A Sopa de Letrinhas da IA
A corrida pelos grandes modelos de linguagem (LLMs) acelerou de tal forma que já perdemos a conta de quantos existem — mas vale listar os principais para entender a amplitude do ecossistema. Entre os proprietários de maior destaque estão o GPT-3, GPT-3.5 e GPT-4, desenvolvidos pela OpenAI; o Claude 1, Claude 2 e Claude 3, da Anthropic; e a família PaLM (PaLM 1 e PaLM 2), além do mais recente Gemini, ambos da Google. Cada um desses modelos trouxe avanços em compreensão de contexto, geração de texto e especialização em tarefas como programação, resumo e tradução.
No universo open source, o Meta abriu caminho com o LLaMA (LLaMA 1 e LLaMA 2), que serviu de base para projetos como o Alpaca e o Vicuna. Surgiram também o BLOOM, liderado pelo BigScience, e suas variações como BLOOMZ (focado em zero-shot), além de iniciativas europeias como o Aleph Alpha. Ao mesmo tempo, laboratórios independentes lançaram o Mistral 7B, o Falcon (7B, 40B e 180B) e o StableLM, que democratizaram o acesso a capacidades antes restritas a grandes empresas.
Não podemos esquecer das soluções regionais e de nicho: na China, o Baidu Ernie, o Alibaba Tongyi Qianwen e o Huawei PanGu têm forte adoção local; o Tsinghua lançou o ChatGLM; já no Brasil e América Latina, startups vêm experimentando adaptações e fine-tunings desses modelos, criando versões afinadas para nosso idioma e contextos culturais. Há ainda os modelos especializados em código, como o CodeGen, e os focados em embeddings, como o Cohere Command.
Mesmo com essa diversidade, o ponto central é que o valor de um LLM não reside na sigla ou na quantidade de parâmetros, mas na aplicação. Seja para automatizar atendimento ao cliente, gerar insights estratégicos, acelerar pesquisa ou criar experiências conversacionais únicas, o que faz a diferença é a qualidade do prompt, o pipeline de pós-processamento, a integração com bases de dados e a governança de uso. Um GPT-4 “puro” pode entregar resultados medíocres se mal configurado, enquanto um modelo de 7 bilhões de parâmetros pode surpreender quando bem ajustado.
Portanto, ao escolher um LLM, pergunte menos “qual” e mais “por quê” e “para quê”. Investir em etiquetagem de dados, na curadoria de prompts e na análise crítica dos resultados costuma render muito mais retorno do que perseguir sempre o modelo com mais camadas. No fim, o grande diferencial competitivo será o que você constrói em cima dessas fundações — não a fundação em si.
