos computacionais aumentam. Escalar a infraestrutura para lidar com esses modelos maiores pode se tornar proibitivamente caro, especialmente para empresas com cargas de trabalho de alto volume.
• Usabilidade: À medida que o contexto cresce, a capacidade do modelo de “focar” efetivamente nas informações mais relevantes diminui. Isso pode levar a um processamento ineficiente, onde dados menos relevantes impactam o desempenho do modelo, resultando em retornos decrescentes tanto para precisão quanto para eficiência.

A técnica Infini-attention do Google busca compensar essas trocas armazenando representações compactadas de contexto de comprimento arbitrário com memória limitada. No entanto, a compressão leva à perda de informações, e os modelos lutam para equilibrar informações imediatas e históricas. Isso leva a degradações de desempenho e aumentos de custo em comparação com o RAG tradicional.

A corrida pela janela de contexto precisa de direção

Embora modelos de 4 milhões de tokens sejam tecnicamente viáveis, as empresas devem usá-los como ferramentas especializadas em vez de soluções universais. O futuro reside em sistemas híbridos que escolhem adaptativamente entre RAG e prompts grandes.

As empresas devem escolher entre modelos de contexto grande e RAG com base na complexidade do raciocínio, custo e latência. Janelas de contexto grandes são ideais para tarefas que exigem compreensão profunda, enquanto o RAG é mais econômico e eficiente para tarefas factuais mais simples. As empresas devem definir limites de custo claros, como US$ 0,50 por tarefa, pois modelos grandes podem se tornar caros.

Além disso, prompts grandes são mais adequados para tarefas offline, enquanto sistemas RAG se destacam em aplicações em tempo real que exigem respostas rápidas. Escolher a ferramenta certa para o trabalho certo é fundamental para otimizar tanto o desempenho quanto os custos.

Inovações emergentes como GraphRAG podem aprimorar ainda mais esses sistemas adaptativos, integrando gráficos de conhecimento com métodos tradicionais de recuperação vetorial. Isso captura melhor relacionamentos complexos, melhorando o raciocínio sutil e a precisão das respostas em até 35% em comparação com abordagens apenas vetoriais. Implementações recentes por empresas como a Lettria demonstraram melhorias na precisão de 50% com RAG tradicional para mais de 80% usando GraphRAG em sistemas de recuperação híbridos.

Como alerta Yuri Kuratov: “Expandir o contexto sem melhorar o raciocínio é como construir rodovias mais largas para carros que não sabem dirigir.” O futuro da IA reside em modelos que realmente compreendem relacionamentos em qualquer tamanho de contexto.

Essa discussão mostra como a evolução da IA exige mais do que apenas aumentar números. As empresas precisam avaliar cuidadosamente onde cada tecnologia se encaixa melhor para obter resultados práticos e eficientes, equilibrando capacidade, custo e necessidade real.

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

André Luiz

André atua como jornalista de tecnologia desde 2009 quando fundou o Tekimobile. Também trabalhou na implantação do portal Tudocelular.com no Brasil e já escreveu para outros portais como AndroidPIT e Techtudo. É formado em eletrônica e automação, trabalhando com tecnologia há 26 anos.