A vez dos SLMs: pequenos gigantes da inteligência artificial

Nos últimos anos temos acompanhado uma verdadeira revolução na área da inteligência artificial, impulsionada principalmente pelos grandes modelos de linguagem (LLMs). Essas redes neurais massivas, com bilhões de parâmetros, demonstraram capacidades impressionantes em diversas tarefas, desde a geração de texto criativo até a tradução de idiomas. No entanto, essa grandiosidade também traz consigo desafios significativos, como o alto custo computacional para treinamento e execução, além da necessidade de grandes quantidades de dados.

Assim como na evolução dos smartphones, onde nem sempre a maior bateria garante a melhor autonomia, no mundo da IA, o tamanho nem sempre é tudo. Uma nova tendência começa a ganhar força: a dos pequenos modelos de linguagem (SLMs). Essas redes neurais, com um número significativamente menor de parâmetros – geralmente abaixo de 20 bilhões – surgem como uma alternativa atraente para aplicações específicas, onde a eficiência e a agilidade são cruciais.

Um estudo recente da consultoria IDC aponta para um crescimento expressivo no uso de SLMs por empresas, especialmente na região da Ásia-Pacífico. A previsão é que, até 2026, 90% dos casos de uso de LLMs nas mil maiores empresas da região serão dedicados ao treinamento de SLMs. Essa mudança é impulsionada por fatores como o menor custo de treinamento e operação, o melhor desempenho em tarefas focadas e as opções de implementação mais flexíveis, incluindo a possibilidade de rodar esses modelos diretamente em dispositivos com poder de processamento limitado.

–
Entre no Canal do WhatsApp do Canaltech e fique por dentro das últimas notícias sobre tecnologia, lançamentos, dicas e tutoriais incríveis.
–

Essa capacidade de operar em dispositivos com recursos mais modestos abre um leque de novas possibilidades. Imagine um assistente virtual embarcado em um smartphone que responde rapidamente a comandos de voz sem a necessidade de conexão constante com a nuvem, ou um sistema de análise de dados em tempo real rodando em um sensor IoT. São cenários onde a latência precisa ser mínima e a privacidade dos dados é fundamental.

De acordo com a Gartner, os SLMs oferecem benefícios importantes em termos de segurança de dados, já que modelos menores podem ser mantidos localmente, reduzindo a exposição a riscos externos. Além disso, a transparência sobre os dados de treinamento tende a ser maior em modelos menores e mais focados, o que pode ser crucial em aplicações sensíveis.

O mercado de SLMs já demonstra um potencial significativo. Um relatório da MarketsandMarkets estima que o setor movimentará quase US$ 1 bilhão em 2025 e projeta um crescimento para US$ 5,45 bilhões até 2032, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 28,7%. Esse crescimento é impulsionado pelo aumento da demanda por computação de borda (edge computing), pela necessidade de soluções de IA que preservem a privacidade e pela busca por modelos de linguagem altamente especializados para domínios específicos.

Assim como a escolha de um smartphone não deve se limitar ao tamanho da bateria, a adoção de soluções de inteligência artificial deve considerar a adequação do modelo à tarefa. Para muitas aplicações específicas, os pequenos modelos de linguagem se mostram como uma alternativa poderosa e eficiente, pavimentando o caminho para uma IA mais acessível, ágil e integrada ao nosso dia a dia. A vez dos SLMs chegou, e eles prometem transformar a maneira como interagimos com a inteligência artificial.

Leia a matéria no Canaltech.