Caos no campo da IA: A batalha das centenas de modelos na era dos grandes modelos

No mês passado, ocorreu uma "guerra de animais" no mundo da IA. De um lado, o modelo Llama, lançado pela Meta, muito apreciado pelos desenvolvedores, e do outro, um grande modelo chamado Falcon. Após o lançamento do Falcon-40B, ele superou o Llama e conquistou o primeiro lugar no ranking de LLM de código aberto, com os dois lados alternando entre si nas listas. Curiosamente, os desenvolvedores do Falcon não são uma empresa de tecnologia, mas sim um instituto de pesquisa dos Emirados Árabes Unidos.

Atualmente, o campo da IA entrou na fase de competição acirrada. Muitos países e empresas estão desenvolvendo seus próprios modelos de linguagem grandes, e apenas na região do Golfo há mais de um jogador. Alguns criticam que o que deveria ser um empreendimento de alta tecnologia e complexidade se transformou na situação de "um modelo por país, com uma produção de cem mil quilos por hectare."

A origem deste entusiasmo pela IA pode ser rastreada até ao algoritmo Transformer, publicado em 2017. Este algoritmo resolveu o problema da compreensão de textos longos por máquinas, transformando grandes modelos de um problema de investigação académica em um problema de engenharia. Desde que haja poder computacional e dados suficientes, qualquer empresa com capacidade técnica pode desenvolver grandes modelos.

No entanto, entrar no mercado fácil não significa que o sucesso também seja simples. A principal vantagem competitiva dos grandes modelos de código aberto reside em uma comunidade de desenvolvedores ativa, em vez de um mero aumento de desempenho. Ao mesmo tempo, a maioria dos grandes modelos ainda tem dificuldades em alcançar a capacidade de raciocínio do GPT-4.

O maior desafio é o modelo de negócios. Com exceção de poucos casos, a maioria das empresas de IA ainda não encontrou um caminho para a lucratividade. O alto custo da computação tornou-se um obstáculo ao desenvolvimento da indústria. Mesmo gigantes da tecnologia como a Microsoft e a Adobe têm dificuldades em obter lucro com produtos de IA.

Em geral, a era dos grandes modelos já chegou, mas como monetizá-los ainda é um mistério não resolvido. No futuro, o verdadeiro valor pode não estar no próprio modelo, mas sim nas aplicações desenvolvidas com base no modelo. Assim como o sucesso do iPhone 4 não se deve apenas ao processador, mas também à rica ecologia de aplicações.