Migração entre modelos de IA não é tão simples quanto parece: entenda os desafios

Trocar de modelos de linguagem grandes (LLMs) deveria ser simples, certo? Afinal, se todos “falam linguagem natural”, mudar do GPT-4o para o Claude ou o Gemini deveria ser tão fácil quanto trocar uma chave de API… ou não?

Na realidade, cada modelo interpreta e responde aos comandos de maneira diferente, tornando a transição complexa. Equipes corporativas que tratam a troca de modelos como uma operação “plug-and-play” frequentemente enfrentam regressões inesperadas: saídas defeituosas, custos de token inflacionados ou mudanças na qualidade do raciocínio.

Este artigo explora as complexidades ocultas da migração de modelos LLM, desde peculiaridades do tokenizer e preferências de formatação até estruturas de resposta e desempenho da janela de contexto. Comparações práticas e testes no mundo real mostram o que acontece quando você muda do OpenAI para o Anthropic ou o Gemini do Google, e o que sua equipe precisa observar.

Entendendo as diferenças entre modelos de IA

Cada família de modelo de IA tem seus próprios pontos fortes e limitações. Alguns aspectos importantes a serem considerados incluem:

1. Variações de tokenização: Modelos diferentes usam diferentes estratégias de tokenização, o que impacta o comprimento do prompt de entrada e seu custo total associado.
2. Diferenças na janela de contexto: A maioria dos modelos principais permite uma janela de contexto de 128 mil tokens; no entanto, o Gemini estende isso para 1 milhão e 2 milhões de tokens.
3. Seguimento de instruções: Modelos de raciocínio preferem instruções mais simples, enquanto modelos de estilo de bate-papo exigem instruções claras e explícitas.
4. Preferências de formatação: Alguns modelos preferem markdown, enquanto outros preferem tags XML para formatação.
5. Estrutura de resposta do modelo: Cada modelo tem seu próprio estilo de gerar respostas, o que afeta a verbosidade e a precisão factual. Alguns modelos têm melhor desempenho quando autorizados a “falar livremente”, ou seja, sem aderir a uma estrutura de saída, enquanto outros preferem estruturas de saída semelhantes a JSON.

Pesquisas mostram a interação entre a geração de resposta estruturada e o desempenho geral do modelo.

Migrando do OpenAI para o Anthropic

Imagine um cenário onde você acabou de comparar o GPT-4o e agora seu CTO quer experimentar o Claude 3.5. Consulte os pontos abaixo antes de tomar qualquer decisão:

Variações de Tokenização

Todos os provedores de modelos oferecem custos por token extremamente competitivos. No entanto, do ponto de vista de um profissional de aprendizado de máquina (ML), tomar decisões com base nos custos por token pode ser enganoso.

Um estudo de caso comparando GPT-4o e Sonnet 3.5 expõe a verbosidade dos tokenizers dos modelos Anthropic. O tokenizer da Anthropic tende a dividir a mesma entrada de texto em mais tokens do que o tokenizer da OpenAI.

Diferenças na Janela de Contexto

Cada provedor de modelo está ultrapassando os limites para permitir prompts de texto de entrada cada vez mais longos. No entanto, diferentes modelos podem lidar com diferentes comprimentos de prompt de forma diferente. Por exemplo, o Sonnet-3.5 oferece uma janela de contexto maior, até 200 mil tokens, em comparação com a janela de contexto de 128 mil tokens do GPT-4. Apesar disso, o GPT-4 da OpenAI é o mais eficiente no tratamento de contextos de até 32 mil, enquanto o desempenho do Sonnet-3.5 diminui com o aumento de prompts com mais de 8 mil a 16 mil tokens.

Além disso, há evidências de que diferentes comprimentos de contexto são tratados de forma diferente dentro dos modelos intra-familiares pelo LLM, ou seja, melhor desempenho em contextos curtos e pior desempenho em contextos mais longos para a mesma tarefa. Isso significa que substituir um modelo por outro (seja da mesma família ou de uma família diferente) pode resultar em desvios de desempenho inesperados.

Preferências de formatação

Mesmo os LLMs de última geração são altamente sensíveis à formatação de prompt. A presença ou ausência de formatação na forma de markdown e tags XML pode variar o desempenho do modelo em uma determinada tarefa.

Resultados empíricos em vários estudos sugerem que os modelos OpenAI preferem prompts markdown, incluindo delimitadores seccionais, ênfase, listas, etc. Em contraste, os modelos Anthropic preferem tags XML para delinear diferentes partes do prompt de entrada. Essa nuance é conhecida por cientistas de dados e há discussão sobre isso em fóruns públicos.

Para mais informações, confira as melhores práticas oficiais de engenharia de prompt lançadas pela OpenAI e Anthropic, respectivamente.

Estrutura de resposta do modelo

Os modelos OpenAI GPT-4o são geralmente tendenciosos para gerar saídas estruturadas em JSON. No entanto, os modelos Anthropic tendem a aderir igualmente ao esquema JSON ou XML solicitado, conforme especificado no prompt do usuário.

Impor ou relaxar as estruturas nas saídas dos modelos é uma decisão dependente do modelo e baseada empiricamente na tarefa subjacente. Durante uma fase de migração de modelos LLM, modificar a estrutura de saída esperada também implicaria pequenos ajustes no pós-processamento das respostas geradas.

Plataformas e ecossistemas entre modelos

A troca de LLM é mais complicada do que parece. Reconhecendo o desafio, grandes empresas estão se concentrando cada vez mais em fornecer soluções para enfrentá-lo. Empresas como Google (Vertex AI), Microsoft (Azure AI Studio) e AWS (Bedrock) estão investindo ativamente em ferramentas para suportar a orquestração flexível de modelos e o gerenciamento robusto de prompts.

Por exemplo, o Google Cloud Next 2025 anunciou que o Vertex AI permite que os usuários trabalhem com mais de 130 modelos, facilitando um jardim de modelos expandido, acesso unificado à API e o novo recurso AutoSxS, que permite comparações diretas das diferentes saídas do modelo, fornecendo informações detalhadas sobre por que a saída de um modelo é melhor do que a outra.

Padronizando metodologias de modelo e prompt

A migração de prompts entre famílias de modelos de IA requer planejamento, testes e iteração cuidadosos. Ao entender as nuances de cada modelo e refinar os prompts de acordo, os desenvolvedores podem garantir uma transição suave, mantendo a qualidade e a eficiência da saída.

Os profissionais de ML devem investir em estruturas de avaliação robustas, manter a documentação dos comportamentos do modelo e colaborar estreitamente com as equipes de produto para garantir que as saídas do modelo se alinhem com as expectativas do usuário final. Em última análise, padronizar e formalizar as metodologias de modelo e prompt equipará as equipes para preparar seus aplicativos para o futuro, aproveitar os melhores modelos à medida que surgem e oferecer aos usuários experiências de IA mais confiáveis, conscientes do contexto e econômicas.

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

Via VentureBeat

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.