Modelos de IA com milhões de tokens: benefícios reais ou apenas hype?

A busca por modelos de linguagem grandes (LLMs) que ultrapassem a marca de um milhão de tokens tem provocado debates acalorados na comunidade de inteligência artificial. Modelos como o MiniMax-Text-01, com capacidade de 4 milhões de tokens, e o Gemini 1.5 Pro, capaz de processar até 2 milhões de tokens simultaneamente, prometem revolucionar diversas aplicações. Eles conseguem analisar desde códigos complexos até contratos legais e artigos de pesquisa em uma única chamada de inferência.

No centro dessa discussão está o tamanho do contexto, ou seja, a quantidade de texto que um modelo de IA consegue processar e “lembrar” de uma vez. Um contexto maior permite que o modelo de aprendizado de máquina lide com muito mais informações em uma única solicitação, eliminando a necessidade de dividir documentos em partes menores ou conversas. Para se ter uma ideia, um modelo com capacidade de 4 milhões de tokens poderia “digerir” 10 mil páginas de livros de uma só vez.

Em teoria, isso deveria resultar em uma compreensão mais profunda e um raciocínio mais sofisticado. Mas será que esses contextos enormes se traduzem em valor real para as empresas? Ao mesmo tempo em que as empresas avaliam os custos de aumentar sua infraestrutura em relação aos ganhos potenciais em produtividade e precisão, surge a pergunta: estamos realmente expandindo os limites do raciocínio da IA ou apenas esticando a memória de tokens sem melhorias significativas?

Este artigo explora os aspectos técnicos e econômicos envolvidos, os desafios de benchmarking e a evolução dos fluxos de trabalho empresariais que estão moldando o futuro dos LLMs com grandes contextos.

A Ascensão dos Modelos LLM Multi-Milhões de Tokens: Realidade ou Exagero?

A corrida das empresas de IA para aumentar o tamanho do contexto

Empresas líderes em IA, como OpenAI, Google DeepMind e MiniMax, estão competindo para expandir o tamanho do contexto, que representa a quantidade de texto que um modelo de IA consegue processar de uma só vez. A promessa é de uma compreensão mais profunda, menos alucinações e interações mais fluidas.

Para as empresas, isso significa uma IA capaz de analisar contratos inteiros, depurar bases de código extensas ou resumir relatórios longos sem perder o contexto. A expectativa é que a eliminação de soluções alternativas, como a divisão de documentos ou a geração aumentada por recuperação (RAG), possa tornar os fluxos de trabalho de IA mais suaves e eficientes.

A solução para o problema da “agulha no palheiro”

O problema da “agulha no palheiro” se refere à dificuldade da IA em identificar informações cruciais (a agulha) escondidas em grandes conjuntos de dados (o palheiro). Os LLMs frequentemente perdem detalhes importantes, o que leva a ineficiências em diversas áreas:

• Busca e recuperação de conhecimento: Assistentes de IA têm dificuldades para extrair os fatos mais relevantes de vastos repositórios de documentos.
• Setores jurídico e de conformidade: Advogados precisam rastrear as dependências de cláusulas em contratos extensos.
• Análise empresarial: Analistas financeiros correm o risco de perder insights cruciais que estão “enterrados” em relatórios.

Contextos maiores ajudam os modelos a reter mais informações e, potencialmente, reduzir as alucinações. Eles auxiliam na melhoria da precisão e também possibilitam:

• Verificações de conformidade entre documentos: Um único prompt de 256 mil tokens pode analisar um manual de políticas inteiro em relação a novas leis.
• Síntese de literatura médica: Pesquisadores usam contextos de mais de 128 mil tokens para comparar os resultados de testes de medicamentos ao longo de décadas de estudos.
• Desenvolvimento de software: A depuração melhora quando a IA consegue escanear milhões de linhas de código sem perder as dependências.
• Pesquisa financeira: Analistas podem analisar relatórios de resultados completos e dados de mercado em uma única consulta.
• Suporte ao cliente: Chatbots com mais “memória” oferecem interações mais conscientes do contexto.

Ainda falando sobre suporte ao cliente, você já pensou em usar o ChatGPT para transformar fotos de cachorros em humanos?

Aumentar o tamanho do contexto também ajuda o modelo a referenciar melhor os detalhes relevantes e reduz a probabilidade de gerar informações incorretas ou inventadas. Um estudo de Stanford de 2024 descobriu que modelos com 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 alguns desafios: uma pesquisa do JPMorgan Chase demonstra como os modelos têm um desempenho ruim em aproximadamente 75% do seu contexto, com o desempenho em tarefas financeiras complexas caindo para quase zero além de 32 mil tokens. Os modelos ainda têm dificuldades com a recordação de longo alcance, muitas vezes priorizando dados recentes em detrimento de insights mais profundos.

Isso levanta algumas questões importantes. Será que um contexto de 4 milhões de tokens realmente aprimora o raciocínio, ou é apenas uma expansão de memória cara? Quanta dessa vasta entrada o modelo realmente usa? E os benefícios superam os custos computacionais crescentes?

Custo vs. Desempenho: RAG vs. Prompts Grandes: Qual Opção Vence?

As compensações 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 com base tanto no conhecimento preexistente quanto em dados recuperados dinamicamente.

À medida que as empresas adotam a IA para tarefas complexas, elas se deparam com uma decisão crucial: usar prompts enormes com contextos grandes ou confiar no RAG para buscar informações relevantes de forma dinâmica?

• Prompts grandes: Modelos com grandes janelas de tokens processam tudo em uma única passagem e reduzem a necessidade de manter sistemas de recuperação externos e capturar 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 só 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. prompts únicos grandes

Embora prompts grandes simplifiquem os fluxos de trabalho, eles exigem mais poder de GPU e memória, o que os torna caros em escala. As abordagens baseadas em RAG, apesar de exigirem várias etapas de recuperação, geralmente 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? O RAG provavelmente é a escolha mais inteligente.

Um contexto grande é valioso quando:

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

De acordo com uma pesquisa do Google, modelos de previsão de ações que usam contextos de 128 mil tokens para analisar 10 anos de transcrições de resultados superaram o RAG em 29%. Por outro lado, testes internos do GitHub Copilot mostraram uma conclusão de tarefas 2,3 vezes mais rápida em comparação com o RAG para migrações de monorepos.

Analisando os Retornos Decrescentes

Os limites dos modelos de contexto grande: Latência, custos e usabilidade

Embora os modelos de contexto grande ofereçam capacidades impressionantes, existem limites para o quanto de contexto extra é realmente benéfico. À medida que os contextos se expandem, três fatores importantes entram em jogo:

• Latência: Quanto mais tokens um modelo processa, mais lenta é a inferência. Contextos maiores podem levar a atrasos significativos, especialmente quando respostas em tempo real são necessárias.
• Custos: A cada token adicional processado, os custos computacionais aumentam. Ampliar 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 desvantagens armazenando representações compactadas de contextos 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.

É preciso dar um rumo para a corrida pelo contexto

Embora os modelos de 4 milhões de tokens sejam impressionantes, as empresas devem usá-los como ferramentas especializadas, em vez de soluções universais. O futuro está 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. Contextos 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.

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

Como Yuri Kuratov adverte: “Expandir o contexto sem melhorar o raciocínio é como construir rodovias mais largas para carros que não conseguem esterçar”. O futuro da IA reside em modelos que realmente entendem os relacionamentos em qualquer tamanho de contexto.

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.