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

A expansão de modelos LLM com tokens para milhões, como o Gemini 1.5 Pro, gera debate. Será que são benefícios reais ou apenas hype? Eles prometem analisar grandes volumes de dados de uma só vez, como códigos ou contratos. Mas essa capacidade massiva se traduz em valor real para os negócios, ou os custos e limitações superam os benefícios?

O ponto central dessa discussão é o context length — a quantidade de texto que um modelo de IA consegue processar e lembrar de uma vez. Uma janela de contexto maior permite que um modelo de machine learning (ML) lide com muito mais informação em uma única requisição. Isso reduz a necessidade de dividir documentos ou conversas.

Para dar uma ideia, um modelo com capacidade para 4 milhões de tokens poderia processar o equivalente a 10.000 páginas de livros de uma só vez. Em teoria, isso significaria melhor compreensão e raciocínio mais sofisticado. Mas será que essas janelas de contexto gigantescas se traduzem em valor prático para as empresas?

A ascensão dos modelos de janela de contexto ampla: Hype ou valor real?

Líderes em IA como OpenAI, Google DeepMind e MiniMax estão numa corrida para expandir o context length. A promessa é de compreensão mais profunda, menos “alucinações” (informações incorretas geradas pela IA) e interações mais fluidas.

Para as empresas, isso significa uma IA capaz de analisar contratos inteiros, depurar grandes bases de código ou resumir relatórios longos sem perder o contexto. A esperança é que eliminar soluções alternativas, como dividir o texto (chunking) ou usar Retrieval-Augmented Generation (RAG), torne os fluxos de trabalho com IA mais ágeis e eficientes.

Resolvendo o problema da “agulha no palheiro”

O problema da “agulha no palheiro” se refere à dificuldade da IA em identificar informações críticas (a agulha) escondidas em grandes volumes de dados (o palheiro). Modelos de linguagem grandes (LLMs) frequentemente deixam passar detalhes importantes, causando ineficiências em:

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

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

• Verificações de conformidade entre documentos.
• Síntese de literatura médica comparando resultados de ensaios clínicos ao longo de décadas.
• Desenvolvimento de software com melhor depuração ao escanear milhões de linhas de código.
• Pesquisa financeira analisando relatórios completos de lucros e dados de mercado em uma única consulta.
• Suporte ao cliente com chatbots que oferecem interações mais contextualizadas devido à memória mais longa.

Aumentar a janela de contexto também ajuda o modelo a referenciar melhor detalhes relevantes, diminuindo a chance de gerar informações incorretas. Um estudo de Stanford de 2024 indicou que modelos de 128 mil tokens reduziram taxas de alucinação em 18% comparado a sistemas RAG ao analisar acordos de fusão.

Contudo, os primeiros usuários relataram desafios. Uma pesquisa do JPMorgan Chase demonstrou que modelos têm desempenho baixo em cerca de 75% do seu contexto, com performance em tarefas financeiras complexas caindo quase a zero após 32 mil tokens. Modelos ainda lutam com a recordação de longo prazo, priorizando dados recentes.

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 utiliza? E os benefícios superam os custos computacionais crescentes?

Custo vs. Desempenho: RAG ou prompts grandes, qual a melhor opção?

O 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 ao modelo gerar respostas baseadas tanto no conhecimento pré-existente quanto em dados recuperados dinamicamente.

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

• Prompts grandes: Modelos com grandes janelas de tokens processam tudo de uma vez, reduzindo a necessidade de manter sistemas de recuperação externos e capturando insights entre documentos. No entanto, essa abordagem é computacionalmente cara, exigindo hardware potente, 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 porções 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

Embora 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 múltiplos passos de recuperação, frequentemente reduzem o consumo geral de tokens, levando a custos de inferência menores 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 que a precisão (ex: pesquisa estratégica).

Segundo pesquisa 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 com RAG para migrações de monorepo.

Entendendo os rendimentos decrescentes

Embora modelos de contexto grande ofereçam capacidades notáveis, há limites para o quanto de contexto extra é realmente benéfico. Conforme as janelas de contexto se expandem, três fatores chave 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: A 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: Conforme o contexto cresce, a capacidade do modelo de “focar” efetivamente na informação mais relevante 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 comprimidas de contexto de comprimento arbitrário com memória limitada. No entanto, a compressão leva à perda de informação, 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 notáveis, as empresas devem usá-los como ferramentas especializadas, não como 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 RAG é mais econômico e eficiente para tarefas factuais mais simples.

Recomenda-se definir limites de custo claros, como $0.50 por tarefa, já que 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 grafos de conhecimento com métodos tradicionais de recuperação vetorial. Isso captura melhor relações complexas, melhorando o raciocínio sutil e a precisão das respostas em até 35% comparado a 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 entendem relações em qualquer tamanho de contexto, indo além da simples expansão de memória.

Rahul Raja é engenheiro de software staff no LinkedIn.

Advitya Gemawat é engenheiro de machine learning (ML) na Microsoft.

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.