Modelos de IA em números: 15 principais modelos de linguagem grande – 149 modelos básicos / “modelos básicos” – 51 modelos de aprendizado de máquina

🤖📈 A inteligência artificial (IA) fez progressos significativos nos últimos anos e teve um impacto notável em diversas indústrias e áreas de pesquisa. Em particular, o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem (LLMs) e modelos básicos expandiu o potencial e a gama de aplicações das tecnologias de IA. Neste artigo analisamos detalhadamente os desenvolvimentos atuais no campo dos modelos de IA, a sua importância e as suas possíveis aplicações.

É importante notar que os números mencionados relativamente ao número e desenvolvimento de modelos de IA podem estar sujeitos a flutuações, uma vez que a investigação e os avanços tecnológicos nesta área estão a desenvolver-se de forma muito dinâmica. Apesar de possíveis desvios, os dados listados fornecem orientações sólidas e uma visão clara do estado atual dos modelos de IA, bem como do seu potencial e influência crescentes. Eles servem como base representativa para a compreensão das tendências e desenvolvimentos importantes na inteligência artificial.

Visão geral dos modelos de IA: 15 principais modelos de linguagem – 149 modelos básicos – 51 modelos de aprendizado de máquina – Imagem: Xpert.Digital

✨🗣️ Os 15 principais modelos de grandes linguagens (LLMs)

Large Language Models (LLMs) são modelos de IA poderosos projetados especificamente para processar, compreender e gerar linguagem natural. Esses modelos são baseados em enormes conjuntos de dados e usam técnicas avançadas de aprendizado de máquina para fornecer respostas contextuais e coerentes a questões complexas. Existem atualmente 15 modelos de linguagem principais que desempenham um papel central em diversas áreas da tecnologia de IA.

Os principais LLMs incluem modelos como o1 (Novo), GPT-4, Gemini e Claude 3. Esses modelos fizeram avanços notáveis ​​no processamento multimodal, o que significa que interpretam não apenas texto, mas também outros formatos de dados, como áudio e imagens, e podem gerar. Esta capacidade multimodal abre uma variedade de novas aplicações, desde descrição de imagens e análise de áudio até sistemas complexos de diálogo.

Um modelo particularmente impressionante é o Gemini Ultra, que é o primeiro modelo de IA a atingir níveis humanos de desempenho no chamado benchmark Massive Multitask Language Understanding (MMLU). Este benchmark mede a capacidade de um modelo de lidar simultaneamente com várias tarefas baseadas em idiomas, o que é importante para muitas aplicações práticas, como chatbots, sistemas de tradução e soluções automatizadas de suporte ao cliente.

Existem várias dezenas de modelos de linguagem mais conhecidos, mas falta uma visão geral precisa. O número cresce constantemente à medida que empresas e instituições de pesquisa desenvolvem continuamente novos modelos e melhoram os existentes.

Aqui está a visão geral atual dos 15 modelos de linguagem mais importantes

• o1
• GPT-4
• GPT 3.5
• Cláudio
• Florescer
• Coerente
• Falcão
• LLaMA
• LaMDA
• Luminoso
• orca
• Vicunha 33B
• Palma
• Vicunha 33B
• Boneca 2.0
• Guanaco-65B

🌍🛠️ Modelos básicos: a base da IA ​​moderna

Além dos grandes modelos de linguagem, os chamados modelos básicos desempenham um papel crucial no desenvolvimento futuro da IA. Os modelos básicos, que também incluem GPT-4, Claude 3 e Gemini, são sistemas de IA extremamente grandes que são treinados em conjuntos de dados massivos, muitas vezes multimodais. Sua principal vantagem é que podem ser aplicados a muitas tarefas diferentes sem a necessidade de desenvolver um novo modelo a cada vez. Esta flexibilidade e escalabilidade tornam os modelos Foundation uma ferramenta indispensável para uma variedade de aplicações na indústria, ciência e tecnologia.

Um total de 149 modelos Foundation foram lançados em todo o mundo em 2023, mais do que duplicando em comparação com 2022. Isto mostra o rápido crescimento e a crescente relevância destes modelos. Vale ressaltar que cerca de 65,7% desses modelos são modelos de código aberto, o que incentiva a pesquisa e o desenvolvimento nessa área. Os modelos de código aberto permitem que desenvolvedores e pesquisadores em todo o mundo desenvolvam modelos existentes e os adaptem para seus próprios propósitos. Isto contribui significativamente para acelerar as inovações no domínio da IA.

Um dos motivos pelos quais os modelos básicos estão se tornando mais comuns é sua capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados e automatizar tarefas que antes precisavam ser feitas manualmente. Por exemplo, eles são usados ​​na medicina para analisar grandes quantidades de dados de pacientes e apoiar diagnósticos. Na indústria financeira ajudam na deteção de fraudes e na avaliação de riscos, enquanto na indústria automóvel ajudam a melhorar as tecnologias de condução autónoma.

🚀📈 Modelos de aprendizado de máquina: o motor do desenvolvimento de IA

Além dos modelos básicos, os modelos especializados de aprendizado de máquina também desempenham um papel importante no cenário moderno da IA. Esses modelos são projetados para resolver problemas específicos e muitas vezes são desenvolvidos em estreita colaboração entre a academia e a indústria. De acordo com o AI Index do Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), 87 modelos de aprendizado de máquina foram lançados em 2023. Esse número é dividido em 51 modelos desenvolvidos por empresas industriais e 15 modelos derivados de pesquisas acadêmicas. Outros 21 modelos foram criados através de colaborações entre a ciência e a indústria.

Esta tendência mostra que as fronteiras entre a investigação académica e a aplicação industrial estão a tornar-se cada vez mais confusas. As colaborações entre a ciência e as empresas levam ao desenvolvimento acelerado de soluções de IA que podem ser rapidamente postas em prática. Um exemplo disto é o desenvolvimento de algoritmos de aprendizagem automática para otimizar processos de produção na indústria transformadora ou para melhorar sistemas de recomendação na indústria do comércio eletrónico.

Os modelos de aprendizado de máquina também são cruciais na pesquisa. Eles permitem reconhecer padrões complexos em grandes quantidades de dados e fazer previsões que dificilmente seriam possíveis com base em métodos tradicionais. Um exemplo disso é a aplicação de modelos de aprendizado de máquina na pesquisa genômica, onde são utilizados para identificar anomalias genéticas e desenvolver novos tratamentos para doenças raras.

🌐🔀 Multimodalidade: O futuro da IA

Uma tendência importante no desenvolvimento da IA ​​é a crescente multimodalidade de modelos. Os modelos multimodais de IA são capazes de processar e combinar simultaneamente diferentes tipos de dados – como texto, imagens, áudio e até vídeos. Esta capacidade é um passo crítico em direção a uma IA mais abrangente e versátil.

Um exemplo de aplicação de modelos multimodais é a descrição automática de imagens. O modelo analisa a imagem e cria uma descrição linguística e coerente do que pode ser visto na imagem. Tais modelos encontram aplicação em áreas como acessibilidade, onde podem ajudar pessoas com deficiência visual a compreender melhor as informações visuais. Além disso, modelos multimodais de IA poderiam ser usados ​​na indústria do entretenimento para criar filmes e jogos interativos que respondam às ações e contribuições dos usuários.

Outro campo que poderia se beneficiar dos modelos multimodais de IA é o diagnóstico médico. Ao analisar simultaneamente dados de imagem (por exemplo, raios X), dados de texto (por exemplo, arquivos de pacientes) e dados de áudio (por exemplo, conversas médicas), a precisão do diagnóstico pode ser significativamente melhorada.

🛠️⚖️ Desafios e aspectos éticos

No entanto, apesar do progresso impressionante, existem também desafios associados ao desenvolvimento e implantação de modelos de IA. Um dos maiores desafios é o problema do preconceito. Os modelos de IA treinados em conjuntos de dados insuficientemente diversificados podem aumentar o preconceito e a discriminação. Isto pode ser particularmente problemático quando a IA é utilizada em áreas sensíveis, como a justiça criminal ou o recrutamento de pessoal.

Outro aspecto é a rastreabilidade e explicabilidade dos modelos de IA. Embora modelos simples de aprendizado de máquina sejam frequentemente relativamente fáceis de entender, modelos complexos, como LLMs e modelos básicos, estão se tornando cada vez mais “caixas pretas”. Isso significa que muitas vezes é difícil para os usuários entenderem por que o modelo tomou determinada decisão. Isto é particularmente problemático em aplicações críticas de segurança, tais como: B. em medicina ou finanças.

Há também a questão da segurança dos dados. Os modelos básicos requerem grandes quantidades de dados para funcionar com eficiência. Isso geralmente envolve informações pessoais ou confidenciais. O armazenamento e o processamento destes dados devem, portanto, ser concebidos de forma particularmente segura, a fim de evitar utilizações indevidas e fugas de dados.

🎯🧠 Potencial em inteligência artificial

O rápido desenvolvimento de modelos de IA, especialmente grandes modelos de linguagem e modelos básicos, mostra de forma impressionante o potencial que a inteligência artificial tem. Esses modelos mudaram fundamentalmente a forma como interagimos com a tecnologia e abriram inúmeras novas aplicações em vários setores. A crescente multimodalidade dos sistemas de IA desempenhará um papel ainda maior nos próximos anos e permitirá aplicações novas e inovadoras.

Ao mesmo tempo, porém, os desafios e riscos éticos associados à utilização destas tecnologias também devem ser levados a sério. É importante que o desenvolvimento e a implementação de sistemas de IA mantenham sempre as pessoas no centro e que estas tecnologias sejam utilizadas de forma responsável e transparente.

O futuro da inteligência artificial continua emocionante e é claro que estamos apenas no início de uma transformação abrangente. A IA continuará a avançar a um ritmo rápido e a desempenhar um papel cada vez mais importante na nossa vida quotidiana e no nosso mundo de trabalho.

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