A Microsoft está ampliando as possibilidades de desenvolvimento e implantação de modelos de linguagem, desde soluções em nuvem até aplicações em dispositivos locais. As ferramentas e abordagens disponíveis para desenvolvedores que desejam explorar o potencial da inteligência artificial em diferentes contextos estão cada vez mais amplas.
Modelos de Linguagem: LLMs vs. SLMs
Large Language Models (LLMs) x Small Language Models (SLMs) características e aplicações:
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LLMs: Modelos com bilhões de parâmetros, como o GPT-4, oferecem alta precisão e compreensão aprofundada, sendo ideais para tarefas complexas e são geralmente hospedados na nuvem devido à sua demanda computacional.
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SLMs: Com milhões de parâmetros, são mais eficientes e adequados para tarefas mais simples, podendo ser executados em dispositivos locais, como smartphones e dispositivos de borda, graças a runtimes otimizados e hardware especializado.
Azure AI Foundry: Plataforma para Desenvolvimento de IA
O Azure AI Foundry é apresentado como uma plataforma que facilita o desenvolvimento e a implantação de modelos de IA, oferecendo:
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Catálogo de modelos, incluindo opções de código aberto e proprietárias.
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Ferramentas para ajuste fino, avaliação e implantação de modelos.(arxiv.org)
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Integração com GitHub, Visual Studio Code e Azure DevOps.
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Suporte para inferência tanto na nuvem quanto localmente.
IA Local: Vantagens na Borda
Com ferramentas como o Foundry Local e o Windows AI Foundry, os desenvolvedores podem:
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Executar modelos em dispositivos locais utilizando o ONNX Runtime.
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Utilizar APIs para tarefas como sumarização e tradução.
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Otimizar o desempenho para diferentes tipos de hardware, incluindo CPU, GPU e NPU.
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Garantir privacidade, baixa latência e capacidade de operação offline.
Personalização de Modelos: RAG vs. Fine-Tuning
As duas abordagens para personalizar modelos de linguagem são:
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RAG (Retrieval-Augmented Generation): Permite atualizações dinâmicas de conhecimento, alta interpretabilidade e menor risco de alucinações, sendo ideal para aplicações que requerem dados em tempo real.
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Fine-Tuning: Oferece baixa latência e é adequado para tarefas específicas de domínio, embora as atualizações de conhecimento sejam estáticas e a interpretabilidade seja menor.
Para mais: From Cloud to Edge: Navigating the Future of AI with LLMs, SLMs, and Azure AI Foundry | Microsoft Community Hub
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