Mão de obra, orçamento e tempo!!

Tecnologia ai tem sido inestimável para empresas em todos os setores. No ano passado, a IA tornou-se ainda mais impactante.

De acordo com Explorando Tópicos, mais de 250 milhões de empresas em todo o mundo estão usando IA. Uma das maneiras pelas quais eles estão aproveitando isso é com a tecnologia de IA generativa.

Ao embarcar a jornada generativa da IA, avaliar cuidadosamente os recursos, a experiência, o orçamento e os prazos é fundamental. Construir um modelo interno exige conhecimento profundo, custos elevados e desenvolvimento prolongado, forçando as organizações a fazer uma escolha crítica: investir pesadamente na criação sob medida ou aproveitar a velocidade e a acessibilidade de soluções pré-construídas.

Antes de escrever este blog, entrei em contato com Ragoth Sundararajan, vice-presidente de Advanced Analytics & IA generativa na Índia Software. Enquanto explicava minhas ideias, fiz a pesquisa e foi isso que ele me fez: um conjunto de perguntas.

“Quando perguntamos 'construir versus comprar', devemos especificar claramente a premissa. Que parte dos modelos Gen AI estamos considerando? Por exemplo, os enormes modelos pré-treinados como GPT ou Llama – para a maioria das pessoas, “construir” não é uma opção porque o custo é proibitivo. Aí, temos que ‘comprar’ se o acesso a tais modelos não for gratuito. Quando você fala sobre 'construir', você quer dizer personalização ou ajuste fino além do LLM pré-treinado?

Ele está certo ao dizer que a questão “construir versus comprar” na IA generativa precisa ser cuidadosamente formulada. Quando se trata de modelos pré-treinados enormes, como GPT-3 ou Llama, a construção simplesmente não é viável para a maioria devido ao enorme custo e ao conhecimento necessário. Nestes casos, comprar ou acessar modelos pré-treinados por meio de APIs é a única opção viável. No entanto, a conversa se torna mais sutil quando se considera a personalização e o ajuste fino desses modelos pré-treinados.

Aqui está uma análise mais técnica!

Especificações técnicas da geração AI

• Seleção de modelo fundamental: A escolha do modelo pré-treinado depende muito de suas necessidades e recursos específicos. GPT-3 e Jurassic-1 Jumbo são poderosos, mas caros, enquanto modelos menores como BLOOM e WuDao 2.0 da EleutherAI oferecem alternativas mais acessíveis com desempenho decente.
• Significância do RAG (geração aumentada de recuperação): O RAG integra técnicas de recuperação ao processo de geração, permitindo que os modelos acessem e aproveitem informações relevantes de bancos de dados externos. Isso pode melhorar significativamente a precisão factual e o desempenho específico da tarefa. Imagine sua IA como um detetive, pesquisando pistas em uma vasta biblioteca de textos e códigos. RAG permite fazer exatamente isso, entrelaçando trechos desta biblioteca em sua própria tapeçaria criativa. Essa abordagem é perfeita quando você precisa que sua IA seja factualmente precisa e baseada em dados do mundo real.
• Complexidades de implementação: O ajuste fino e a personalização de modelos pré-treinados envolvem desafios técnicos. Você precisará de experiência em estruturas de aprendizado profundo, como TensorFlow ou PyTorch, acesso a GPUs ou TPUs poderosas e recursos de dados potencialmente significativos para ajuste fino.
• Produção e LMOps: Mover um modelo ajustado para produção requer infraestrutura, monitoramento e processos operacionais robustos. Isso inclui controle de versão, medidas de segurança e monitoramento de desempenho (LMOps) para garantir a estabilidade e confiabilidade do modelo.
• Engenharia imediata: pense nos prompts como sussurros no ouvido da sua IA, guiando sua jornada criativa. Essa abordagem envolve a elaboração do conjunto perfeito de instruções, como um mapa que leva ao tesouro criativo que você procura. É uma arte delicada, mas quando dominada, abre um mundo de possibilidades, permitindo-lhe dirigir a imaginação da sua IA com precisão.

Construir vs. Comprar em Diferentes Contextos

• Construindo modelos pré-treinados personalizados: Viável apenas para grandes organizações com recursos financeiros e experiência. Oferece máximo controle e personalização, mas tem um custo alto.
• Ajustando modelos pré-treinados: Opção mais acessível para equipes menores e startups. Requer conhecimento técnico, mas oferece bom equilíbrio entre desempenho e custo. Essa abordagem clássica é como adicionar um toque personalizado a um terno pronto. Você ajusta os parâmetros internos do modelo, como ajustar a gola ou as lapelas, para atender às suas necessidades específicas. É uma ferramenta poderosa e versátil, mas requer um conhecimento profundo do funcionamento interno do modelo.
• Usando modelos pré-treinados por meio de APIs: Opção mais fácil e rápida, mas com personalização e controle limitados. Os custos podem variar dependendo do uso.

Em última análise, a decisão entre construir ou comprar depende de suas necessidades, recursos e capacidades técnicas específicas. Se você precisar de modelos altamente personalizados para tarefas críticas, a construção pode ser justificável, apesar dos desafios. No entanto, na maioria dos casos, o ajuste fino de modelos pré-treinados ou o aproveitamento do acesso à API oferecem uma abordagem mais prática e econômica. Apesar destes obstáculos, o potencial para soluções personalizadas e tecnologia proprietária sublinha o fascínio de embarcar nesta jornada transformadora.

Comprando uma plataforma de IA generativa

A opção por uma plataforma pré-construída oferece implantação rápida e acesso imediato a um conjunto de funcionalidades, minimizando o tempo de lançamento no mercado e acelerando o ROI. Além disso, alivia o fardo do desenvolvimento de infraestruturas e da contratação especializada, permitindo que as empresas aloquem recursos noutros locais. A garantia de suporte contínuo, manutenção e segurança de dados fornecida por fornecedores respeitáveis ​​ressalta ainda mais o apelo dessa abordagem. No entanto, as limitações na personalização e a dependência do fornecedor para atualizações e melhorias apresentam desvantagens potenciais, juntamente com as implicações de custo a longo prazo das taxas de assinatura.

Em última análise, a decisão depende do equilíbrio cuidadoso entre necessidades, recursos e tolerância ao risco. Embora as soluções pré-construídas ofereçam velocidade e conveniência, os modelos personalizados proporcionam maior flexibilidade e controle sobre fluxos de trabalho personalizados. As empresas devem avaliar cuidadosamente as suas prioridades, considerando a escalabilidade, a sustentabilidade a longo prazo e o alinhamento com as restrições orçamentais. Ao pesar minuciosamente os prós e os contras de cada abordagem, as organizações podem tomar uma decisão informada que melhor se adapte às suas circunstâncias e objectivos únicos.

Considerações adicionais

• Abordagem híbrida: você pode combinar elementos de ambas as abordagens criando um modelo personalizado sobre uma plataforma pré-construída. Isso pode oferecer o melhor dos dois mundos – flexibilidade e velocidade.
• Modelos de código aberto: considere usar LLMs de código aberto como blocos de construção para sua solução personalizada. Esta pode ser uma maneira econômica de começar a usar IA generativa.
• Faça parceria com especialistas em LLM: Busque expertise de consultorias especializadas em LLM para orientar sua jornada e ajudá-lo a tomar a melhor decisão para sua organização.

Mas nem tudo são raios de sol e arco-íris: tomada de decisões estratégicas

Personalização vs. Transmissão ao vivo

• As organizações que buscam controle e personalização completos podem inclinar-se para a construção.
• Aqueles que priorizam a implantação rápida, a economia e a implementação mais fácil podem preferir comprar.

Experiência e alocação de recursos:

• A construção requer uma equipa dedicada com competências especializadas, o que pode desviar recursos das competências essenciais.
• A compra permite que as organizações aproveitem a experiência de especialistas em IA sem investir em uma equipe interna.

Mitigação de risco:

• As organizações que têm lutado com o desenvolvimento interno ou enfrentam incertezas podem achar que comprar uma solução mais prática e que reduza os riscos.

Escalabilidade e preparação para o futuro:

• A compra oferece escalabilidade com uma abordagem de pagamento conforme o uso, permitindo que as organizações lidem com as crescentes demandas dos usuários de maneira eficaz.

Acertando o equilíbrio certo

Navegar no enigma “construir versus comprar” para ferramentas de IA generativa depende de um equilíbrio delicado entre objetivos estratégicos, restrições de recursos e cronogramas de implantação. A construção proporciona uma personalização incomparável, o que exige investimentos consideráveis ​​em conhecimento e infraestrutura. Por outro lado, a compra de soluções pré-construídas oferece implantação rápida e suporte contínuo, permitindo acesso mais rápido a tecnologia de ponta. Embora a compra muitas vezes sirva como o caminho preferido para organizações que buscam uma adoção rápida e uma alocação eficiente de recursos, isso implica abrir mão de algum controle sobre a personalização. Em última análise, a escolha ideal surge de uma avaliação meticulosa de necessidades específicas, capacidades e visão de longo prazo.

Segurança, fornecedores e seu caminho para o sucesso da GenAI!

Considerações de segurança e privacidade

Independentemente do caminho escolhido, medidas de segurança robustas e conformidade com os regulamentos de proteção de dados são fundamentais. A construção de uma plataforma de IA generativa exige que as organizações implementem estas medidas de forma independente, enquanto os fornecedores respeitáveis ​​priorizam a segurança dos dados e da privacidade em soluções pré-construídas.

A importância de escolher o fornecedor certo

O sucesso de uma plataforma generativa de IA adquirida depende da seleção de um fornecedor confiável com histórico comprovado. Suporte contínuo, atualizações e alinhamento com as tendências tecnológicas são fatores cruciais. Pesquisas rigorosas são necessárias para identificar uma empresa que atenda às necessidades atuais e possa sustentar um relacionamento duradouro.

Atendendo a requisitos exclusivos

Embora as soluções pré-construídas ofereçam funcionalidades prontas para uso, as organizações com necessidades exclusivas ou especializadas devem avaliar cuidadosamente as limitações de personalização. A construção pode tornar-se uma opção mais atraente se uma solução não puder alinhar-se adequadamente com requisitos específicos.

Olhando para o futuro: Adaptando-se às tendências tecnológicas

Dado o ritmo dos avanços tecnológicos, as organizações devem escolher soluções que permaneçam alinhadas com as tendências em evolução. A compra de um serviço de plataforma de IA generativa pode oferecer atualizações contínuas, garantindo que a arquitetura permaneça atualizada.

Considerações finais: Uma abordagem estratégica para IA generativa

Navegando no enigma “construir vs. comprar” em IA generativa requer uma abordagem diferenciada. Embora as plataformas LLM pré-construídas ofereçam implantação rápida e suporte contínuo, sua personalização limitada pode não atender às suas necessidades personalizadas. Construir seu próprio LLM, com seu potencial incomparável de controle e propriedade intelectual, exige recursos e experiência significativos. Para modelos pré-treinados enormes, como GPT ou LaMDA, a compra costuma ser a única opção realista devido aos seus custos proibitivos. Em última análise, a decisão depende de seus objetivos específicos: você prioriza o ajuste fino e a personalização em cima de um LLM existente ou o acesso rápido a funcionalidades prontas para uso? Escolha com sabedoria, considerando seus recursos, tolerância ao risco e o cenário em constante evolução da IA ​​generativa. Lembre-se de que seu caminho não envolve apenas tecnologia; trata-se de construir um futuro movido pela magia da IA.

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• Fonte: https://www.smartdatacollective.com/generative-ai-should-we-build-or-buy-llm-powered-platforms/