Retrospectiva 2024: os LLMs que marcaram o ano
A inteligência artificial (IA) marcou certamente o ano de 2024. Teve até Nobel! Entre as muitas novidades, os grandes modelos de linguagem (LLMs) estiveram novamente no centro. Para celebrar, neste post, faremos nossa retrospectiva 2024 lembrando os melhores LLMs do ano que acabou.
ChatGPT-4o e ChatGPT-4o mini: excelentes e gigantes
Como falar de LLMs sem mencionar os modelos da OpenAI?
Lançados em maio de 2024, os modelos ChatGPT-4o e ChatGPT-4o mini apresentam velocidades de processamento significativamente mais rápidas e recursos aprimorados em vários domínios, incluindo texto, voz e visão. Com mais de 175 bilhões de parâmetros, esses modelos superaram o desempenho de seus antecessores, incluindo o ChatGPT-3.
Uma das características mais marcantes desses novos modelos é sua capacidade de lidar com grandes quantidades de dados com eficiência. Equipados com uma janela de contexto substancial de 128.000 tokens, eles podem processar e gerar grandes conjuntos de dados com velocidade e precisão notáveis. Além disso, seus recursos multimodais permitem que eles integrem perfeitamente imagens e dados de áudio em conversas.
No entanto, é essencial observar que os modelos GPT são proprietários, o que significa que o acesso à funcionalidade completa requer uma licença comercial ou assinatura. Essa limitação é uma consideração significativa para aqueles que desejam implantar esses modelos em ambientes de produção.
Modelo o1 da OpenAI: a estreia das IAs com “raciocínio”
O modelo o1 da OpenAI foi provavelmente um dos avanços mais significativos do ano. Introduzido em setembro de 2024, este revolucionário sistema de IA representa um salto monumental em recursos complexos de raciocínio e resolução de problemas, principalmente nos campos STEM.
Em sua essência, a série o1 possui uma impressionante variedade de recursos projetados para atuar na resolução de problemas complexos. Um dos principais destaques é o processo de raciocínio em “cadeia de pensamento”, onde o modelo trabalha com os problemas passo a passo internamente antes de fornecer uma resposta. Essa abordagem de pensamento sequencial permite que os modelos o1 lidem até mesmo com as tarefas mais complexas com precisão incomparável.
É claro que nenhuma discussão sobre IA estaria completa sem mencionar as métricas de desempenho dos modelos. Em desafios competitivos de programação, os modelos o1 ficaram no 89º percentil. Ou seja, os novos LLMs possuem desempenho equivalente aos melhores alunos da Olimpíada de Matemática dos EUA. Além disso, suas habilidades de raciocínio aprimoradas levaram a melhores resultados em pesquisa científica, codificação, matemática e análise de imagens. E tudo isso com reduções notáveis em alucinações e respostas estereotipadas. No entanto, é essencial reconhecer as limitações do modelo o1. Devido ao seu extenso processo de raciocínio, o o1 requer mais tempo e energia de computação do que outros modelos GPT, tornando-o um empreendimento significativo com uso intensivo de recursos. Além disso, a OpenAI tomou medidas para proteger a vantagem competitiva da IA, restringindo o acesso a sua cadeia interna de pensamento.
Apesar dessas ressalvas, o OpenAI o1 representa um novo paradigma em IA.
OLMo: pequeno, de código aberto e com desempenho impressionante
OLMo 2 foi o lançamento de 2024 do Allen Institute for AI (Ai2). OLMo 2 demonstrou notável superioridade sobre os modelos abertos existentes, como Llama 3.1 e Qwen 2.5, em tarefas como resposta a perguntas, resumo e raciocínio matemático. Essa conquista é particularmente notável, dada a natureza de código aberto do modelo, lançado sob a licença Apache 2.0. O que é mais impressionante é que esta nova família de modelos vem em duas versões de parâmetros – 7B e 13B – ambas treinadas em impressionantes 5T de tokens (T de trilhões!).
O OLMo 2 representa um passo significativo para a comunidade de IA, preenchendo a lacuna entre soluções proprietárias e abertas, promovendo transparência e colaboração. Para startups ou empresas com restrições orçamentárias que priorizam pesquisa, desenvolvimento ou integração de IA, esse modelo é absolutamente obrigatório.
Qwen 2.5: a família gigante de IAs de código aberto para múltiplas aplicações
Qwen 2.5 representa um salto significativo nas capacidades de IA, ostentando uma impressionante variedade de tamanhos de modelos de 0,5 bilhão a 72 bilhões de parâmetros.
Um dos aspectos mais empolgantes da família de modelos Qwen 2.5 é seu extenso pré-treinamento, que envolve até 18 trilhões de tokens. Isso aprimora o conhecimento e as capacidades dos modelos, permitindo que eles lidem com uma ampla gama de aplicações com precisão sem precedentes.
Qwen 2.5 alcança uma impressionante melhoria de 18% no desempenho em comparação com seu antecessor. Mas o que torna a família verdadeiramente notável é a sua versatilidade. Os modelos suportam até 128.000 tokens e são proficientes em mais de 29 idiomas.
Além dessas capacidades, o Qwen 2.5 possui variantes com recursos multimodais capazes de lidar com tarefas de texto, código, matemática e até compreensão de vídeo com precisão notável. A família também conta com variantes para aplicações em nichos específicos. A variante Qwen2.5-Coder é projetada especificamente para tarefas de programação, enquanto Qwen2.5-Math se destaca na resolução de problemas matemáticos.
Liberados sob a licença Apache 2.0, a natureza de código aberto de vários modelos Qwen 2.5 contribui significativamente para a inovação e colaboração na comunidade de IA.
QwQ: IA com raciocínio liberada com código aberto em fase de experimentação
O recente lançamento do QWQ-32B-Preview do Alibaba mandou ondas de choque pela comunidade de IA, destacando avanços significativos nos recursos de raciocínio de IA.
Desenvolvido pela equipe Qwen, este modelo de pesquisa experimental está prestes a revolucionar a maneira como abordamos tarefas complexas. Sua abordagem única de raciocínio permite a autoverificação e o planejamento, garantindo a precisão de suas respostas. Essa tecnologia de ponta tem o potencial de transformar indústrias que dependem de raciocínio sofisticado e insights lógicos.
Com surpreendentes 32,5 bilhões de parâmetros, o QWQ-32B-Preview supera os modelos existentes em várias áreas, incluindo tarefas analíticas e de codificação. Sua capacidade de lidar com problemas intrincados foi demonstrada por meio de resultados impressionantes em cálculos matemáticos, deduções lógicas e até mesmo desempenho AIME, onde superou os modelos o1-preview e GPT-4 da OpenAI.
Para empresas que buscam uma vantagem no processamento de grandes volumes de dados, o QWQ-32B-Preview do Alibaba é um desenvolvimento empolgante. No entanto, o acesso é atualmente limitado, pois o modelo continua em fase experimental.
LLaMA 3.2: multimodal, multilíngue e de código aberto
Em 2024, a Meta brilhou com seus modelos LLaMA de última geração. A empresa lançou o LLaMA 3.2 em setembro de 2024. A novidade conta com recursos multimodais que podem processar textos e imagens para análise aprofundada e geração de respostas, como interpretação de gráficos, mapas ou tradução de textos identificados em uma imagem. O LLaMA 3.2 inclui modelos poderosos com 8, 70 e 405 bilhões de parâmetros. Com uma janela de contexto de 128.000 tokens, os novos modelos podem lidar com entradas de dados vastas e complexas.
Ao contrário dos modelos ChatGPT, o LLaMA 3 é de código aberto, oferecendo aos usuários flexibilidade de acesso e implantação. Os modelos LLaMA são particularmente recomendados para empresas que buscam geração avançada de conteúdo e compreensão de linguagem, como atendimento ao cliente, educação, marketing e mercados de consumo.
LLaMA 3.3: o super multilíngue eficiente de código aberto
Antes do 2024 acabar… a Meta inovou de novo. Em dezembro, a empresa lançou mais um LLM, o LLaMA 3.3. O novo modelo é um LLM multilíngue de 70 bilhões de parâmetros que foi pré-treinado e ajustado para várias aplicações. Com amplo suporte a idiomas, a novidade é uma ferramenta inestimável para desenvolvedores que desejam criar aplicativos ou serviços multilíngues.
Claude 3.5 Sonnet: caro, mas excelente
Na vanguarda da atual revolução em IA está Claude, o LLM de ponta desenvolvido pela Anthropic. Sua última versão, Claude 3.5 Sonnet, possui uma impressionante janela de contexto de 200.000 tokens, equivalente a aproximadamente 150.000 palavras ou 300 páginas de texto. Essa vasta capacidade permite que o modelo compreenda nuances na interação humana e se envolva em conversas significativas que desafiariam até mesmo os linguistas mais experientes.
Os modelos atuais da família Claude – incluindo as variantes Haiku, Sonnet e Opus – se estabeleceram como as principais IAs de conversação do setor. O desempenho do Claude 3.5 Sonnet é nada menos que notável, com uma pontuação de 49,0% no benchmark SWE-bench Verified – colocando-o entre os melhores modelos do setor. Esse nível de excelência o torna uma opção atraente para empresas que buscam elevar seu jogo de IA.
Contudo, em termos de preços, o serviço de assinatura atual é baseado em créditos e pode ser salgado.
Mistral Large 2: flexibilidade semi-aberta
Com impressionantes 123 bilhões de parâmetros e uma enorme janela de contexto de 128.000 tokens, o Mistral Large 2, o modelo mais recente da Mistral, está pronto para lidar com as tarefas mais complexas de PNL com facilidade.
A capacidade do Mistral para manter a coerência em longas passagens de texto o torna a escolha ideal para aplicativos que exigem grandes volumes de processamento de documentos.
Embora não seja totalmente de código aberto, a equipe da Mistral fez um esforço conjunto para tornar seu modelo acessível à comunidade em geral. Os usuários podem facilmente baixar e implantar o Mistral Large 2 em plataformas como a Hugging Face. No entanto, vale a pena notar que, em comparação com suas contrapartes de código aberto, ajustar e personalizar esse modelo para aplicativos específicos pode ser mais desafiador.
Gemini 1.5: desempenho profissional com código fechado
Desenvolvido pelo Google, o Gemini é uma família de LLMs projetada para operar em vários dispositivos, de smartphones a servidores pesados. O que diferencia o Gemini é sua escala massiva. Estima-se que a versão pró tenha mais de 200 bilhões de parâmetros. A família Gemini 1.5, lançada em 2024, é uma das mais avançadas linhas de modelos de linguagem desenvolvidas até hoje. Porém, ela é de código fechado.
Felizmente, o Google oferece uma alternativa de código aberto com recursos comparáveis: Gemma 2. Esta versão possui três variantes com contagens de parâmetros variados – 2 bilhões, 9 bilhões e 27 bilhões – cada uma com uma janela de contexto de 8.200. Para empresas que buscam uma opção mais econômica sem comprometer a precisão, o Gemma 2 é uma excelente escolha.
Gemini 2.0 Flash: multimodal com recursos avançados de raciocínio
Em dezembro de 2024, o Google surpreendeu a comunidade de IA com a introdução do modelo experimental Gemini 2.0 Flash. A novidade possui recursos impressionantes que a diferenciam dos modelos existentes.
No coração do Gemini 2.0 Flash está a velocidade aprimorada, tornando-o duas vezes mais rápido que seu antecessor, mas mantendo uma qualidade comparável. O novo modelo também foi equipado com recursos avançados de raciocínio. Por isso, ele consegue lidar com tarefas complexas e fornecer respostas sensíveis ao contexto como maior precisão.
Gemini 2.0 Flash suporta uma ampla variedade de entradas (textos, imagens, vídeos, áudios) e oferece saídas em vários formatos, incluindo textos, áudios e imagens. Mas o que é realmente notável sobre o Gemini 2.0 Flash é sua capacidade de interagir com ferramentas como a pesquisa Google e executar códigos nativamente.
Por enquanto, o Gemini 2.0 Flash está disponível para desenvolvedores por meio da API Gemini no Google AI Studio e no Vertex AI. A disponibilidade geral está prevista para o início de 2025.
Command R: os modelos escaláveis da Cohere ideais para RAG
Um desenvolvimento empolgante que chamou nossa atenção em 2024 foi o lançamento da família Command R de modelos escaláveis da Cohere. Desenvolvidos para superar modelos populares de IA como Claude, os modelos Command R oferecem uma abordagem revolucionária para a Geração Aumentada de Recuperação (RAG).
Isso significa que os modelos Command R podem integrar perfeitamente a geração de linguagem em larga escala com técnicas de recuperação de informações em tempo real, produzindo resultados contextualmente conscientes que antes eram inimagináveis.
O modelo principal da família, o Command R +, possui impressionantes 104 bilhões de parâmetros e uma janela de contexto de 128.000 tokens. Isso permite processamento aprimorado de formato longo e recursos de conversação em vários turnos, tornando-o a ferramenta perfeita para empresas que buscam revolucionar seu atendimento ao cliente ou estratégias de IA conversacional. E a melhor parte? O Command R está disponível como um modelo de código aberto, o que significa que você pode aproveitar seu poder sem ficar preso a um fornecedor proprietário. A Cohere adota uma abordagem híbrida para o licenciamento, permitindo o uso pessoal e exigindo uma licença comercial para aplicativos mais extensos. Isso o torna a escolha ideal para empresas que desejam experimentar a tecnologia de IA de ponta sem se comprometer com uma parceria de longo prazo.
Phi-4: pequeno e impressionante
Lançado em dezembro de 2024, o Phi-4 é o mais novo LLM da Microsoft.
O novo modelo possui apenas 14 bilhões de parâmetros, mas está pronto para tarefas complexas. Este modelo, somente de decodificador baseado em transformador, possui 40 camadas. O mecanismo de atenção total do Phi-4 permite que ele considere toda a sequência de contexto de uma só vez. Com isso, ele consegue apresentar uma compreensão mais profunda das relações entre palavras e ideias. O modelo também emprega Rotary Positional Embeddings (RoPE) com uma frequência base ajustada de 250.000, o que aumenta ainda mais sua capacidade de compreender sutilezas contextuais.
Mas o sucesso do Phi-4 não se deve apenas à sua arquitetura impressionante. Suas inovações de treinamento são igualmente inovadoras. A estratégia de mistura de dados da Microsoft combina dados sintéticos, regravações da web, dados orgânicos da web, dados de código e aquisições direcionadas para criar um conjunto de dados diversificados que mantém o modelo em alerta. Isso garante que o Phi-4 seja ajustado para atender às preferências humanas.
Conclusões
E com isso encerramos nossa retrospectiva 2024 sobre os melhores LLMs do ano. Vários outros LLMs excelentes ficaram de fora, pois a quantidade de lançamentos foi excepcional. Certamente, o ritmo de novidades observado em 2024 promete um 2025 acelerado!
