IA de Código Aberto: 9 Modelos Poderosos que Você Precisa Experimentar

No final de 2022, o ChatGPT irrompeu no cenário da inteligência artificial (IA), mudando essa indústria para sempre. E embora o ChatGPT tenha recebido uma quantidade significativa de atenção, o mundo da IA é vasto, diversificado e em rápido crescimento. Em particular, os modelos de IA de código aberto apresentam uma rica oportunidade para desenvolvedores curiosos e profissionais de negócios visionários explorarem.

Se você está procurando integrar a IA em seus projetos, aprimorar seus fluxos de trabalho ou simplesmente explorar uma nova e crescente área da tecnologia, esses modelos oferecem uma variedade de funcionalidades, pontos fortes e aplicações que atendem a diversas necessidades. Os algoritmos que impulsionam o entendimento da linguagem e os motores criativos que conduzem tarefas gerativas fazem dos modelos de IA de código aberto parte do ápice da inovação movida pela comunidade em IA.

Abaixo, exploramos nove dos modelos de IA de código aberto mais poderosos e empolgantes disponíveis atualmente. Nosso objetivo é que você saia não apenas com conhecimento sobre esses modelos, mas também com insights sobre como eles podem se encaixar em seus projetos pessoais, pesquisas ou estratégias de negócios.

O que é um Modelo de IA de Código Aberto?

Antes de chegarmos aos modelos de IA propriamente ditos, precisamos entender o que diferencia a IA de código aberto das suas contrapartes. Um modelo de IA de código aberto é mais do que apenas uma ferramenta. É uma filosofia— um esforço colaborativo em direção à inovação e ao conhecimento compartilhado no espaço da inteligência artificial.

Open-source refere-se a algo que pode ser modificado e compartilhado porque seu design é publicamente acessível. No contexto de IA, modelos open-source são desenvolvidos de forma que qualquer pessoa possa acessar, usar, modificar e distribuir o código-fonte. Essa abertura promove um ambiente colaborativo onde desenvolvedores, pesquisadores e entusiastas podem contribuir e se beneficiar dos avanços coletivos.

Os modelos de IA de código aberto desempenham um papel crucial no avanço da área de IA. Eles atuam como catalisadores para a inovação, permitindo que um espectro mais amplo de indivíduos e organizações participe do desenvolvimento da IA. Ao democratizar o acesso à tecnologia de ponta, os modelos de IA de código aberto garantem que os benefícios dos avanços da IA sejam compartilhados de forma mais ampla, levando a um progresso tecnológico equitativo e diversificado.

Quais são os benefícios de usar IA de código aberto?

A IA de código aberto atrai uma ampla gama de usuários, desde hobbyistas individuais até grandes empresas, devido a alguns benefícios-chave.

O Desenvolvimento é Transparente

A IA de código aberto permite que os usuários vejam precisamente como o modelo é construído e opera. Essa transparência é crucial em uma era onde entender o “como” e o “porquê” por trás do processo de tomada de decisão de uma IA é tão importante quanto os resultados que ela produz.

Com a base de código inteira acessível, é mais fácil garantir que as diretrizes éticas e as práticas responsáveis de IA estejam sendo seguidas. Isso é especialmente importante em aplicações onde as decisões de IA têm impactos significativos, como na saúde ou na justiça criminal.

Para empresas e usuários finais, a transparência gera confiança. Saber que os processos de um modelo de IA estão abertos para revisão e compreensão inspira confiança em sua confiabilidade e justiça.

É Mais Fácil de Auditar

A capacidade de auditar o código facilita a identificação de bugs, vieses ou vulnerabilidades de segurança. Este é um passo vital na criação de sistemas de IA robustos e confiáveis.

Nos setores onde a conformidade regulatória é necessária, ser capaz de auditar os modelos de IA garante que eles atendam aos padrões exigidos. Isso é particularmente relevante à medida que governos e indústrias começam a implementar mais IA em seus processos — e a implementar regulamentações a respeito.

A auditoria também permite a avaliação e melhoria contínua do modelo de IA. Esse processo não é apenas sobre encontrar falhas, mas também sobre evoluir o modelo para se adaptar a novos desafios e requisitos.

Colaboração Comunitária

Finalmente, os modelos de IA de código aberto se beneficiam das contribuições de uma comunidade global. A diversidade leva a soluções mais criativas e a uma gama mais ampla de funcionalidades e capacidades.

Com muitas mentes trabalhando no mesmo projeto, problemas podem ser identificados e resolvidos rapidamente. A natureza colaborativa também significa que desenvolvimentos e melhorias são feitos em um ritmo que modelos proprietários têm dificuldade de acompanhar.

Participar de projetos de código aberto permite que indivíduos aprendam com seus pares, compartilhem conhecimentos e aprimorem suas habilidades. Esse aspecto da colaboração comunitária é inestimável para o desenvolvimento pessoal e profissional na área de IA.

Ao aproveitar as vantagens da transparência e da colaboração comunitária, os modelos de IA de código aberto democratizam a tecnologia de IA e expandem os limites do que é possível neste campo que evolui rapidamente.

Há Algumas Desvantagens da IA de Código Aberto?

Embora os modelos de IA de código aberto ofereçam inúmeros benefícios, é importante reconhecer que eles não estão livres de desafios.

Pode Haver Viés

Modelos de IA de código aberto frequentemente dependem de dados publicamente disponíveis, que podem ser limitados em escopo e diversidade. Isso pode levar a vieses inerentes no modelo, já que ele pode não representar precisamente a população mais ampla ou certos demográficos – embora este não seja um problema exclusivo da IA de código aberto. Todos os modelos de IA podem estar sujeitos a viés baseados em seus dados de treinamento – e alguns até censuram ativamente seus dados de treinamento, muitas vezes com boas intenções, mas sem saber quais vieses eventualmente produzirá.

Há muito a ser dito sobre o tema do viés dentro da IA que não pode ser coberto em apenas alguns parágrafos. Por agora, os usuários devem entender que identificar e corrigir vieses em IA é uma questão complexa para a qual ainda não existe uma solução perfeita.

Atualmente Não é Tão Poderoso Quanto os Modelos Proprietários

Projetos de código aberto muitas vezes operam com menos recursos do que seus equivalentes proprietários. Isso pode limitar a extensão da pesquisa e desenvolvimento, levando a modelos que podem ficar para trás, em termos de avanços tecnológicos. Modelos de código aberto também podem não se integrar perfeitamente com sistemas existentes, e o nível de suporte técnico disponível pode variar significativamente. Isso pode ser um obstáculo para empresas ou indivíduos que procuram soluções de IA confiáveis e prontas para implantação.

Os Melhores Modelos de IA de Código Aberto

Explorar cada um desses modelos de IA de código aberto em detalhes oferece insights sobre suas capacidades e possíveis aplicações profissionais. Cada um desses modelos traz algo único para a mesa, oferecendo uma visão do futuro da tecnologia de IA. Lembre-se, alguns oferecem interação como um serviço, e outros requerem um download. Abaixo está uma análise de cada modelo.

Bionic GPT

Bionic GPT é um modelo de linguagem de código aberto avançado que se destaca na compreensão e geração de linguagem natural. É hábil em gerar texto coerente e contextualmente relevante, entender padrões de linguagem complexos e fornecer traduções de linguagem precisas.

Melhores usos: Ideal para criação de conteúdo, chatbots de serviço ao cliente e serviços de tradução de idiomas.

Aplicações profissionais: As empresas podem aproveitar o Bionic GPT para criar conteúdos de marketing envolventes, desenvolver chatbots de suporte ao cliente eficientes ou construir ferramentas de tradução de idiomas.

Como começar: Bionic GPT é baseado em Python. Para começar, confira o Guia de Introdução e Instalação.

GPT-Neo

Desenvolvido pela EleutherAI, o GPT-Neo é uma resposta direta à necessidade de modelos de linguagem em larga escala e acessíveis. Ele espelha a arquitetura do GPT-3 da OpenAI. O GPT-Neo é excepcional na geração de texto e na realização de tarefas como criação de conteúdo, resumo e resposta a perguntas.

Melhores usos: Apropriado para geração automática de conteúdo, análise de dados e ferramentas educacionais.

Aplicações profissionais: GPT-Neo pode ajudar na elaboração de relatórios, criação de conteúdo educacional ou análise de grandes volumes de dados textuais em ambientes de pesquisa e negócios.

Como começar: GPT-Neo é implementado em Python. Para começar, siga as instruções de configuração e treinamento que a EleutherAI fornece no GitHub.

Mistral AI

Mistral AI foca em eficiência energética, visando reduzir o impacto ambiental de grandes modelos de IA sem comprometer o desempenho. É eficiente no processamento de linguagem, compreensão de contexto e geração de texto com recursos computacionais reduzidos.

Melhores usos: Efetivo para aplicações onde a eficiência energética é uma prioridade, como aplicativos móveis ou servidores de baixo recurso.

Aplicações profissionais: Ideal para startups e pequenas empresas que buscam implementar soluções de IA sem investimentos significativos em hardware.

Como começar: Mistral AI pode ser implementado em Python. Existem várias maneiras de acessar seus Modelos de Linguagem de Grande Escala – saiba mais sobre eles na documentação da plataforma.

Hugging Face Falcon 180B

Um produto dos esforços colaborativos na Hugging Face, Falcon 180B é um modelo de linguagem de grande escala conhecido por sua versatilidade. É habilidoso em várias tarefas de PLN como análise de sentimentos, classificação de texto e tradução de idiomas.

Melhores usos: Ideal para criar agentes conversacionais inteligentes, ferramentas de análise de texto e sistemas de suporte multilíngue.

Aplicações profissionais: Empresas podem utilizar o Falcon 180B para análise de sentimento do cliente, suporte ao cliente automatizado e pesquisa de mercado global.

Comece: O Falcon 180B da Hugging Face, como muitos outros modelos da Hugging Face, é baseado principalmente em Python. Para começar a utilizar o modelo, siga os passos descritos aqui.

LaMDA da Google

Embora não seja totalmente de código aberto, LaMDA (Modelo de Linguagem para Aplicações de Diálogo) da Google tem avançado na IA conversacional com alguns componentes acessíveis. Especializa-se em gerar diálogos naturais e fluidos e manter o contexto ao longo de conversas extensas.

Melhores usos: Ideal para criar chatbots sofisticados e assistentes virtuais.

Aplicações profissionais: As empresas podem empregar LaMDA para bots avançados de atendimento ao cliente, assistentes virtuais interativos e ferramentas educacionais envolventes.

Comece Agora: LaMDA é um pouco diferente das outras ferramentas desta lista porque não é totalmente de código aberto e ainda não está totalmente disponível ao público. Por enquanto, você pode experimentar o LaMDA no AI Test Kitchen da Google. Você também pode registrar seu interesse em oportunidades de pesquisa do Google para testar futuras iterações do LaMDA e outros modelos e ferramentas de IA.

Modelo de Linguagem Multilíngue de Acesso Aberto e Ciência Aberta Grande (BLOOM)

BLOOM se destaca por suas capacidades multilíngues, compreendendo e gerando texto em diversos idiomas. É habilidoso em comunicação interlingual, tradução e criação de conteúdo global.

Melhores usos: Ideal para criar ferramentas que exigem suporte multilíngue ou alcance global.

Aplicações profissionais: Valioso para empresas que visam mercados internacionais, oferecem suporte ao cliente em múltiplos idiomas ou realizam pesquisas globais.

Comece: BLOOM é baseado principalmente em Python. Pode ser usado e implantado usando o ecossistema da Hugging Face, que exige a instalação de transformadores e aceleração. Saiba mais e siga os passos para começar aqui.

PaLM 2 da Google

Similar ao LaMDA, o PaLM 2 da Google é um modelo de grande escala conhecido por sua compreensão avançada de linguagem e capacidades de resolução de problemas. É eficaz em tarefas complexas de linguagem, incluindo resumo, tradução e solução de problemas.

Melhores usos: Adequado para pesquisa avançada, análise de dados complexa e tarefas sofisticadas de processamento de linguagem.

Aplicações Profissionais: Pesquisadores e empresas podem usar o PaLM 2 para análise de dados aprofundada, criação de modelos complexos e desenvolvimento de soluções inovadoras impulsionadas por IA.

Como começar: A família de modelos PaLM inclui variações para diferentes casos de uso de desenvolvedores, como geração de texto e chat e até mesmo incorporação de texto. Pode ser implementada em diferentes linguagens de programação dependendo das suas necessidades. Para começar, acesse a documentação do Google.

Dolly

Dolly, desenvolvida pela Databricks, concentra-se em análise de dados e aprendizado de máquina, lidando com grandes conjuntos de dados de maneira eficiente. É excelente em processamento de dados, análise e aprendizado de máquina em larga escala.

Melhores usos: Ideal para análise de grandes volumes de dados, modelagem preditiva e tomada de decisões baseada em dados.

Aplicações profissionais: Úteis para empresas em indústrias intensivas em dados como finanças, saúde e comércio eletrônico para análises e insights preditivos.

Introdução: Dolly está hospedada no Hugging Face, onde você pode baixar várias versões e encontrar instruções sobre como começar a usar o modelo.

Cerebras-GPT

Cerebras-GPT combina software poderoso com hardware especializado, projetado para aprimorar o desempenho de modelos gerativos. Ele se especializa em alta eficiência computacional, lidando com tarefas complexas de IA de forma rápida e eficaz.

Melhores usos: Ideal para aplicações que exigem poder computacional intensivo, como análise de dados em tempo real e simulações complexas.

Aplicações profissionais: Valiosas para instituições de pesquisa e grandes empresas que lidam com tarefas de computação de alto desempenho e processamento de dados em tempo real.

Como começar: Cerebras-GPT está hospedado no Hugging Face, onde você encontrará muitas versões diferentes do modelo. Cada uma possui instruções rápidas de início, bem como detalhes sobre seu uso pretendido e o que está fora do escopo.

Perguntas Frequentes sobre IA de Código Aberto

O ChatGPT é Open-Source?

Não, o ChatGPT não é de código aberto. O ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, é baseado na arquitetura GPT (Generative Pretrained Transformer). Embora o modelo em si não seja de código aberto, a OpenAI lançou versões menores de seus modelos e algumas APIs que permitem aos desenvolvedores interagir com o ChatGPT. O código-fonte e a arquitetura completa do modelo do ChatGPT são proprietários.

O GPT é de Código Aberto?

A série GPT (como o GPT-3) desenvolvida pela OpenAI não é de código aberto. A OpenAI não liberou o código-fonte completo nem os conjuntos de dados de treinamento desses modelos. No entanto, eles fornecem acesso à API para desenvolvedores integrarem as capacidades do GPT em aplicações e serviços. Existem alternativas de código aberto inspiradas pelo GPT, como o GPT-Neo da EleutherAI, que visam fornecer funcionalidades semelhantes em um formato de código aberto.

O AI do Google é gratuito?

Algumas ferramentas e APIs de IA da Google estão disponíveis gratuitamente ou possuem um nível gratuito, mas nem todas as tecnologias de IA da Google são de código aberto ou disponíveis gratuitamente. A Google oferece vários produtos de IA e aprendizado de máquina, como o TensorFlow, que são de código aberto. No entanto, modelos mais avançados e especializados como LaMDA e PaLM 2 não são totalmente de código aberto, e o acesso a eles pode ser restrito ou sujeito aos próprios termos e condições da Google.