A inteligência artificial generativa, com destaque para os LLMs, está transformando a forma como as empresas funcionam. No entanto, diante de tantas opções disponíveis, como decidir qual modelo é o mais adequado para o seu contexto? A escolha entre modelos LLMs open source ou proprietários é uma decisão estratégica que ganhou ainda mais relevância nas últimas semanas, especialmente após o alvoroço causado pela DeepSeek.
Neste artigo, vamos explorar as principais diferenças entre os modelos LLMs open source e proprietários, destacando fatores que muitas vezes são ignorados nas discussões sobre a escolha de soluções. Entender essas nuances é essencial para tomar decisões estratégicas e alinhadas às necessidades do seu negócio.
O que são modelos LLMs?
Grandes Modelos de Linguagem, ou Large Language Models (LLMs) em inglês, são sistemas complexos de inteligência artificial baseados em redes neurais profundas que aprendem padrões em vastos conjuntos de dados textuais. Essa aprendizagem permite que eles gerem texto, respondam a perguntas e até mesmo criem código.
A base de tudo isso é a arquitetura de transformers que permite o processamento paralelo de dados e a compreensão de contextos complexos.
Qual a diferença entre os modelos LLMs Open Source e os proprietários?
A principal diferença dos modelos LLMs Open Source para os modelos proprietários está na abertura do código.
Modelos LLMs Open Source oferecem acesso ao código fonte, possibilitando uma visão detalhada de seu funcionamento. Essa característica proporciona mais clareza, liberdade para personalizações e a oportunidade de ajustar o modelo conforme demandas específicas.
São exemplos de modelos LLMs Open Source: Llama, MPT, Falcon, Qwen, Mistral, Yi, Mixtral, Phi-2, DeciLM e mais recentemente o DeepSeek.
Já Modelos LLMs Proprietários são criados e gerenciados por organizações privadas, mantendo o acesso ao código fonte restrito. Normalmente, destacam-se por oferecer praticidade, suporte especializado e melhorias contínuas, embora apresentem limitações em termos de customização.
São exemplos de modelos LLMs proprietários: ChatGPT, BARD, PaLM 2, Claude 2, Grok e Gemini.
A seguir temos uma ilustração que traz os principais modelos proprietários e open source que temos no mercado atualmente em uma linha do tempo junto com o tamanho em Bilhões de parâmetros que eles possuem.
Principais modelos proprietários e open source no mercado atualmente. Fonte: DeepLearning.ai
As diferenças entre os modelos LLMs Open Source e Proprietários não param por aqui. Depois de entender mais sobre o código dos modelos open source, vamos analisar mais fatores que os diferenciam. Continue lendo!
E o que faz parte deste código aberto (ou deveria fazer)?
Compreender os detalhes de um modelo open source vai além de utilizá-lo. Desde o código fonte até os pesos aprendidos, esses modelos oferecem transparência e flexibilidade para personalização e otimização. Vamos analisar os principais aspectos que compõem um modelo open source, como:
- Código Fonte Completo
- Dados de Treinamento (Potencialmente)
- Pesos do Modelo
- Arquitetura Detalhada
- Processo de Treinamento
- Algoritmos e Técnicas
- Comunidade e Documentação
A seguir, vamos explorar cada um desses tópicos em detalhes:
Código Fonte Completo
É possível acessar o código que define a arquitetura do modelo, incluindo detalhes, por exemplo, camadas de transformadores, as funções de ativação e os algoritmos de otimização. Isso proporciona uma visão detalhada de sua construção e do modo como ele interpreta os dados.
Dados de Treinamento (Potencialmente)
Em alguns casos, as informações utilizadas no treinamento do modelo podem ser compartilhadas ou descritas em detalhes. Isso possibilita analisar a qualidade dos dados, reconhecer possíveis vieses e entender as limitações do modelo. Contudo, vale destacar que a divulgação desses dados é rara, principalmente por questões relacionadas à privacidade e ao grande volume dos conjuntos de dados.
Pesos do Modelo
Os “pesos” em modelos de LLMs (Large Language Models) são os parâmetros numéricos que o modelo ajusta durante o processo de treinamento para aprender as relações e padrões presentes nos dados. Em outras palavras, cada peso representa a força de conexão entre os neurônios (ou unidades) de uma rede neural.
Arquitetura Detalhada
Informações completas sobre a composição do modelo, incluindo a quantidade de camadas, o tamanho das embeddings e os ajustes dos hiperparâmetros. Essas informações possibilitam reproduzir o modelo, testar variações nas configurações e aprimorar sua eficiência para atender a demandas específicas.
Processo de Treinamento
Informações sobre o processo de treinamento do modelo, como os recursos computacionais empregados (incluindo o hardware utilizado), os métodos de otimização aplicados e as métricas avaliadas ao longo do treinamento. Isso ajuda a entender como o modelo aprendeu e como replicar ou melhorar o processo.
Algoritmos e Técnicas
Informações sobre os algoritmos e técnicas aplicados na criação do modelo, por exemplo, métodos de pré-processamento de texto, técnicas de aumento de dados e estratégias de regularização.
Comunidade e Documentação
Normalmente, projetos de código aberto contam com uma comunidade engajada de profissionais de desenvolvimento e pessoas usuárias que colaboram ativamente, trocando experiências, compartilham conhecimento, criando recursos e oferecendo suporte e apoio. Além disso, a documentação técnica costuma ser mais completa e acessível, facilitando a compreensão e a aplicação prática do modelo.
As principais diferenças entre modelos LLMs Open Source e Proprietários
Comparar modelos open source e proprietários é essencial para entender suas vantagens e limitações. A seguir, vamos explorar aspectos como confiança, customização, custos e suporte para ajudar você a escolher a melhor opção para suas necessidades.
1. Transparência e Confiança
- Open Source: O acesso total ao código fonte permite auditorias, identificação de potenciais vieses e a validação dos métodos de treinamento. Ideal para quem busca entender e controlar cada aspecto do modelo.
- Proprietário: O modelo é uma “caixa preta”. Embora possa entregar resultados de alta qualidade, a falta de transparência dificulta a verificação e a personalização, o que pode ser um problema em áreas sensíveis.
2. Personalização e Customização
- Open Source: Permite ajustar o modelo para tarefas e dados muito específicos de um negócio. Essencial para setores como Saúde, Jurídico ou Engenharia, que usam terminologias próprias.
- Proprietário: Oferece soluções prontas para uso, mas com pouca flexibilidade. Você fica dependente das atualizações e funcionalidades definidas pela empresa fornecedora.
3. Custos e Recursos
- Open Source: O modelo em si é gratuito, mas a implementação e o treinamento exigem infraestrutura (servidores potentes, GPUs) e conhecimento técnico especializado, o que pode gerar custos significativos.
- Proprietário: Envolve taxas de licenciamento e de uso (como consumo de tokens), mas o suporte técnico, as atualizações e a escalabilidade são geralmente garantidos pela empresa fornecedora.
4. Suporte e Segurança
- Open Source: A comunidade de profissionais de desenvolvimento pode ajudar a resolver problemas e identificar vulnerabilidades, mas não há garantia de suporte formal com níveis de serviço (SLAs) definidos.
- Proprietário: Oferece suporte dedicado, atualizações de segurança e garantias de desempenho, o que é crucial para aplicações críticas.
Como escolher o modelo LLM ideal?
A escolha entre modelos LLMs open source e proprietários é uma decisão estratégica que pode impactar diretamente os resultados do seu projeto ou negócio. Cada abordagem tem suas vantagens e é mais adequada para diferentes contextos. A seguir, vamos explorar como escolher um modelo LLM.
Quando escolher um modelo LLM Open Source?
- Pesquisa e Desenvolvimento: Ideal para Universidades, Startups e empresas que buscam inovar e experimentar novas abordagens com a Inteligência Artificial.
- Áreas especializadas: Em cenários onde as tarefas, os dados e a linguagem possuem alto grau de especificidade, a flexibilidade de personalização oferecida por um modelo de código aberto pode proporcionar resultados mais eficazes.
Quando escolher um Modelo LLM Proprietário?
- Sistemas essenciais: Para ambientes que demandam máxima confiabilidade, suporte constante e proteção avançada, como em grandes organizações.
- Facilidade de integração: Caso sua empresa opere com uma infraestrutura tecnológica robusta, a integração “plug and play” de um modelo fechado pode otimizar esforços e reduzir custos.
Uma abordagem híbrida pode ser a ideal
A escolha entre modelos LLMs open source e proprietários depende dos seus objetivos de negócio, das suas capacidades técnicas e das suas necessidades de segurança e conformidade. Por isso, em alguns casos, uma abordagem híbrida pode ser a melhor solução.
Um modelo híbrido de LLMs pode combinar o melhor de diferentes abordagens, por exemplo, unindo a flexibilidade e inovação dos modelos open source com a robustez e suporte técnico dos modelos proprietários. Para as empresas, essa estratégia pode oferecer o equilíbrio ideal entre personalização e confiabilidade.
Essa abordagem vai demandar uma orquestração de múltiplos modelos LLMs e Small Language Models (SLMs).
Modelos de Linguagem Pequenos (ou em Inglês, Small Language Models, SLMs) são modelos de IA mais compactos que os modelos grandes (LLMs). Com parâmetros que variam de milhões a poucos bilhões, eles são ideais para dispositivos com recursos limitados, operações em busca de redução de custos ou ainda casos de uso muito específicos.
Em um mercado cada vez mais competitivo, a capacidade de integrar e gerenciar diferentes modelos de forma estratégica se torna um diferencial crucial, transformando a IA em uma verdadeira vantagem competitiva.
Segundo pesquisa que a CB Insights fez com seus clientes, as organizações estão priorizando experimentar com vários modelos de LLMs, com 94% usando 2 ou mais fornecedores de LLM em suas operações. Entre os benefícios apontados estão a otimização da IA para casos de uso específicos, controle de custos e a redução da dependência de um único fornecedor.
Qual o modelo LLM da StackSpot AI?
Embora a StackSpot AI utilize, por padrão, os modelos ChatGPT da OpenAI, entendemos que cada necessidade é única. Por isso, as contas podem ser configuradas para incluir vários outros modelos, possibilitando uma verdadeira orquestração de modelos LLMs e SLMs dentro da plataforma.
Inclusive, na plataforma é possível criar interação entre agentes de IA que operam em diferentes modelos de LLM, garantindo interações ajustadas às necessidades específicas de cada pessoa usuária e organização.
Conclusão
A escolha entre modelos LLMs open source e proprietários é uma decisão estratégica que exige uma análise cuidadosa. Cada abordagem oferece vantagens únicas, desde a transparência e personalização dos modelos open source até a praticidade e suporte dos modelos proprietários. Avaliar as necessidades do seu negócio é essencial para tomar a decisão mais alinhada aos seus objetivos.
Além disso, considerar fatores como custos, segurança e suporte pode ajudar a determinar qual modelo melhor atende às suas demandas. Em alguns casos, uma abordagem híbrida pode ser a solução ideal, combinando o melhor dos dois mundos para maximizar resultados e eficiência.
Agora queremos ouvir você! Qual modelo LLM parece mais adequado para o seu contexto? Compartilhe suas opiniões, dúvidas ou experiências nos comentários abaixo.
Referências
- 10 LLMs (Large Language Models) Open-Source Para Uso Comercial – Data Science Academy
- 8 principais LLMs de código aberto para 2024 e seus usos | DataCamp
- Uma introdução aos Large Language Models | by Nelson Frugeri, Jr | Medium
- How Transformer LLMs Work – DeepLearning.AI
- The foundation model divide: Mapping the future of open vs. closed AI development – CB Insights Research
- Should enterprises adopt closed-source or open-source AI models? – CB Insights Research
