São Paulo — InkDesign News — O uso de modelos de aprendizado de máquina (machine learning) e deep learning tem se intensificado em diversas aplicações no mercado, refletindo uma corrida tecnológica entre empresas para desenvolver soluções eficientes. As escolhas entre modelos pré-treinados e personalizados têm se mostrado cruciais para a otimização de resultados.
Arquitetura de modelo
Modelos fundacionais como o GPT-4 ou CLIP são exemplos de arquiteturas complexas que permitem resolver múltiplas tarefas com eficiência. Esses modelos são pré-treinados em grandes conjuntos de dados e oferecem versatilidade em ações como geração de texto e reconhecimento de imagem. Porém, a manutenção de tal infraestrutura demanda consideráveis recursos financeiros e computacionais.
“Os modelos são poderosos e versáteis, permitindo a execução de diversas tarefas.” (“Models are powerful and versatile, enabling the execution of various tasks.”) — Coordenador de IA, Universidade de São Paulo.
Treinamento e otimização
Por outro lado, modelos personalizados exigem uma abordagem mais direcionada. Esses modelos são construídos e treinados com dados específicos para resolver problemas definidos. Embora o tempo de desenvolvimento seja maior, os resultados frequentemente superam os de modelos fundacionais em tarefas detalhadas e específicas.
“Os modelos personalizados oferecem mais controle e podem ser otimizados para melhor performance.” (“Custom models offer more control and can be optimized for better performance.”) — Pesquisador, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.
Resultados e métricas
A escolha entre um modelo fundacional ou personalizado deve ser guiada por métricas de desempenho e necessidades específicas da aplicação. Modelos fundacionais proporcionam validação rápida em MVPs (produtos mínimos viáveis), enquanto modelos personalizados podem atingir resultados superiores em tarefas específicas que requerem alta acurácia.
O debate entre custo e benefício é fundamental; considerar a latência, o custo de operação e a privacidade dos dados são fatores decisivos na escolha da abordagem. Na prática, muitas empresas têm utilizado uma combinação de ambos os métodos para maximizar a eficácia e o controle sobre o processo de aprendizado de máquina.
Em conclusão, tanto os modelos fundacionais quanto os personalizados desempenham papéis cruciais nas aplicações de machine learning e deep learning. O futuro da pesquisa e desenvolvimento na área promete avanços significativos, especialmente na combinação de abordagens para diversas indústrias.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
