Modelos de linguagem 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 gerado debates acalorados na comunidade de Inteligência Artificial. Modelos como o MiniMax-Text-01, com capacidade para 4 milhões de tokens, e o Gemini 1.5 Pro, capaz de processar até 2 milhões de tokens simultaneamente, prometem revolucionar diversas aplicações, analisando desde códigos complexos até contratos legais extensos em uma única chamada.

No centro dessa discussão está o tamanho do contexto – a quantidade de texto que um modelo de IA consegue processar e “lembrar” de uma vez. Um contexto maior permite que um modelo de machine learning (ML) lide com mais informações em uma única requisição, reduzindo a necessidade de dividir documentos em partes menores ou quebrar conversas. Para se ter uma ideia, um modelo com capacidade de 4 milhões de tokens poderia processar 10 mil páginas de livros de uma só vez.

Em teoria, isso deveria resultar em melhor compreensão e raciocínio mais sofisticado. Mas será que esses contextos realmente se traduzem em valor de negócio no mundo real?

À medida que as empresas avaliam os custos de escalar a infraestrutura em comparação com os ganhos potenciais em produtividade e precisão, a questão permanece: estamos abrindo novas fronteiras no raciocínio da IA ou apenas esticando os limites da memória de tokens sem melhorias significativas? Este artigo examina as trocas técnicas e econômicas, os desafios de benchmarking e a evolução dos fluxos de trabalho corporativos que moldam o futuro dos modelos LLM com tokens de contexto grande.

A Ascensão dos Modelos de Contexto Grande: Hype ou Valor Real?

Por que as empresas de IA estão correndo para expandir os tamanhos de contexto

Empresas líderes em IA, como OpenAI, Google DeepMind e MiniMax, estão em uma corrida armamentista para expandir o tamanho do contexto, que equivale à quantidade de texto que um modelo de IA pode processar de uma só vez. A promessa? Compreensão mais profunda, menos alucinações e interações mais fluidas.

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

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Resolvendo o problema da ‘agulha no palheiro’

O problema da “agulha no palheiro” se refere à dificuldade da IA em identificar informações críticas (agulha) escondidas dentro de conjuntos de dados massivos (palheiro). Os modelos LLM com tokens 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.
• Legal 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.

Contextos maiores ajudam os modelos a reter mais informações e potencialmente reduzir as alucinações. Eles ajudam a melhorar a precisão e também permitem:

• Verificações de conformidade entre documentos: um único prompt de 256 mil tokens pode analisar um manual de políticas inteiro em relação à nova legislação.
• Síntese de literatura médica: pesquisadores usam janelas de mais de 128 mil tokens para comparar os resultados de ensaios de medicamentos 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 resultados completos e dados de mercado em uma única consulta.
• Suporte ao cliente: chatbots com memória mais longa oferecem interações mais conscientes do contexto.

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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 os modelos LLM com tokens de 128 mil tokens reduziram as taxas de alucinação em 18% em comparação com os sistemas RAG ao analisar acordos de fusão.

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

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

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

As trocas econômicas de usar RAG

RAG combina o poder dos modelos LLM com tokens com um sistema de recuperação para buscar informações relevantes de um banco de dados externo ou armazenamento de documentos. Isso permite que o modelo gere respostas com base no conhecimento preexistente e nos dados recuperados dinamicamente.

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

• Prompts grandes: os modelos com janelas grandes 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 e os custos de tokens, tornando-o mais escalável para aplicações do mundo real.

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Comparando custos de inferência de IA: recuperação em várias etapas vs. prompts únicos grandes

Embora os prompts grandes simplifiquem os fluxos de trabalho, eles exigem mais poder de GPU e memória, tornando-os 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? Os modelos LLM com tokens de contexto grande podem funcionar melhor.
• Precisa de IA escalável e econômica para consultas dinâmicas? O RAG provavelmente é a escolha mais inteligente.

Uma janela de contexto grande é valiosa 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 preocupante do que a precisão (ex: pesquisa estratégica).

De acordo com a pesquisa do Google, os modelos de previsão de ações usando janelas de 128 mil tokens que analisam 10 anos de transcrições de resultados superaram o RAG em 29%. Por outro lado, os testes internos do GitHub Copilot mostraram uma conclusão de tarefa 2,3 vezes mais rápida em comparação com o RAG para migrações de monorepo.

Analisando os Retornos Decrescentes

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

Embora os modelos LLM com tokens de contexto grande ofereçam recursos impressionantes, 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 é a inferência. Janelas de contexto maiores podem levar a atrasos significativos, especialmente quando são necessárias respostas em tempo real.
• Custos: com 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 para precisão e eficiência.

A técnica de 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 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.

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A Corrida Armamentista da Janela de Contexto Precisa de Direção

Embora os modelos LLM com tokens 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. 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 os modelos grandes podem se tornar caros. Além disso, prompts grandes são mais adequados para tarefas offline, enquanto os 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 de vetores que capturam melhor relacionamentos complexos, melhorando o raciocínio matizado e a precisão da resposta em até 35% em comparação com abordagens apenas de vetores. Implementações recentes por empresas como a Lettria demonstraram melhorias drásticas na precisão, de 50% com o 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 dirigir.” O futuro da IA reside em modelos que realmente entendam as relações 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.