O que são modelos base?

Um modelo de base é um tipo de modelo de machine learning (aprendizado de máquina) treinado previamente para realizar diversas tarefas. 

Até recentemente, os sistemas de inteligência artificial (IA) eram ferramentas especializadas. Ou seja, os modelos de machine learning (ML) eram treinados para uma aplicação ou caso de uso específico. O termo modelo de base passou a fazer parte do nosso vocabulário quando especialistas começaram a observar duas tendências no campo de machine learning:

1. Um pequeno número de arquiteturas de deep learning sendo usado para obter resultados em uma ampla variedade de tarefas.
2. Novos conceitos podem surgir de um modelo de inteligência artificial (IA) que não estavam inicialmente previstos durante o seu treinamento. 

Os modelos de base, como os modelos Granite da IBM, foram programados para funcionar com uma compreensão contextual geral de padrões, estruturas e representações. Essa compreensão fundamental de como se comunicar e identificar padrões gera uma linha de base de conhecimento que pode ser modificada ou ajustada para realizar tarefas específicas de um domínio para praticamente qualquer setor.

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Duas características essenciais para o funcionamento dos modelos base são a aprendizagem por transferência e a escala. Aprendizado por transferência se refere à capacidade do modelo de aplicar informações de uma situação em outra e, assim, construir seu "conhecimento" interno. 

 Escala se refere ao hardware, especificamente às unidades de processamento gráfico (GPUs), que permite que o modelo execute vários cálculos simultaneamente (processamento paralelo). Por serem capazes de processar dados e fazer cálculos estatísticos complexos rapidamente, as GPUs são fundamentais para treinar e implantar modelos de deep learning, incluindo os modelos de base.

A escala e o treinamento estão ajudando a executar a inferência de IA. A inferência de IA é a fase operacional da IA, em que o modelo é capaz de aplicar o que aprendeu no treinamento em situações reais.

Deep learning e modelos base
Muitos modelos de base, principalmente os usados em processamento de linguagem natural (PNL), visão computacional e processamento de áudio são treinados com técnicas de deep learning. O deep learning é uma tecnologia que sustenta muitos modelos base (mas não todos) e impulsionou muitos avanços nesse campo. Também conhecido como aprendizado neural profundo ou rede neural profunda, ele ensina computadores a aprender por meio da observação, imitando a maneira como os humanos adquirem conhecimento.

Transformadores e modelos de base
Embora nem todos os modelos de base os utilizem, uma arquitetura de transformadores é uma maneira popular de construir modelos de base que envolvam texto, como ChatGPT, BERT e DALL-E 2.  Os transformadores aprimoram a capacidade dos modelos de machine learning, permitindo que eles identifiquem relações de contexto e dependências entre elementos em uma sequência de dados. Esse tipo de rede neural artificial (RNA) é utilizado em modelos de NLP, mas não é comum em modelos de machine learning que utilizam unicamente visão computacional ou modelos de processamento de fala.

Depois que um modelo de base é treinado, ele utiliza o conhecimento adquirido de enormes pools de dados para resolver problemas. Essa habilidade pode oferecer insights e contribuições relevantes para as organizações de muitas maneiras. Estas são algumas das tarefas gerais que esses modelos podem executar:

Processamento de linguagem natural (PNL)
Reconhecendo contexto, gramática e estruturas linguísticas, um modelo de base treinado em PNL pode gerar e extrair informações dos dados com os quais são treinados. Treinar um modelo de NPL para associar textos a sentimentos (positivos, negativos ou neutros) pode ser útil para empresas que querem analisar o conteúdo de mensagens escritas, como feedback dos clientes, comentários ou publicações em redes sociais. O PNL é um campo mais amplo que inclui o desenvolvimento e a aplicação de Large Language Models (LLMs).

Visão computacional
Quando o modelo é capaz de reconhecer formas e características básicas, ele pode começar a identificar padrões. É possível ajustar um modelo de visão computacional para realizar moderação de conteúdo automatizada, reconhecimento facial e classificação de imagens. Esses modelos também podem gerar novas imagens com base nos padrões aprendidos. 

Processamento de áudio/fala
Quando um modelo é capaz de reconhecer elementos fonéticos, ele pode extrair significado de nossas vozes, permitindo uma comunicação mais eficiente e inclusiva. Assistentes virtuais, suporte em diferentes idiomas, comandos de voz e funcionalidades como transcrição promovem a acessibilidade e a produtividade. 

Com ajustes finos, organizações podem desenvolver sistemas de machine learning especializados para atender a necessidades específicas do setor, como detecção de fraudes para instituições financeiras, sequenciamento genético para a área da saúde, chatbots para atendimento ao cliente e muito mais.

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Os modelos de base fornecem acessibilidade e um nível de sofisticação no campo da IA que muitas organizações não têm recursos para alcançar por conta própria. Com a adoção e criação de modelos base, as empresas podem superar desafios típicos, como:

Acesso limitado a dados de qualidade: os modelos base são criados a partir de dados aos quais a maioria das organizações não tem acesso.

Desempenho/precisão do modelo: modelos de base oferecem uma precisão que uma organização levaria meses ou até mesmo anos para obter por conta própria. 

Time to value (TTV): treinar um modelo de machine learning pode levar muito tempo e exige muitos recursos. Os modelos base oferecem um treinamento inicial que as organizações podem ajustar para obter um resultado sob medida. 

Limitação de talentos: com modelos de base, as organizações podem utilizar inteligência artificial e machine learning sem precisar fazer grandes investimentos em recursos de ciência de dados. 

Gerenciamento de despesas: o uso de um modelo de base reduz a necessidade de hardware caro para o treinamento inicial. Os custos para ajustar e disponibilizar o modelo finalizado são apenas uma fração do que custaria treinar o modelo base.

Embora existam muitas aplicações fascinantes para modelos base, também há vários desafios em potencial a serem considerados.

Custo
É necessário investir recursos significativos para desenvolver, treinar e implantar modelos de base. A fase inicial de treinamento desses modelos demanda grandes quantidades de dados genéricos, consome dezenas de milhares de GPUs e, muitas vezes, requer um grupo de engenheiros de machine learning e cientistas de dados. 

Interpretabilidade
Efeito "caixa preta" é quando um programa de IA executa uma tarefa em sua rede neural, mas não mostra o processo de trabalho. Isso cria um cenário em que ninguém, incluindo os cientistas e engenheiros de dados que criaram o algoritmo, consegue explicar como o modelo chegou a um resultado específico. A ausência de interpretabilidade em modelos de caixa preta pode gerar consequências graves em cenários de tomada de decisões importantes, especialmente em setores como saúde, justiça criminal ou financeiro. Esse efeito de caixa preta pode ocorrer em qualquer modelo baseado em redes neurais, não apenas em modelos base. 

Privacidade e segurança 
Os modelos de base requerem acesso a muitas informações que podem incluir detalhes de clientes ou dados comerciais proprietários. Isso é algo com que se deve ter um cuidado especial, principalmente se o modelo for implantado ou acessado por entidades terceiras.

Precisão e viés 
Se um modelo de deep learning for treinado usando dados estatisticamente enviesados ou não oferecer uma representação precisa da população, o resultado pode apresentar falhas. Infelizmente, é comum que o viés humano seja transferido para a inteligência artificial, o que pode criar algoritmos e resultados discriminatórios. À medida que as organizações continuam a explorar a IA para melhorar o desempenho e a produtividade, é fundamental implementar estratégias para minimizar os vieses. Isso começa com processos de design inclusivos e uma consideração mais cuidadosa sobre a representação da diversidade nos dados coletados. 

Considerações sobre IA/ML

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