O avanço da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML) tem sido um tema quente, com muitas empresas tentando se adaptar a essas novas tecnologias. No entanto, há quem já esteja na vanguarda, como o Ordnance Survey (OS), o serviço nacional de mapeamento do Reino Unido. O CTO da OS, Manish Jethwa, compartilha insights valiosos sobre como construir modelos de fundamento para IA e como essas ferramentas podem transformar a maneira como lidamos com dados geoespaciais. Vamos explorar as dicas que podem ajudar você a estruturar seus próprios modelos de IA.
Entendendo o Caso de Uso
Um dos primeiros passos na construção de modelos de fundamento é ter um caso de uso sólido. Jethwa destaca que a OS desenvolve seus modelos a partir de um vasto histórico de coleta de dados de alta precisão. Ao invés de depender apenas de modelos prontos desenvolvidos por grandes empresas, eles estão construindo seus próprios modelos do zero, com conjuntos de dados rotulados internos. Isso permite uma maior flexibilidade e precisão na extração de recursos ambientais, mesmo em áreas onde os dados são sensíveis a direitos autorais. Essa abordagem não só economiza recursos, mas também garante que o modelo esteja alinhado às necessidades específicas da organização.
O Que Isso Significa para Você?
Se você está pensando em adotar IA na sua empresa, comece definindo claramente qual poblema você quer resolver. Não se jogue de cabeça na construção de modelos sem entender o que precisa. Em vez de desenvolver tudo do zero, considere como você pode usar seus dados existentes para treinar e refinar seus modelos.
Métodos com Propósito
Outra lição importante é estabelecer métodos com propósito. Jethwa menciona que o treinamento focado é essencial para evitar desperdícios. A OS alimenta seus modelos com dados em blocos, o que facilita a curadoria de dados e a construção de conjuntos rotulados. Esse processo incremental, começando com um modelo pequeno e aumentando aos poucos a quantidade de dados, tem se mostrado eficaz — e barato. E o mais impressionante é que esses modelos menores têm superado alguns modelos maiores de fornecedores conhecidos, provando que nem sempre tamanho é documento.
Aprendendo com os Erros
É vital aprender com os erros ao longo do caminho. Não tenha medo de ajustar sua abordagem. Se um conjunto de dados não está gerando os resultados esperados, reveja-o e faça os ajustes necessários. A flexibilidade é crucial.
Fine-Tuning com LLMs
Embora a OS desenvolva seus próprios modelos de fundamento, isso não significa que eles ignoram os modelos de linguagem grandes (LLMs) disponíveis no mercado. Jethwa enfatiza a importância de fazer fine-tuning em modelos existentes, usando ferramentas como Azure e Python. Parcerias com empresas como a IBM também podem abrir novas possibilidades para resolver desafios relacionados a dados.
Dicas Práticas para Fine-Tuning
- Use documentação interna como base para guiar o fine-tuning.
- Explore diferentes LLMs e descubra qual atende melhorr suas necessidades.
- Considere a colaboração com outras empresas para enriquecer suas soluções.
Comercialização e Oportunidades Futuras
Um ponto interessante levantado por Jethwa é a possibilidade de comercializar esses modelos no futuro. Entretanto, a questão do copyright é delicada, especialmente quando se trata de dados públicos. A OS precisa encontrar um equilíbrio entre compartilhar seus recursos e proteger os dados que pertencem ao público britânico.
Reflexões sobre o Futuro
A visão de Jethwa para o futuro da IA é bastante intrigante. Imagine um interface onde você pode interagir com um mapa e fazer perguntas específicas, como "onde estão os colégios?" e o sistma dialoga com você para refinar a busca. Esse tipo de interação pode transformar a maneira como acessamos e utilizamos dados.
Considerações Finais
Construir modelos de fundamento em IA não é uma tarefa simples, mas as lições de Jethwa podem ser um guia valioso. A chave é começar com um uso claro e específico, estabelecer métodos focados, e não ter medo de ajustar o caminho ao longo do processo. A IA tem um potencial imenso, mas é preciso abordá-la com cautela e estratégia, sempre mantendo um olho no futuro e nas oportunidades que ele pode trazer.
Portanto, se você está pensando em embarcar nessa jornada, lembre-se: a construção de modelos de IA é um processo evolutivo. Esteja disposto a aprender, adaptar e, acima de tudo, inovar.