Pesquisa semântica vs. afinação: Qual é o melhor para treinar a IA na sua empresa?

No atual panorama empresarial orientado para a tecnologia, é fundamental tirar partido da inteligência artificial de forma eficaz. Com o surgimento de modelos avançados como o GPT-3.5, as empresas são frequentemente confrontadas com uma decisão crucial: Devem afinar estes modelos nos seus conjuntos de dados específicos ou devem optar pela pesquisa semântica para as suas necessidades? Esta publicação do blogue tem como objetivo esclarecer ambos os métodos, fornecendo uma comparação abrangente para ajudar as empresas a tomar uma decisão informada.

Compreender o ajuste fino

A afinação é análoga ao aperfeiçoamento de um conjunto de competências em vez da aprendizagem de um conjunto totalmente novo. Imagine um pianista formado em música clássica; embora tenha uma compreensão básica do piano, tocar jazz pode exigir alguns ajustes. Do mesmo modo, a afinação fina permite que os modelos de IA pré-treinados, já equipados com uma grande quantidade de conhecimentos, sejam “ajustados” para tarefas específicas.

No domínio da IA, o ajuste fino é uma aplicação da aprendizagem por transferência. A aprendizagem por transferência permite que um modelo, treinado inicialmente num vasto conjunto de dados, seja novamente treinado (ou “afinado”) num conjunto de dados mais pequeno e específico. A principal vantagem é o facto de não se começar do zero. O modelo tira partido da sua extensa formação prévia e ajusta minimamente os seus parâmetros para se alinhar com os novos dados, tornando o processo de aprendizagem mais rápido e mais adaptado.

No entanto, um equívoco comum é o de que a afinação dota o modelo de novos conhecimentos. Na realidade, a afinação ajusta o modelo a uma nova tarefa, não a novas informações. Pense nisto como afinar as cordas de uma guitarra para obter o melhor som durante uma atuação.

Desmistificar a pesquisa semântica

A pesquisa semântica é uma abordagem revolucionária que eleva a pesquisa a um nível superior. Os métodos de pesquisa tradicionais baseiam-se em palavras-chave, devolvendo resultados baseados apenas em correspondências de palavras. A pesquisa semântica, por outro lado, aprofunda-se ao compreender o contexto e a intenção por detrás de uma consulta.

No centro da pesquisa semântica estão as incorporações semânticas. Trata-se de representações numéricas que captam a essência e o significado dos dados textuais. Quando se faz uma pesquisa utilizando a pesquisa semântica, não se está apenas a fazer corresponder palavras-chave; está-se a fazer corresponder significados. É a diferença entre pesquisar “maçã”, o fruto, e “Apple”, a empresa de tecnologia.

Essencialmente, a pesquisa semântica oferece um método mais intuitivo e contextualizado de recuperação de informação. Compreende as nuances, o que a torna extremamente poderosa na apresentação de resultados de pesquisa precisos e relevantes.

O confronto entre a otimização e a pesquisa semântica

Ao comparar o ajuste fino com a pesquisa semântica, é essencial reconhecer que servem objectivos diferentes:

 

Critérios	Afinação	Pesquisa semântica
Objetivo e aplicação	Destina-se à otimização de tarefas. Por exemplo, se uma empresa tiver um modelo de IA que compreenda a linguagem jurídica, mas pretender que se especialize em leis ambientais, o ajuste fino será o caminho a seguir.	O objetivo é a recuperação de informação com base no significado. Por exemplo, se um investigador médico estiver à procura de artigos relacionados com um tipo específico de sintoma de doença rara, a pesquisa semântica forneceria resultados de compreensão profunda.
Custo e eficiência	Pode exigir muitos recursos, tanto em termos de tempo como de potência computacional. Cada adição de novos dados pode exigir uma nova formação, o que aumenta os custos.	Uma vez configurados, os sistemas de pesquisa semântica podem ser incrivelmente eficientes. São bem dimensionados e a incorporação de novos dados no índice de pesquisa é geralmente simples e económica.
Saída	Produz um modelo mais adequado a uma tarefa específica. No entanto, o ajuste fino não melhora inerentemente a base de conhecimentos do modelo.	Fornece uma lista de resultados de pesquisa classificados por relevância com base numa compreensão profunda do conteúdo.

Considerações finais

Recordar a prática antiga de procurar o livro certo nas bibliotecas utilizando o sistema decimal de Dewey, folhear as páginas e compilar notas para obter respostas serve de metáfora para a forma como a IA processa a informação.

Nesta era digital, em que os dados são o novo petróleo, a decisão entre o ajuste fino e a pesquisa semântica torna-se crucial. Cada método tem os seus pontos fortes e, dependendo das necessidades específicas, um pode ser mais adequado do que o outro, ou mesmo uma mistura de ambos.

À medida que as empresas procuram cada vez mais otimizar os processos e melhorar a eficiência, ferramentas como a Cody, que podem ser treinadas em processos empresariais específicos, tornam-se activos inestimáveis. E para aqueles que estão ansiosos por experimentar esta transformação da IA, a barreira à entrada é praticamente inexistente. A Cody AI oferece às empresas a possibilidade de começarem gratuitamente, permitindo-lhes aproveitar o poder da pesquisa semântica sem qualquer investimento inicial. No mundo em constante evolução da IA e da pesquisa, Cody é uma prova do potencial da pesquisa semântica para revolucionar as operações comerciais.