Modelos de linguagem com milhões de tokens: eficiência ou exagero?

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 transformar aplicações e analisar desde códigos complexos até contratos legais extensos com uma única chamada de inferência. Mas será que o tamanho é tudo?

No centro dessa discussão está o tamanho do contexto — a quantidade de texto que um modelo de IA consegue processar e “lembrar” de uma só vez. Com um contexto maior, um modelo de aprendizado de máquina (ML) pode lidar com muito mais informações em uma única solicitação, eliminando a necessidade de dividir documentos ou conversas. Para você ter uma ideia, um modelo com 4 milhões de tokens pode “digerir” 10 mil páginas de livros de uma só vez.

Em teoria, isso deveria resultar em uma compreensão aprimorada e um raciocínio mais sofisticado. Mas será que esses contextos gigantescos realmente se traduzem em valor real para os negócios? Afinal, as empresas precisam equilibrar os custos de expansão da infraestrutura com os possíveis ganhos em produtividade e precisão. Estamos realmente descobrindo novas formas de raciocínio com IA, ou apenas esticando a memória dos tokens sem melhorias significativas?

Este artigo analisa os aspectos técnicos e econômicos, os desafios de benchmarking e a evolução dos fluxos de trabalho corporativos que moldam o futuro dos LLMs multi-milhões de tokens com contextos grandes.

A ascensão dos modelos com grandes janelas de contexto: Realidade ou hype?

Por que as empresas de IA estão competindo para expandir o tamanho do contexto

Líderes de IA como OpenAI, Google DeepMind e MiniMax estão em uma verdadeira corrida para aumentar o tamanho do contexto, que representa a quantidade de texto que um modelo de IA consegue processar de uma vez. A promessa é simples: 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 esperança é que, ao eliminar soluções alternativas como a divisão de textos ou a geração aumentada por recuperação (RAG), os fluxos de trabalho de IA se tornem mais suaves e eficientes.

Resolvendo 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 conjuntos de dados massivos (o palheiro). Muitas vezes, os LLMs perdem detalhes importantes, o que gera ineficiências em várias áreas:

• Busca e recuperação de conhecimento: assistentes de IA têm dificuldade em extrair os fatos mais relevantes de vastos repositórios de documentos.
• Setores jurídico e de compliance: advogados precisam rastrear as dependências de cláusulas em contratos extensos.
• Análise corporativa: analistas financeiros correm o risco de perder insights cruciais em relatórios complexos.

Janelas de contexto maiores ajudam os modelos a reter mais informações e, potencialmente, reduzir as alucinações. Além de melhorar a precisão, elas também possibilitam:

• Verificações de compliance entre documentos: um único prompt de 256 mil tokens consegue analisar um manual de políticas inteiro em comparação com novas leis.
• Síntese de literatura médica: pesquisadores usam janelas de mais de 128 mil tokens para comparar 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 conseguem 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.

Ainda, aumentar o tamanho do contexto ajuda o modelo a referenciar melhor os detalhes relevantes e diminui a probabilidade de gerar informações incorretas ou inventadas. Um estudo de Stanford de 2024 mostrou 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 demonstrou que os modelos têm um desempenho ruim em aproximadamente 75% do seu contexto, com o desempenho em tarefas financeiras complexas caindo para perto de zero além de 32 mil tokens. Em geral, os modelos ainda lutam com a recordação de longo alcance, muitas vezes priorizando dados recentes em detrimento de insights mais profundos.

Isso levanta algumas questões importantes: será que uma janela de 4 milhões de tokens realmente aprimora o raciocínio, ou é apenas uma expansão de memória cara? Qual a parcela dessa entrada vasta que o modelo realmente usa? E será que os benefícios superam os custos computacionais crescentes?

Custo versus desempenho: RAG versus prompts grandes

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 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 massivos com janelas de contexto grandes ou confiar no RAG para buscar informações relevantes de forma dinâmica.

• Prompts grandes: modelos com janelas de token grandes 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 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 no mundo real.

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

Embora os 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.

Uma janela de contexto grande é valiosa quando:

• O texto completo precisa ser analisado de uma só vez (ex: revisões de contratos, auditorias de código).
• Minimizar erros de recuperação é fundamental (ex: compliance regulatório).
• A latência é menos preocupante do que a precisão (ex: pesquisa estratégica).

De acordo com uma pesquisa do Google, modelos de previsão de ações que usam janelas 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 tarefa 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 as janelas de contexto se expandem, três fatores importantes 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 respostas em tempo real são necessárias.
• 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 tanto para precisão quanto para eficiência.

A técnica Infini-attention do Google busca compensar essas desvantagens 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 armamentista da janela de contexto precisa de direção

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. 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. É importante que as empresas estabeleçam limites de custo claros, como US$ 0,50 por tarefa, já que 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 vetorial que capturam melhor relacionamentos complexos, melhorando o raciocínio sutil e a precisão da resposta em até 35% em comparação com abordagens apenas vetoriais. Implementações recentes de empresas como a Lettria demonstraram melhorias drásticas na precisão, de 50% com RAG tradicional para mais de 80% usando GraphRAG dentro de sistemas de recuperação híbridos.

Como Yuri Kuratov alerta: “Expandir o contexto sem melhorar o raciocínio é como construir rodovias mais largas para carros que não conseguem dirigir.” O futuro da IA está em modelos que realmente entendem os relacionamentos em qualquer tamanho de contexto. Uma conversa em loja de games retrô transformou minha visão sobre emulação.

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.