Desenvolvendo Produtos Alimentados por IA com Modelos Fundamentais

Sumário

• Introdução
• O progresso da IA e os desafios enfrentados pelas equipes de IA
• O que é desenvolvimento centrado em dados
• Caso de estudo: Desenvolvendo AI preditiva
• Abordagens para o desenvolvimento de dados
  • Operações centradas em dados
  • Desenvolvimento contínuo
• Caso de estudo: Desenvolvendo AI generativa
• Abordagens para o desenvolvimento de Generative AI
  • Operações centradas em dados
  • Desenvolvimento contínuo
• Conclusão
• FAQs

🚀 Introdução

Olá a todos e bem-vindos! Neste artigo, vamos falar sobre como desenvolver produtos alimentados por IA usando modelos fundamentais e o desenvolvimento centrado em dados. Meu nome é Vincent e sou um engenheiro fundador da empresa Snorkel. Comecei minha jornada na empresa quando ainda éramos um pequeno projeto de pesquisa no Laboratório de Inteligência Artificial de Stanford. Desde então, crescemos para servir algumas das maiores empresas do mundo, ajudando-as com seus fluxos de trabalho de desenvolvimento de dados e de IA.

O progresso da IA e os desafios enfrentados pelas equipes de IA

Nos últimos anos, temos visto um progresso incrível na área de IA, impulsionado por modelos de linguagem cada vez mais sofisticados, como o GPT-4 e o BERT. Esses modelos estão impulsionando o surgimento de novas experiências e avanços emocionantes no espaço da IA em geral. No entanto, a adoção e os resultados da IA em empresas ainda são lentos em comparação com o progresso técnico. Muitos projetos de IA nunca chegam à produção e os investimentos em IA são caros, enquanto o retorno sobre o investimento é baixo. Para mudar esse cenário, as equipes de IA precisam adotar novas abordagens que coloquem os dados no centro do desenvolvimento.

⚙️ O que é desenvolvimento centrado em dados

O desenvolvimento centrado em dados é uma abordagem fundamental para construir produtos alimentados por IA. Ela envolve o uso de dados como interface de desenvolvimento e foca em operações centradas em dados para impulsionar o progresso e a eficiência do desenvolvimento de IA.

No desenvolvimento centrado em dados, o treinamento e a curadoria dos conjuntos de dados de treinamento são cruciais para obter uma IA de Alta qualidade. Em vez de depender exclusivamente de modelos externos, como modelos de linguagem genéricos, as equipes de IA podem aproveitar suas próprias fontes de dados e conhecimento para adaptar esses modelos às suas necessidades específicas.

📈 Caso de estudo: Desenvolvendo AI preditiva

Vamos começar com um exemplo de como o desenvolvimento centrado em dados pode ser aplicado a problemas de IA preditiva. Trabalhamos com uma empresa de tecnologia de dados que desejava construir aplicativos de IA preditiva para classificar a metadados de vídeos. Eles tinham um conjunto de dados com mais de 600 classes de vídeos com sobreposição e uma ontologia complexa.

O problema enfrentado pela empresa envolvia desafios relacionados ao esquema de classificação, inicialização a frio e ajuste fino do modelo. No entanto, usando a abordagem centrada em dados, conseguimos superar esses desafios e fornecer resultados de alta qualidade em um curto período de tempo.

✒️ Abordagens para o desenvolvimento de dados

Existem várias abordagens que podem ser adotadas no desenvolvimento de dados, dependendo das necessidades específicas de cada organização e do tipo de problema que está sendo abordado. Vamos explorar duas abordagens principais: operações centradas em dados e desenvolvimento contínuo.

⚙️ Operações centradas em dados

As operações centradas em dados são interfaces de alto nível que permitem a equipe de IA realizar tarefas de desenvolvimento de dados de forma programática e escalável. Isso inclui tarefas como rotulagem, limpeza, amostragem e sinalização de dados. Ao tornar essas operações programáticas, é possível otimizar o processo de desenvolvimento de dados e aumentar a eficiência.

🔄 Desenvolvimento contínuo

O desenvolvimento contínuo é um aspecto essencial do desenvolvimento centrado em dados. Ele envolve a manutenção contínua e aprimoramento dos modelos de IA à medida que surgem novos dados e requisitos. Isso inclui a identificação de erros, a correção de dados, a atualização de modelos e a adaptação contínua ao longo do tempo. O desenvolvimento contínuo garante que os modelos de IA permaneçam precisos, relevantes e em conformidade com as necessidades em constante mudança da organização.

🎨 Caso de estudo: Desenvolvendo AI generativa

Agora, vamos explorar como o desenvolvimento centrado em dados pode ser aplicado a problemas de AI generativa. A AI generativa tem o objetivo de preencher lacunas e produzir saídas com base em um Prompt contextual. Isso pode incluir texto, imagem, áudio, entre outros. Embora a AI generativa esteja em estágio inicial, já estamos vendo aplicações empolgantes nessa área.

⚡ Abordagens para o desenvolvimento de generative AI

Assim como no caso da AI preditiva, o desenvolvimento centrado em dados também desempenha um papel fundamental no desenvolvimento de generative AI. Vamos explorar as abordagens de operações centradas em dados e desenvolvimento contínuo.

⚙️ Operações centradas em dados

Da mesma forma que no desenvolvimento de AI preditiva, as operações centradas em dados desempenham um papel crucial no desenvolvimento de generative AI. Elas permitem que a equipe de IA amplie sua expertise em uma escala maior e automatize processos que seriam demorados e dispendiosos se feitos manualmente. Essas operações incluem rotulagem, filtragem e sinalização de dados, bem como a criação de regras e heurísticas programáticas para guiar o desenvolvimento dos modelos.

🔄 Desenvolvimento contínuo

No desenvolvimento de generative AI, o desenvolvimento contínuo também é essencial. A equipe de IA precisa estar preparada para atualizar e adaptar seus modelos à medida que novos dados e requisitos surgem. Isso inclui a correção de erros, a reformulação de regras e heurísticas, e a adaptação do modelo para alcançar resultados cada vez melhores.

🧩 Conclusão

O desenvolvimento centrado em dados é uma abordagem poderosa para construir produtos alimentados por IA. Ao colocar os dados no centro do desenvolvimento, as equipes de IA podem aproveitar suas próprias fontes de dados e conhecimento para criar sistemas mais eficientes e precisos. As operações centradas em dados e o desenvolvimento contínuo são peças-chave desse processo, permitindo que as equipes iterem rapidamente, corrijam erros e adaptem seus modelos ao longo do tempo.

Estamos apenas no início desta jornada de IA, mas a importância dos dados nunca será reduzida. O desenvolvimento centrado em dados continuará a desempenhar um papel crucial na criação de produtos alimentados por IA que sejam diferenciados e de alta qualidade.

Se você tiver alguma dúvida ou quiser saber mais sobre como implementar o desenvolvimento centrado em dados em sua empresa, não hesite em entrar em contato conosco!

- [Snorkel](https://www.snorkel.org/)