No boom da IA generativa, empresas têm acesso a inúmeros Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). O desafio, segundo a IBM em análise para o VentureBeat, não é a falta de opções, mas escolher o LLM ideal para cada caso de uso específico.
Abundância de Modelos, Dilema de Escolha
Clientes corporativos usam 'de tudo um pouco', combinando modelos open source, proprietários e da própria IBM. Essa flexibilidade exige critério para otimizar cada LLM em custo, desempenho, segurança e governança. A simples disponibilidade de muitos modelos pode levar à paralisia ou a escolhas subótimas se a estratégia não for clara.
Foco no Uso, Não no Modelo em Si
A plataforma watsonx da IBM busca facilitar essa harmonização, permitindo testar, governar e implementar o LLM mais adequado, seja da IBM (como os da família Granite) ou de terceiros. O essencial é a aplicação prática e o resultado de negócio. A técnica de 'Retrieval-Augmented Generation' (RAG) é vital neste contexto, conectando LLMs genéricos aos dados empresariais proprietários para gerar respostas contextualmente precisas e relevantes, mitigando o risco de informações desatualizadas ou irrelevantes.
Análise: Escolha Criteriosa é Estratégica e Econômica
Selecionar o LLM certo impacta diretamente o Retorno Sobre o Investimento (ROI). Um modelo superdimensionado para uma tarefa simples eleva custos desnecessariamente, enquanto um modelo inadequado pode comprometer a qualidade da solução, a experiência do usuário e a reputação da empresa. A governança de IA – garantindo ética, transparência e conformidade – também se complexifica em um ambiente multimodelo sem critérios de seleção e gestão bem definidos. A tendência, conforme apontado pela IBM e observado no mercado, é um futuro 'multimodelo'. As empresas não dependerão de um único super LLM, mas de um portfólio de modelos, incluindo LLMs menores e especializados, que são mais eficientes e econômicos para tarefas específicas.
A mensagem central da IBM, conforme divulgado pelo VentureBeat, é clara: a experimentação com diferentes LLMs é válida e encorajada, mas a estratégia de implementação deve ser guiada pela profunda adequação do LLM ao problema de negócio específico, e não o contrário. A chave para o sucesso reside na curadoria inteligente e na orquestração eficaz desses diversos modelos de IA.
(Fonte original: VentureBeat)
