Modelos de Linguagem de Grande Escala: Autogerenciados vs Baseados em API para Empresas
Panagiota
Especialista em Marketing
in
🤖 Automação de IA
Se você está considerando usar LLMs para automatizar suas operações de serviço ao cliente, provavelmente esteve procurando respostas para perguntas como “É seguro usar o ChatGPT? Ou “Posso usar LLMs hospedados privadamente”. Sua busca termina aqui!
Este blog explora as diferenças entre LLMs auto-hospedados e sistemas de terceiros como o GPT-4, focando em qualidade, segurança e personalização.
A revolução da LLM
Modelos de Linguagem Grande ou LLMs são modelos de inteligência artificial generativa, treinados em vastas quantidades de dados. Esses modelos são elaborados para não apenas entender as complexidades da linguagem, mas também para responder contextualmente, criando uma experiência conversacional que imita a interação humana.
No ano de 2022, a OpenAI lançou o ChatGPT e o caos foi desencadeado! O ChatGPT é o exemplo perfeito do que os LLMs são e alterou completamente o cenário da IA. Muitos líderes de tecnologia seguiram a OpenAI, lançando seus próprios LLMs, como Google (Bard) e Facebook (Llama 2). Todos esses modelos abriram portas para novas possibilidades e aplicações, sendo os chatbots um dos mais proeminentes.
Chatbots alimentados por LLMs podem ser alimentados com dados específicos de negócios e oferecer respostas instantâneas, semelhantes a humanas, 24 horas por dia, 7 dias por semana. No entanto, todos perceberam rapidamente que, embora impressionantes, o ChatGPT e os demais LLMs ocultos por trás de APIs não são a solução para tudo. Privacidade de dados, problemas de alucinação e a incapacidade de fornecer respostas personalizadas em tempo real estão entre as maiores limitações.
A Abordagem de Código Aberto: GPT-4 e além
Modelos de Linguagem de Grande Escala, como o GPT-4, são treinados com bilhões de parâmetros, o que os torna ideais para uso geral. No entanto, o custo associado ao treinamento de tais modelos é enorme, tornando quase impossível para empresas menores e laboratórios de IA competirem com gigantes da tecnologia. Como resultado, as empresas não tiveram outra escolha a não ser usar o GPT-4 e os chamados "GPT-wrappers" surgiram. Essas empresas geralmente oferecem uma solução de chatbot, contando com uma integração de API com o GPT-3.5 ou GPT-4 da OpenAI. Existem muitas razões pelas quais essa abordagem não é ideal, mas as três principais estão listadas abaixo:
Proteção de dados
Confiar dados sensíveis a plataformas baseadas em nuvem levanta preocupações válidas sobre a segurança dos dados, com potenciais implicações para a perda de propriedade intelectual. Essa preocupação se estende ao potencial comprometimento de informações confidenciais de negócios e bancos de dados de clientes por meio de acesso não autorizado.
Escalabilidade
Os detalhes técnicos do GPT-4, como o número de parâmetros e seus dados de treinamento, não foram divulgados, o que reforça a desconfiança e ceticismo de muitas empresas em relação a Modelos de Linguagem de Código Fechado. Embora o tamanho exato do GPT-4 não seja conhecido, é um modelo de linguagem muito grande, o que torna muito difícil escalar para muitas solicitações simultâneas e reduzir seus tempos de resposta.
Acesso a dados dinâmicos de APIs
Enquanto o GPT-4 se destaca em responder perguntas gerais, ele falha em resolver problemas específicos de negócios. O GPT-4 tem dificuldade em seguir instruções explícitas e não consegue se conectar de maneira confiável a sistemas de terceiros. Consequentemente, as empresas acham desafiador oferecer um atendimento ao cliente personalizado e sob medida, como responder a perguntas relacionadas a pedidos em cenários de eCommerce ou fornecer atualizações de status de transações em aplicações de Fintech.
Modelos de Linguagem de Grande Escala Alojados Privadamente
Llama-2 da Meta foi lançado em 2023, seguido por uma onda de LLM de código aberto que permite que empresas ou provedores de IA hospedem LLMs em sua própria infraestrutura. Muitos laboratórios independentes de IA e algumas plataformas de IA Conversacional como Moveo.AI, começaram a treinar seus próprios LLMs proprietários usando outros LLMs de código aberto como base, como LLAMA-2 e Mistral. A diferença fundamental reside no acesso a Modelos de Linguagem hospedados de forma privada — em vez de depender de APIs externas.
Os LLMs proprietários da Moveo são treinados especificamente para atendimento ao cliente em eCommerce, Fintech e Gametech, trazendo o poder dos modelos de linguagem diretamente para a infraestrutura empresarial. Isso não apenas melhora a velocidade de processamento, mas também concede às organizações maior controle sobre a privacidade e segurança dos dados. Enquanto a Moveo oferece uma solução em nuvem com todas as garantias de privacidade e segurança de dados, ela também pode ser implantada em sistemas locais com ar isolado para empresas que não permitem compartilhamento de dados fora de sua própria infraestrutura.
Além das Perguntas Frequentes com Automação de Processos
Os benefícios de modelos hospedados privatamente vão muito além da mera eficiência. Moveo.AI capacita as empresas com soluções sob medida, facilitando não apenas perguntas frequentes, mas também automação de processos em grande escala. Os casos de uso variam de insights em tempo real, analisando dados de primeira parte, a interações personalizadas com clientes, demonstrando a adaptabilidade e versatilidade de LLMs hospedados privadamente em um ambiente empresarial.
Maior segurança, privacidade e conformidade
Preocupações primordiais, como segurança e conformidade, especialmente em indústrias regulamentadas, são uma grande preocupação. A Moveo.AI aborda essas questões com diligência, garantindo que as organizações possam aproveitar o poder dos modelos de linguagem sem comprometer a integridade dos dados, oferecendo a opção de instalação local.
Personalização
Diferentemente do GPT-4 ou de outros modelos de terceiros, os LLMs da Moveo são ajustados em conversas empresariais, garantindo a máxima precisão nas informações fornecidas. Em vez de respostas genéricas longas, os LLMs da Moveo oferecem uma experiência mais conversacional com perguntas de acompanhamento, garantindo uma experiência do cliente aprimorada. Os Modelos de Linguagem da Moveo podem não apenas responder à maioria das perguntas dos usuários, mas também se conectar de forma confiável a APIs externas para proporcionar a experiência personalizada definitiva do cliente.
Escalabilidade
Na maioria das aplicações de suporte ao cliente empresarial, Acordos de Nível de Serviço (SLAs) estão em vigor para garantir um desempenho confiável por parte dos Agentes de IA quando se trata de tempos de resposta e número de conversas simultâneas que podem ser suportadas. De nossa experiência, a oferta padrão do GPT-4 não consegue atingir SLAs de nível empresarial, pois é muito lenta e não consegue lidar com uma grande carga de solicitações. A Moveo.AI, por outro lado, é capaz de lidar com picos inesperados na demanda, apoiando o crescimento empresarial. Desde eCommerce com Black Friday e Natal até GameTech e Copa do Mundo.
Leia mais: Moveo.AI vs GPT-4
Conclusão
O panorama dos LLMs para aplicações empresariais passou por uma jornada transformadora, passando por modelos baseados em API como o GPT-4, até wrappers do ChatGPT como o ChatBase e modelos proprietários desenvolvidos por empresas como a Moveo.AI. A escolha entre LLMs auto-hospedados e baseados em API depende das necessidades e prioridades únicas de cada empresa. Para que os LLMs serão utilizados na organização?
Em cenários onde a conformidade é de suma importância nas operações, optar por LLMs proprietários se torna imperativo. Esses modelos proprietários oferecem maior controle sobre o manuseio de dados, proporcionando uma abordagem personalizada para enfrentar os desafios únicos de conformidade enfrentados pela organização. Por outro lado, para empresas que buscam uma implementação rápida de modelos pré-construídos para agilizar processos como a automação de perguntas frequentes simples, os wrappers do ChatGPT oferecem uma solução pragmática. No entanto, essa abordagem poderia ser considerada uma solução de curto prazo devido a suas preocupações com escalabilidade.