São Paulo — InkDesign News — A Snowflake lançou novas tecnologias de inteligência artificial que visam otimizar a geração de consultas SQL a partir de linguagem natural e a eficiência nas inferências de modelos de aprendizado profundo (deep learning). Esses desenvolvimentos buscam melhorar o desempenho e a aplicabilidade em ambientes corporativos, desafiando as limitações dos atuais modelos de LLM (Large Language Models).
Tecnologia e abordagem
O projeto Arctic-Text2SQL-R1 da Snowflake utiliza um método de aprendizado por reforço alinhado à execução, focando na capacidade de as consultas SQL geradas serem precisas na execução. Diferente do que ocorre em muitos LLMs, que apenas imitam padrões de sintaxe, essa abordagem treina os modelos com um sinal de recompensa simples baseado na correção da execução. Com isso, “nós treinamos o modelo diretamente sobre o que mais importa: se a consulta roda corretamente e usa isso como uma recompensa simples e estável,” afirmou Yuxiong He, Engenheiro de Software Distinto da Snowflake.
Aplicação e desempenho
Além do Arctic-Text2SQL-R1, a Snowflake também apresentou o Arctic Inference, que melhora a resposta de sistemas de inferência AI. Ele emprega uma técnica chamada Shift Parallelism, que ajusta a estratégia de paralelização com base nos padrões de tráfego em tempo real, permitindo maior eficiência sem causar complexidade adicional ao sistema. “O Arctic Inference torna a inferência de IA até duas vezes mais responsiva do que qualquer oferta de código aberto,” disse Samyam Rajbhandari, Arquiteto Principal de IA na Snowflake.
Impacto e mercado
Essas inovações têm o potencial de transformar o modo como as empresas lidam com consultas de dados e inferências, especialmente em cenários onde a adoção de ferramentas de análise de dados enfrenta resistência. A proposta de valor é clara: ao priorizar a correção de execução sobre padrões sintáticos, o Arctic-Text2SQL-R1 busca reduzir a lacuna existente entre consultas que são semanticamente corretas e aquelas que fornecem insights confiáveis. Essa mudança pode ser decisiva para a adoção de tecnologias de IA nas práticas empresariais, permitindo que as organizações façam melhores decisões baseadas em dados.
O próximo passo para a Snowflake com essas tecnologias será integrar ainda mais suas soluções aos fluxos de trabalho das empresas, garantindo que a adoção seja simplificada e que os benefícios sejam rapidamente percebidos no desempenho e na eficiência.
Fonte: (VentureBeat – AI)
