Kumo apresenta modelo relacional que antecipa o futuro da LLM

São Paulo — InkDesign News — A evolução da inteligência artificial (IA) continua a impactar profundamente o setor empresarial, com o advento de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e novas abordagens de deep learning. Recentemente, Jure Leskovec, professor da Universidade de Stanford e cofundador da Kumo AI, destacou uma nova forma de IA chamada modelo de fundação relacional (RFM), que visa aprimorar a previsão de resultados em dados estruturados.
Tecnologia e abordagem
A Kumo AI introduziu a ideia de "deep learning relacional", que representa automaticamente qualquer banco de dados relacional como um gráfico interconectado. Cada linha de tabelas, como “usuários” e “pedidos”, torna-se um nó no gráfico, e as relações existentes entre eles são automaticamente mapeadas. Isso elimina a necessidade de engenharia de características manuais, um processo tradicionalmente demorado e oneroso para a criação de modelos preditivos. Leskovec aponta que “se você quer fazer machine learning (ML), desculpe, você está preso no passado”.
Aplicação e desempenho
O RFM da Kumo utiliza uma arquitetura de transformer que aprende diretamente a partir dessa representação gráfica. Essa tecnologia permite que o modelo integre informações de múltiplas tabelas simultaneamente, detectando padrões complexos. Um exemplo prático demonstrado por Leskovec mostrou como um usuário pode prever se um cliente específico realizará uma compra em 30 dias. O sistema, sem treinamento prévio no banco de dados fornecido, retornou rapidamente uma pontuação de probabilidade e uma explicação dos dados que fundamentaram sua conclusão. “Temos um modelo pré-treinado que você simplesmente aponta para seus dados, e ele dará uma previsão precisa em 200 milissegundos” (“We have a pre-trained model that you simply point to your data, and it will give you an accurate prediction 200 milliseconds later”)— Jure Leskovec, Professor, Kumo AI.
Impacto e mercado
As implicações dessa tecnologia são significativas para o futuro do trabalho com IA nas empresas. A democratização do acesso à análise preditiva significa que analistas de dados, não apenas especialistas em ML, podem agora empregar ferramentas poderosas com facilidade. Kumo delineia um futuro em que a IA empresarial é dividida em duas áreas complementares: LLMs para o manuseio de dados não estruturados e RFMs para previsões sobre dados estruturados.
Nos próximos passos, a empresa planeja lançar uma versão que permita que usuários conectem seus próprios dados e oferecer um serviço de ajuste fino para organizações que buscam máxima precisão em conjuntos de dados privados. Essa abordagem promete reduzir drasticamente o tempo e os custos para transformar dados em decisões.
Fonte: (VentureBeat – AI)