Microsoft cria IA de baixo custo capaz de rodar em smartphones e computadores simples

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A Microsoft lançou nesta terça-feira três modelos simples de IAque fazem parte de uma família de tecnologia batizada de 'Phi-3'.

A empresa disse que mesmo o menor dos três modelos teve um desempenho quase tão bom quanto o GPT-3.5, um sistema muito maior que sustentava o chatbot ChatGPT da OpenAI quando surpreendeu o mundo em seu lançamento no final de 2022.

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O menor modelo Phi-3 pode caber em um smartphone, então pode ser usado mesmo que não esteja conectado à internet. E pode ser executado nos tipos de chips que alimentam computadores regulares, em vez de processadores mais caros fabricados pela Nvidia.

Como os modelos menores requerem menos processamento, os grandes provedores de tecnologia podem cobrar menos dos clientes para usá-los. Eles esperam que isso signifique que mais clientes possam aplicar IA em lugares onde os modelos maiores e mais avançados têm sido muito caros.

Embora a Microsoft tenha dito que usar os novos modelos seria "substancialmente mais barato" do que usar modelos maiores como o GPT-4, ela não ofereceu especificações.

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Os sistemas menores são menos potentes, o que significa que podem ser menos precisos ou parecer mais desajeitados. Mas a Microsoft e outras empresas de tecnologia estão apostando que os clientes estarão dispostos a abrir mão de parte do desempenho se isso significar que finalmente podem pagar por IA.

Os clientes imaginam muitas maneiras de usar a IA, mas com os maiores sistemas "eles pensam, 'Ah, mas sabe, eles podem ficar meio caros'", disse Eric Boyd, um executivo da Microsoft. Modelos menores, quase por definição, são mais baratos de implantar, disse ele.

Boyd disse que alguns clientes, como médicos ou preparadores de impostos, poderiam justificar os custos dos sistemas de IA maiores e mais precisos porque seu tempo era tão valioso. Mas muitas tarefas podem não precisar do mesmo nível de precisão.

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Anunciantes online, por exemplo, acreditam que podem segmentar melhor os anúncios com IA, mas precisam de custos mais baixos para poder usar os sistemas regularmente.

"Quero que meu médico acerte as coisas", disse Boyd. "Em outras situações, em que estou resumindo as análises de usuários online, se estiver um pouco fora, não é o fim do mundo."

Os chatbots são impulsionados por grandes modelos de linguagem, ou LLMs, sistemas matemáticos que passam semanas analisando livros digitais, artigos da Wikipedia, artigos de notícias, registros de conversas e outros textos coletados pela internet. Ao identificar padrões em todo esse texto, eles aprendem a gerar texto por conta própria.

Mas os LLMs armazenam tanta informação que recuperar o que é necessário para cada conversa requer considerável poder de processamento. E isso é caro.

Enquanto gigantes da tecnologia e startups como OpenAI e Anthropic têm se concentrado em melhorar os maiores sistemas de IA, eles também estão competindo para desenvolver modelos menores que ofereçam preços mais baixos. Meta e Google, por exemplo, lançaram modelos menores no último ano.

Meta e Google também "open sourced" esses modelos, o que significa que qualquer pessoa pode usá-los e modificá-los gratuitamente. Esta é uma maneira comum para as empresas obterem ajuda externa para melhorar seu software e incentivar a indústria em geral a usar suas tecnologias. A Microsoft também está disponibilizando seus novos modelos Phi-3 como open source.

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Depois que a OpenAI lançou o ChatGPT, Sam Altman, CEO da empresa, disse que o custo de cada chat era de "centavos de dólar" — um enorme gasto considerando o que serviços web populares como a Wikipedia estão servindo por frações de centavos.

Agora, os pesquisadores dizem que seus modelos menores podem ao menos se aproximar do desempenho de chatbots líderes como ChatGPT e Google Gemini. Essencialmente, os sistemas ainda podem analisar grandes quantidades de dados, mas armazenam os padrões que identificam em um pacote menor que pode ser servido com menos poder de processamento.

A construção desses modelos é um equilíbrio entre poder e tamanho. Sébastien Bubeck, pesquisador e vice-presidente da Microsoft, disse que a empresa construiu seus novos modelos menores refinando os dados que foram inseridos neles, trabalhando para garantir que os modelos aprendessem com textos de maior qualidade.

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Parte deste texto foi gerada pelo próprio AI — o que é conhecido como "dados sintéticos". Em seguida, curadores humanos trabalharam para separar o texto mais nítido do restante.

A Microsoft construiu três modelos pequenos diferentes: Phi-3-mini, Phi-3-small e Phi-3-medium. O Phi-3-mini, que estará disponível nesta terça-feira, é o menor (e mais barato), mas o menos potente. O Phi-3 Medium, que ainda não está disponível, é o mais potente, mas o maior e mais caro.

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