Author: Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

Previsão de IA para 2025: Tendências emergentes, tecnologias inovadoras e transformações do setor

Posted on March 4, 2025 by Oriol Zertuche - Base de conhecimentos de IA

Digital brain an AI. Cover image for: The 2025 AI Forecast: Emerging Trends, Breakthrough Technologies, and Industry Transformations

Ao entrarmos em 2025, a inteligência artificial (IA) está remodelando os setores, a sociedade e a forma como interagimos com a tecnologia de maneiras empolgantes e, às vezes, surpreendentes. De agentes de IA que podem trabalhar de forma independente a sistemas que integram perfeitamente texto, vídeo e áudio, o campo está evoluindo mais rápido do que nunca. Para os empreendedores e desenvolvedores de tecnologia, ficar à frente dessas mudanças não é apenas inteligente – é essencial.

Vamos entender as tendências, os avanços e os desafios que moldarão a IA em 2025 e nos anos seguintes.

Um rápido olhar para trás: como a IA mudou nosso mundo

A jornada da IA, desde a década de 1950 até hoje, tem sido uma história notável de evolução. De sistemas simples e baseados em regras, ela evoluiu para modelos sofisticados capazes de raciocínio, criatividade e autonomia. Na última década, a IA passou de experimental a indispensável, tornando-se um dos principais impulsionadores da inovação em todos os setores.

Cuidados com a saúde

As ferramentas com tecnologia de IA agora são parte integrante dos diagnósticos, da medicina personalizada e até mesmo da robótica cirúrgica. Tecnologias como imagens aprimoradas por IA ampliaram os limites da detecção precoce de doenças, rivalizando e superando as capacidades humanas em termos de precisão e velocidade.

Educação

As plataformas de IA adaptativa mudaram fundamentalmente a forma como os alunos aprendem. Elas usam a análise de dados granulares para adaptar o conteúdo, o ritmo e o envolvimento em um nível individual.

Transporte

Os sistemas autônomos evoluíram de protótipos experimentais para soluções viáveis em logística e transporte público, apoiados por avanços na fusão de sensores, visão computacional e tomada de decisões em tempo real.

Embora esses avanços tenham trazido um valor inegável, eles também expuseram questões complexas sobre ética, implicações para a força de trabalho e a distribuição equitativa dos benefícios da IA. Enfrentar esses desafios continua sendo uma prioridade à medida que a IA continua a se expandir.

Tecnologias de IA revolucionárias para você observar em 2025

Em 2025, o foco não está apenas em tornar a IA mais inteligente, mas em torná-la mais capaz, dimensionável e ética. Veja o que está moldando o cenário:

1. IA agêntica: além da automação de tarefas

A IA agêntica não é apenas mais uma palavra da moda. Esses sistemas podem tomar decisões e se adaptar a situações com pouca ou nenhuma intervenção humana. O que você acha de ter uma IA que gerencia sua agenda, lida com projetos ou até mesmo gera ideias criativas? É como adicionar um membro da equipe supereficiente que nunca dorme.

Para empresas: Pense em gerentes de projeto virtuais que lidam com fluxos de trabalho complexos.
Para profissionais de criação: Ferramentas que ajudam no brainstorming de ideias ou na edição de conteúdo junto com você.

Como destaca a Moody’s, a IA agêntica está pronta para se tornar uma força motriz por trás da produtividade e da inovação em todos os setores.

2. IA multimodal: a melhor solução para todos os tipos de problemas

Essa tecnologia reúne texto, imagens, áudio e vídeo em um sistema contínuo. É por isso que os futuros assistentes virtuais não entenderão apenas o que você está dizendo – eles captarão seu tom, expressões faciais e até mesmo o contexto do ambiente ao seu redor.

Aqui estão alguns exemplos:

Cuidados com a saúde: Os sistemas multimodais poderiam analisar dados médicos de várias fontes para fornecer diagnósticos mais rápidos e mais precisos.
Vida cotidiana: imagine um assistente que possa ajudar você a planejar uma viagem analisando avaliações, fotos e vídeos instantaneamente.

A Gartner prevê que, até 2027, 40% das soluções de IA generativa serão multimodais, em comparação com apenas 1% em 2023.

3. Dados sintéticos: A solução favorável à privacidade

Os sistemas de IA precisam de dados para aprender, mas os dados do mundo real geralmente apresentam problemas de privacidade ou disponibilidade. Você pode usar dados sintéticos – conjuntos de dados gerados artificialmente que imitam os dados reais sem expor informações confidenciais.

Veja como isso pode acontecer:

Inovação escalável: Do treinamento de veículos autônomos em ambientes simulados à geração de dados médicos raros para pesquisa farmacêutica.

Imperativos de governança: Os desenvolvedores estão cada vez mais integrando sistemas que facilitam a auditoria para garantir a transparência, a responsabilidade e o alinhamento com os padrões regulatórios.

Os dados sintéticos são vantajosos para todos, pois ajudam os desenvolvedores a inovar mais rapidamente e, ao mesmo tempo, respeitam a privacidade.

Setores que a IA está transformando no momento

A IA já está causando impacto nesses setores-chave:

Setor	Porcentagem de entrevistados com uso regular de IA de geração em suas funções organizacionais(Fonte)
Marketing e vendas	14%
Desenvolvimento de produtos e/ou serviços	13%
Operações de serviço	10%
Gerenciamento de riscos	4%
Estratégia e finanças corporativas	4%
RH	3%
Gerenciamento da cadeia de suprimentos	3%
Manufatura	2%

Cuidados com a saúde

A IA está salvando vidas. Desde a análise de imagens médicas até a recomendação de tratamentos personalizados, ela está tornando a assistência médica mais inteligente, mais rápida e mais acessível. As ferramentas de detecção precoce já estão superando os métodos tradicionais, ajudando os médicos a detectar problemas antes que eles se agravem.

Varejo

A IA geradora está permitindo campanhas de marketing hiperpersonalizadas, enquanto os modelos preditivos de estoque reduzem o desperdício alinhando as cadeias de suprimentos com mais precisão aos padrões de demanda. Os varejistas que adotam essas tecnologias estão relatando ganhos significativos em eficiência operacional. De acordo com a McKinsey, a IA generativa deve liberar de US$ 240 bilhões a US$ 390 bilhões em valor econômico para os varejistas.

Educação

Além da aprendizagem adaptativa, a IA agora está aumentando as metodologias de ensino. Por exemplo, as ferramentas de IA generativa auxiliam os educadores criando currículos personalizados e recursos de ensino interativos, simplificando os encargos administrativos.

Transporte e logística

A integração da IA com os sistemas de IoT possibilitou uma visibilidade inigualável das redes de logística, aprimorando a otimização de rotas, o gerenciamento de estoques e a mitigação de riscos para as cadeias de suprimentos globais.

O que vem por aí? Tendências de IA para você observar em 2025

Então, para onde a IA está indo? Aqui estão as grandes tendências que estão moldando o futuro:

1. Modelos de IA de autoaperfeiçoamento

Os sistemas de IA que se refinam em tempo real estão surgindo como uma tendência fundamental. Esses modelos de autoaperfeiçoamento aproveitam os ciclos de aprendizagem contínua, aumentando a precisão e a relevância com o mínimo de supervisão humana. Os casos de uso incluem detecção de fraudes em tempo real e segurança cibernética adaptável.

2. As novas fronteiras dos dados sintéticos

Os dados sintéticos estão indo além dos aplicativos voltados para a privacidade e se transformando em cenários mais sofisticados, como o treinamento de IA para casos extremos e a simulação de eventos raros ou perigosos. Setores como o de direção autônoma estão investindo pesadamente nessa área para modelar casos extremos em escala.

3. Arquiteturas de IA específicas do domínio

A era da IA generalizada está dando lugar a arquiteturas especializadas em domínios. Os desenvolvedores estão se concentrando no ajuste fino de modelos para setores verticais específicos, como finanças, modelagem climática e pesquisa genômica, desbloqueando novos níveis de precisão e eficiência.

4. IA de borda em escala

A IA de borda processa dados localmente em um dispositivo em vez de depender da nuvem. Seus recursos em tempo real estão evoluindo de aplicativos de nicho para a adoção convencional. Os setores estão aproveitando a computação de borda para implantar modelos de IA de baixa latência em ambientes com conectividade limitada, desde instalações remotas de saúde até fábricas inteligentes.

5. Ecossistemas colaborativos de IA

A IA está se tornando menos isolada, com ecossistemas que permitem a interoperabilidade entre diversos modelos e plataformas. Isso promove soluções mais robustas por meio da colaboração, especialmente em ambientes com várias partes interessadas, como saúde e planejamento urbano.

Os desafios futuros

Embora o futuro da IA seja brilhante, ele não está isento de obstáculos. Aqui está o que você precisa enfrentar:

Regulamentos e ética

A Lei de IA da União Europeia e as leis de transparência de dados da Califórnia são apenas o começo. Os desenvolvedores e os formuladores de políticas devem trabalhar juntos para garantir que a IA seja usada de forma responsável e ética.

Preconceito e imparcialidade

Mesmo com a melhoria da interpretabilidade do modelo, o risco de viés continua significativo. Os desenvolvedores devem priorizar conjuntos de dados diversos e de alta qualidade e incorporar métricas de imparcialidade em seus pipelines para atenuar consequências não intencionais.

Sustentabilidade

O treinamento de modelos massivos de IA consome muita energia. As inovações em compressão de modelos e hardware com eficiência energética são essenciais para alinhar o desenvolvimento da IA com as metas de sustentabilidade.

Olhando para o futuro: Como a IA moldará o futuro

O potencial da IA para remodelar os setores e enfrentar os desafios globais é imenso. Mas como exatamente ela afetará o nosso futuro? Aqui está uma visão mais detalhada:

Capacitação para os desafios globais

As ferramentas baseadas em IA estão analisando padrões climáticos, otimizando fontes de energia renovável e prevendo desastres naturais com maior precisão. Por exemplo, os modelos de IA podem ajudar os agricultores a se adaptarem às mudanças climáticas, prevendo padrões de chuva e sugerindo rotações de culturas ideais.

A IA está democratizando o acesso à saúde ao permitir diagnósticos remotos e recomendações de tratamento. Em áreas carentes, as ferramentas de IA estão atuando como prestadores de serviços de saúde virtuais, preenchendo a lacuna causada pela escassez de profissionais médicos.

Transformando o trabalho

Embora a IA automatize tarefas repetitivas, ela também está criando demanda para funções de ética em IA, treinamento de sistemas e colaboração entre humanos e IA. O local de trabalho está se tornando uma parceria dinâmica entre humanos e IA, onde as tarefas que exigem intuição e empatia são complementadas pela precisão e escala da IA.

As funções de trabalho evoluirão para a curadoria, o gerenciamento e a auditoria de sistemas de IA, em vez da execução direta de tarefas.

Como lidar com ameaças à segurança

A sofisticação da IA também apresenta riscos. Os ataques cibernéticos com tecnologia de IA e tecnologias deepfake estão se tornando mais predominantes. Para combater isso, os modelos preditivos de ameaças e os sistemas de resposta autônoma já estão reduzindo os tempos de resposta a violações de horas para segundos.

Concluindo: Você está pronto para o futuro?

2025 não é apenas mais um ano para a IA – é um ponto de inflexão. Com avanços como IA agêntica, sistemas multimodais e dados sintéticos remodelando os setores, cabe aos empreendedores e desenvolvedores de tecnologia navegar nesse cenário em evolução com precisão e previsão. O futuro não se resume à adoção da IA; trata-se de moldar sua trajetória de forma responsável.

Principais agentes de navegação na Web com IA

Posted on July 27, 2024 by Oriol Zertuche - Não categorizado

Navegando pelo futuro da automação da Web

Os rápidos avanços da inteligência artificial estão redefinindo a forma como interagimos com a Web.
A navegação automatizada na Web e a extração de dados, que antes eram tarefas complexas que exigiam habilidades especializadas, agora estão se tornando acessíveis a um público mais amplo.
Essa mudança é atribuída em grande parte à integração de grandes modelos de linguagem (LLMs) e plataformas sofisticadas que simplificam esses processos.
À medida que navegamos em direção a um futuro impulsionado pela IA, ferramentas como o agente da Web com IA da Apify, o Induced.ai e o Multi-ON estão na vanguarda, oferecendo soluções inovadoras para automação da Web e aprimoramento da produtividade.

Multi-On

O Multi-On se destaca como um agente de navegação de IA pioneiro, aproveitando o poder do ChatGPT para redefinir a navegação na Web e a execução de tarefas.
Projetado para aumentar a produtividade, o Multi-ON oferece uma experiência de navegação colaborativa que ajuda os usuários a navegar na Web com eficiência.
Um dos principais recursos dessa plataforma é a capacidade de gerenciar várias tarefas de forma integrada, proporcionando aos usuários uma experiência on-line mais simplificada.
Diferentemente da natureza experimental do agente da Web ai, o Multi-ON é voltado especificamente para otimizar a produtividade do usuário por meio de seus recursos orientados por IA.
Quer os usuários estejam realizando pesquisas ou lidando com tarefas complexas na Web, a IA avançada do Multi-ON garante que as tarefas sejam concluídas com rapidez e precisão.
O foco dessa plataforma na colaboração e na produtividade do usuário a diferencia das ferramentas tradicionais da Web, oferecendo uma abordagem exclusiva para atividades on-line.
Por meio de sua integração com o ChatGPT, o Multi-ON visa proporcionar uma experiência de navegação na Web mais intuitiva e eficaz.

IA induzida

A Induced.ai se destaca por sua abordagem proativa ao agente da Web de IA e ao gerenciamento de tarefas.
A plataforma foi projetada para simplificar os pipelines de desenvolvimento, consolidando várias ferramentas em uma única interface coesa.
Essa integração é elogiada por sua capacidade de reduzir significativamente o tempo e o esforço necessários para gerenciar várias tarefas da Web.
Uma das principais vantagens do Induced.ai é seu sistema de suporte proativo.
Os usuários podem resolver rapidamente as dúvidas via Slack ou e-mail, garantindo que os processos de desenvolvimento permaneçam ininterruptos e eficientes.
Esse suporte em tempo real é um recurso crucial para os desenvolvedores que precisam de assistência imediata para manter a produtividade.
A ênfase da Induced.ai no gerenciamento contínuo e na resolução rápida de problemas a torna uma opção ideal para desenvolvedores que buscam uma plataforma confiável para lidar com a automação da Web e o gerenciamento de tarefas.
Sua abordagem centrada no usuário e o ecossistema de suporte fazem dela uma alternativa robusta a outras ferramentas de agentes de navegação da IA.

Apify Web Agent

O agente da Web Apify ai, desenvolvido pela Apify, é uma ferramenta inovadora projetada para facilitar a navegação na Web e a extração de dados por meio de instruções de linguagem natural.
Apesar de estar em fase experimental, essa ferramenta apresenta um potencial significativo ao aproveitar a plataforma Apify e os modelos de linguagem ampla (LLMs) da OpenAI para automatizar ações na Web.
A configuração é fácil de usar, exigindo apenas um URL de página inicial, descrições de tarefas em linguagem simples e uma chave de API da OpenAI.
As principais definições de configuração incluem o URL inicial da página da Web que o agente visitará, a chave de API necessária para os serviços da OpenAI, o modelo de GPT escolhido para interpretar as instruções e as configurações de proxy para evitar o bloqueio pelos sites de destino.
Por exemplo, os usuários podem solicitar que o agente de navegação da IA encontre o plano de preços mais barato no site da Apify, fornecendo instruções simples para executar essa tarefa.
A ferramenta navega e executa tarefas usando um navegador sem cabeça, com os custos sendo calculados com base nos tokens consumidos pelo LLM e no tempo de execução do navegador.
Além disso, os recursos do agente da Web ai podem ser estendidos por meio da API Apify, permitindo a integração com vários ambientes de programação, como Python e Node.js.
No entanto, é fundamental observar sua natureza experimental, os possíveis custos e a necessidade de contribuições da comunidade para aprimorar ainda mais sua funcionalidade.

Comparação

Ao comparar o agente web ai da Apify com plataformas como Induced.ai e Multi-ON, surgem várias diferenças importantes, cada uma atendendo a necessidades distintas dos usuários.
O agente da Web de IA se destaca por sua integração com a API da OpenAI, permitindo que as tarefas sejam executadas por meio de instruções de linguagem natural e oferecendo suporte a vários modelos de GPT para flexibilidade de custo e capacidade.
Apesar de seus pontos fortes, o agente da Web da IA está atualmente em fase experimental e não é mantido ativamente, o que pode representar desafios para o uso em longo prazo.
Por outro lado, o Induced.ai enfatiza o suporte robusto e as resoluções proativas de consultas via Slack ou e-mail, o que o torna ideal para gerenciar pipelines de desenvolvimento com eficiência.
A plataforma consolida várias ferramentas em uma única interface, economizando significativamente o tempo dos usuários.
Enquanto isso, o Multi-ON, conhecido como o primeiro Web Co-Pilot de IA do mundo desenvolvido pelo ChatGPT, concentra-se em aumentar a produtividade do usuário por meio de experiências de navegação colaborativa.
Seu objetivo é simplificar as atividades on-line, fornecendo assistência orientada por IA, o que a torna uma ferramenta valiosa para os usuários que buscam otimizar suas tarefas de navegação na Web.
Cada plataforma oferece vantagens exclusivas, com o agente da Web da IA se destacando em processamento de linguagem natural e extensibilidade, o Induced.ai em suporte e integração e o Multi-ON em navegação colaborativa e gerenciamento de tarefas.

Conclusão: Aproveitando o potencial da navegação na Web com tecnologia de IA

À medida que navegamos pelo futuro da automação da Web, o potencial de ferramentas baseadas em IA, como o agente da Web com IA da Apify, o Induced.ai e o Multi-ON, torna-se cada vez mais evidente.
Essas plataformas oferecem recursos revolucionários em navegação automatizada na Web e gerenciamento de tarefas, cada uma com recursos exclusivos adaptados às diferentes necessidades dos usuários.
Embora o agente da Web de IA da Apify se destaque por seu processamento de linguagem natural e flexibilidade de integração, ele continua sendo experimental e, portanto, exige contribuições da comunidade e consideração cuidadosa dos custos associados.

Versão do SearchGPT: Principais recursos e informações de acesso

Posted on July 25, 2024 by Oriol Zertuche - Ferramentas de IA

SearchGPT anunciado

A OpenAI revelou um protótipo inovador chamado SearchGPT, um mecanismo de busca com tecnologia de IA desenvolvido para transformar a forma como os usuários acessam informações on-line.
Ao utilizar modelos avançados de conversação integrados a dados da Web em tempo real, o SearchGPT tem como objetivo fornecer respostas rápidas, precisas e oportunas às consultas dos usuários.
Ao contrário dos mecanismos de pesquisa tradicionais que apresentam uma lista de links, o SearchGPT oferece resumos abrangentes acompanhados de atribuições claras, garantindo que os usuários obtenham informações precisas e relevantes imediatamente.
Essa abordagem inovadora foi projetada para simplificar a experiência de pesquisa, tornando-a mais eficaz e interativa para os usuários.

Principais recursos e objetivos

O SearchGPT foi projetado para transformar a experiência de pesquisa tradicional em uma interação mais simplificada e conversacional.
Ao contrário dos mecanismos de pesquisa convencionais que exibem uma lista de links, o SearchGPT fornece resumos concisos acompanhados de links de atribuição.
Essa abordagem permite que os usuários compreendam rapidamente a essência de sua consulta e, ao mesmo tempo, tenham a opção de explorar mais detalhes nos sites originais.
A plataforma também inclui um recurso interativo em que os usuários podem fazer perguntas de acompanhamento, enriquecendo assim o aspecto de conversação do processo de pesquisa.
Além disso, uma barra lateral apresenta outros links relevantes, aumentando ainda mais a capacidade do usuário de encontrar informações abrangentes.
Um dos recursos de destaque é a introdução de “respostas visuais”, que exibem vídeos gerados por IA para proporcionar aos usuários uma experiência de pesquisa mais envolvente e informativa.

Colaboração com editores

O SearchGPT priorizou a criação de parcerias sólidas com organizações de notícias para garantir a qualidade e a confiabilidade das informações que fornece.
Ao colaborar com editoras de renome, como The Atlantic, News Corp e The Associated Press, a OpenAI garante que os usuários recebam resultados de pesquisa precisos e confiáveis.
Essas parcerias também concedem aos editores mais controle sobre como seu conteúdo é exibido nos resultados de pesquisa.
Os editores podem optar por não ter seu material usado para treinar os modelos de IA da OpenAI e, ao mesmo tempo, continuar sendo exibido com destaque nos resultados de pesquisa.
Essa abordagem tem como objetivo proteger a integridade e a procedência do conteúdo original, tornando-o vantajoso tanto para os usuários quanto para os criadores de conteúdo.

Diferenciação dos concorrentes

O SearchGPT se diferencia dos concorrentes, como o Google, abordando problemas significativos inerentes aos mecanismos de pesquisa integrados à IA.
A abordagem do Google é frequentemente criticada por imprecisões e pela redução do tráfego para fontes de conteúdo original ao fornecer respostas diretas nos resultados de pesquisa.
Em contrapartida, o SearchGPT garante uma atribuição clara e incentiva os usuários a visitar os sites dos editores para obter informações detalhadas.
Essa estratégia não apenas aprimora a experiência do usuário com dados precisos e confiáveis, mas também visa manter um ecossistema saudável para os editores por meio do compartilhamento responsável de conteúdo.

Feedback do usuário e integração futura

A versão atual do SearchGPT é um protótipo, disponível para um grupo seleto de usuários e editores.
Essa implementação limitada foi projetada para reunir feedback e insights valiosos, que ajudarão a refinar e aprimorar o serviço.
A OpenAI planeja integrar os recursos mais bem-sucedidos do SearchGPT ao ChatGPT, tornando a IA ainda mais conectada às informações da Web em tempo real.
Os usuários interessados em testar o protótipo têm a oportunidade de entrar em uma lista de espera, enquanto os editores são incentivados a fornecer feedback sobre suas experiências.
Esse feedback será crucial para moldar as futuras iterações do SearchGPT, garantindo que ele atenda às necessidades dos usuários e mantenha altos padrões de precisão e confiabilidade.

Desafios e considerações

À medida que o SearchGPT entra em sua fase de protótipo, ele enfrenta vários desafios.
Um aspecto crucial é garantir a precisão das informações e a atribuição adequada às fontes.
Aprendendo com as armadilhas enfrentadas pelo Google, o SearchGPT deve evitar erros que possam levar à desinformação ou à atribuição incorreta, o que poderia minar a confiança do usuário e prejudicar o relacionamento com os editores.
Outro desafio significativo está na monetização.
Atualmente, o SearchGPT é gratuito e opera sem anúncios durante sua fase inicial de lançamento.
Essa abordagem sem anúncios representa um obstáculo para o desenvolvimento de um modelo de negócios sustentável capaz de suportar os altos custos associados ao treinamento e à inferência de IA.
Atender a essas demandas financeiras será essencial para a viabilidade do serviço a longo prazo.
Em resumo, para que o SearchGPT seja bem-sucedido, a OpenAI deve enfrentar esses desafios técnicos e econômicos, garantindo a precisão da plataforma e desenvolvendo uma estratégia de monetização viável.

Conclusão

O SearchGPT marca um avanço significativo no campo da tecnologia de pesquisa com tecnologia de IA.
Ao priorizar a qualidade, a confiabilidade e a colaboração com os editores, a OpenAI tem como objetivo oferecer uma experiência de pesquisa mais eficiente e confiável.
A integração de modelos de conversação com informações da Web em tempo real diferencia o SearchGPT dos mecanismos de pesquisa tradicionais e de rivais como o Google.
O feedback dos usuários e editores será fundamental para moldar a evolução futura dessa ferramenta inovadora.
À medida que a fase de protótipo avança, a OpenAI planeja refinar o SearchGPT, garantindo que ele atenda às necessidades e expectativas de seus usuários.
Essa colaboração contínua e esse processo de aprimoramento iterativo ajudarão a criar um ecossistema equilibrado que beneficie tanto os criadores de conteúdo quanto os usuários.
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Integre perfeitamente seus negócios, sua equipe, seus processos e o conhecimento dos clientes na Cody para aumentar sua produtividade.
Se você precisa de respostas, soluções criativas, resolução de problemas ou brainstorming, a Cody está aqui para ajudar.
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GPT-4o Mini: Tudo o que você precisa saber

Posted on July 19, 2024 by Oriol Zertuche - Inteligência Artificial

Introdução ao GPT-4o Mini

Em 18 de julho de 2024, a OpenAI apresentou o GPT4o Mini, uma iteração compacta e econômica de seu robusto modelo GPT-4o. Esse novo modelo de IA foi projetado para oferecer velocidade e acessibilidade aprimoradas, visando desenvolvedores e consumidores que precisam de soluções de IA eficientes e econômicas. O GPT4o Mini tem como objetivo democratizar o acesso à tecnologia avançada de IA, tornando-a mais acessível e econômica para uma gama mais ampla de aplicativos, como chatbots de atendimento ao cliente e respostas de texto em tempo real. Disponível por meio da API GPT4o Mini da OpenAI, o GPT4o Mini também está integrado ao aplicativo móvel e da Web do ChatGPT, com acesso corporativo definido para começar na semana seguinte. Os principais recursos do modelo incluem suporte para entradas e saídas de texto e visão, uma janela de contexto de 128.000 tokens e um corte de conhecimento em outubro de 2023. Esse modelo versátil de IA está pronto para substituir o GPT-3.5 Turbo, posicionando-se como a opção preferida para tarefas diretas e de alto volume orientadas por IA.

Desempenho e conquistas de benchmark

O GPT4o Mini demonstra um desempenho excepcional em tarefas de raciocínio que envolvem texto e visão. Esse modelo compacto foi meticulosamente projetado para superar os recursos dos modelos de IA pequenos existentes. Por exemplo, quando comparado ao Gemini 1.5 Flash e ao Claude 3 Haiku, que obtiveram 79% e 75%, respectivamente, o GPT4o Mini alcançou impressionantes 82% nos benchmarks MMLU (Massive Multitask Language Understanding). Além das tarefas de texto e visão, o GPT4o Mini também se destaca no raciocínio matemático. Ele obteve uma pontuação notável de 87% no benchmark MGSM, estabelecendo ainda mais sua superioridade no domínio dos modelos de IA pequenos. Essas conquistas destacam a robustez do modelo e seu potencial para definir novos padrões em aplicativos orientados por IA.

Eficiência de custo e preço do GPT-4o Mini

Um dos recursos mais atraentes do GPT4o Mini é sua eficiência de custo. Com um preço de 15 centavos por milhão de tokens de entrada e 60 centavos por milhão de tokens de saída, ele é mais de 60% mais barato do que seu antecessor, o GPT-3.5 Turbo. Essa redução significativa no custo torna-o uma opção atraente para desenvolvedores e empresas que desejam otimizar seus gastos com soluções de IA. A acessibilidade do GPT4o Mini pode ter um impacto profundo em vários aplicativos de IA. De chatbots de suporte ao cliente a respostas de texto em tempo real, uma barreira de custo reduzida permite uma implementação mais ampla em projetos novos e existentes. Isso permite que empresas menores e startups aproveitem tecnologias avançadas de IA que antes tinham custos proibitivos, democratizando o acesso à IA de ponta. Os casos de uso em potencial que se beneficiam muito desses custos mais baixos incluem atendimento automatizado ao cliente, geração de conteúdo dinâmico e análise de dados em tempo real. Ao tornar a IA avançada mais acessível, a OpenAI está abrindo caminho para um futuro em que a IA é parte integrante de vários aplicativos e experiências digitais.

Especificações técnicas e recursos

O GPT4o Mini suporta uma ampla variedade de entradas e saídas, incluindo texto e visão. Essa versatilidade permite que os desenvolvedores criem diversos aplicativos que podem lidar com vários tipos de dados. Além disso, a OpenAI planeja expandir esses recursos para incluir entradas e saídas de vídeo e áudio em atualizações futuras, aprimorando a usabilidade do modelo em contextos multimídia. Outro recurso importante do GPT4o Mini é sua ampla janela de contexto, que suporta até 128.000 tokens. Isso permite que o modelo gerencie grandes conjuntos de dados com eficiência, o que o torna ideal para aplicativos que exigem análise abrangente de dados. Além disso, o limite de conhecimento do modelo está definido para outubro de 2023, garantindo que ele opere com uma compreensão relativamente recente do mundo. Essas especificações técnicas fazem do GPT4o Mini uma ferramenta robusta para aplicativos avançados de IA.

Medidas de segurança e proteção

A OpenAI introduziu medidas robustas de segurança e proteção no GPT4o Mini, garantindo maior proteção e confiabilidade. Um recurso importante é a implementação da técnica de “hierarquia de instruções”, que fortalece significativamente a resistência do modelo contra ataques de injeção imediata e tentativas de jailbreak. Essa abordagem inovadora garante que a IA siga estritamente as instruções pretendidas, minimizando o risco de uso indevido. O compromisso da OpenAI com a confiabilidade e a segurança vai além dos aprimoramentos teóricos. A empresa incorporou novos protocolos de segurança projetados para monitorar e atualizar continuamente as defesas do modelo contra ameaças emergentes. Esses esforços ressaltam a dedicação da OpenAI em manter altos padrões de segurança em suas plataformas de IA, proporcionando aos usuários uma experiência de IA confiável e segura. Você está pronto para revolucionar suas operações comerciais com um assistente de IA personalizado? Descubra como a Cody AI transforma a IA tradicional em um poderoso companheiro de negócios adaptado às suas necessidades exclusivas. Saiba tudo o que você precisa saber sobre a nossa mais recente oferta, o GPt4o Mini, e veja como ele pode aumentar a eficiência e a criatividade da sua equipe.
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Demonstração do GPT-4o

RAG para nuvens privadas: como funciona?

Posted on January 24, 2024 by Oriol Zertuche - Inteligência Artificial

Você já se perguntou como as nuvens privadas gerenciam todas as suas informações e tomam decisões inteligentes?

É aí que entra o Retrieval-Augmented Generation (RAG).

É uma ferramenta superinteligente que ajuda as nuvens privadas a encontrar as informações certas e a gerar coisas úteis a partir delas.

Este blog é sobre como o RAG faz sua mágica em nuvens privadas, usando ferramentas fáceis e truques inteligentes para tornar tudo mais suave e melhor.

Mergulhe de cabeça.

Entendendo o RAG: o que é?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) é uma tecnologia de ponta usada em sistemas de processamento de linguagem natural (NLP) e de recuperação de informações.

Ele combina dois processos fundamentais: recuperação e geração.

Recuperação: No RAG, o processo de recuperação envolve a busca de dados relevantes de várias fontes externas, como repositórios de documentos, bancos de dados ou APIs. Esses dados externos podem ser diversos, abrangendo informações de diferentes fontes e formatos.
Geração: Depois que os dados relevantes são recuperados, o processo de geração envolve a criação ou geração de novos conteúdos, insights ou respostas com base nas informações recuperadas. Esse conteúdo gerado complementa os dados existentes e ajuda na tomada de decisões ou no fornecimento de respostas precisas.

Como funciona o RAG?

Agora, vamos entender como o RAG funciona.

Preparação de dados

A etapa inicial envolve a conversão dos documentos armazenados em uma coleção e das consultas do usuário em um formato comparável. Essa etapa é fundamental para a realização de pesquisas de similaridade.

Representação numérica (Embeddings)

Para tornar os documentos e as consultas dos usuários comparáveis para pesquisas de similaridade, eles são convertidos em representações numéricas chamadas de embeddings.

Esses embeddings são criados usando modelos sofisticados de linguagem de embedding e servem essencialmente como vetores numéricos que representam os conceitos no texto.

Banco de dados vetorial

Os documentos incorporados, que são representações numéricas do texto, podem ser armazenados em bancos de dados vetoriais como o Chroma ou o Weaviate. Esses bancos de dados permitem o armazenamento e a recuperação eficientes de embeddings para pesquisas de similaridade.

Pesquisa de similaridade

Com base na incorporação gerada a partir da consulta do usuário, é realizada uma pesquisa de similaridade no espaço de incorporação. Essa pesquisa tem como objetivo identificar textos ou documentos semelhantes da coleção com base na semelhança numérica de seus embeddings.

Adição de contexto

Depois de identificar um texto semelhante, o conteúdo recuperado (prompt + texto inserido) é adicionado ao contexto. Esse contexto ampliado, que inclui o prompt original e os dados externos relevantes, é então inserido em um modelo de linguagem (LLM).

Saída do modelo

O modelo de linguagem processa o contexto com dados externos relevantes, o que permite gerar resultados ou respostas mais precisos e contextualmente relevantes.

5 etapas para implementar o RAG em ambientes de nuvem privada

Veja abaixo um guia abrangente sobre a implementação do RAG em nuvens privadas:

1. Avaliação da prontidão da infraestrutura

Comece avaliando a infraestrutura de nuvem privada existente. Avaliar os recursos de hardware, software e rede para garantir a compatibilidade com a implementação do RAG. Identifique as possíveis restrições ou requisitos para uma integração perfeita.

2. Coleta e preparação de dados

Reúna dados relevantes de diversas fontes em seu ambiente de nuvem privada. Isso pode incluir repositórios de documentos, bancos de dados, APIs e outras fontes de dados internas.

Assegurar que os dados coletados sejam organizados, limpos e preparados para processamento posterior. Os dados devem estar em um formato que possa ser facilmente inserido no sistema RAG para processos de recuperação e geração.

3. Seleção de modelos de linguagem de incorporação adequados

Escolha modelos de linguagem de incorporação adequados que se alinhem aos requisitos e à escala de seu ambiente de nuvem privada. Modelos como BERT, GPT ou outros modelos avançados de linguagem podem ser considerados com base em suas métricas de compatibilidade e desempenho.

4. Integração de sistemas de incorporação

Implementar sistemas ou estruturas capazes de converter documentos e consultas de usuários em representações numéricas (embeddings). Certifique-se de que essas incorporações capturem com precisão o significado semântico e o contexto dos dados de texto.

Configure bancos de dados de vetores (por exemplo, Chroma, Weaviate) para armazenar e gerenciar esses embeddings de forma eficiente, permitindo a recuperação rápida e pesquisas de similaridade.

5. Testes e otimização

Realizar testes rigorosos para validar a funcionalidade, a precisão e a eficiência do sistema RAG implementado no ambiente de nuvem privada. Teste diferentes cenários para identificar possíveis limitações ou áreas de melhoria.

Otimize o sistema com base nos resultados dos testes e no feedback, refinando algoritmos, ajustando parâmetros ou atualizando componentes de hardware/software conforme necessário para obter melhor desempenho.

6 Ferramentas para implementação de RAG em nuvens privadas

Aqui está uma visão geral das ferramentas e estruturas essenciais para a implementação do Retrieval-Augmented Generation (RAG) em ambientes de nuvem privada:

1. Incorporação de modelos de linguagem

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): O BERT é um modelo de linguagem avançado e pré-treinado, projetado para entender o contexto das palavras nas consultas de pesquisa. Ele pode ser ajustado para tarefas específicas de recuperação em ambientes de nuvem privada.
GPT (Generative Pre-trained Transformer): Os modelos GPT são excelentes na geração de texto semelhante ao humano com base em solicitações fornecidas. Eles podem ser fundamentais para gerar respostas ou conteúdo em sistemas RAG.

2. Bancos de dados vetoriais

Croma: O Chroma é um mecanismo de pesquisa vetorial otimizado para lidar com dados de alta dimensão, como embeddings. Ele armazena e recupera eficientemente os embeddings, facilitando pesquisas rápidas de similaridade.
Weaviate: O Weaviate é um mecanismo de pesquisa vetorial de código aberto adequado para gerenciar e consultar dados vetorizados. Ele oferece flexibilidade e escalabilidade, ideal para implementações de RAG que lidam com grandes conjuntos de dados.

3. Estruturas para geração de incorporação

TensorFlow: O TensorFlow fornece ferramentas e recursos para criar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina. Ele oferece bibliotecas para gerar embeddings e integrá-los aos sistemas RAG.
PyTorch: O PyTorch é outra estrutura popular de aprendizagem profunda conhecida por sua flexibilidade e facilidade de uso. Ele oferece suporte à criação de modelos de incorporação e sua integração aos fluxos de trabalho do RAG.

4. Plataformas de integração do RAG

Transformadores de rostos abraçados: Essa biblioteca oferece uma ampla variedade de modelos pré-treinados, incluindo BERT e GPT, facilitando sua integração aos sistemas RAG. Fornece ferramentas para lidar com as incorporações e interações de modelos de linguagem.
GPT da OpenAI–3 API: A API da OpenAI fornece acesso ao GPT-3, permitindo que os desenvolvedores utilizem seus avançados recursos de geração de linguagem. A integração do GPT-3 aos sistemas RAG pode melhorar a geração de conteúdo e a precisão das respostas.

5. Serviços em nuvem

AWS (Amazon Web Services) ou Azure: Os provedores de serviços em nuvem oferecem a infraestrutura e os serviços necessários para hospedar e dimensionar implementações de RAG. Eles fornecem recursos como máquinas virtuais, armazenamento e capacidade de computação adaptados para aplicativos de aprendizado de máquina.
Plataforma de nuvem do Google (GCP): O GCP oferece um conjunto de ferramentas e serviços para aprendizado de máquina e IA, permitindo a implantação e o gerenciamento de sistemas RAG em ambientes de nuvem privada.

6. Ferramentas de desenvolvimento personalizadas

Bibliotecas Python: Essas bibliotecas oferecem funcionalidades essenciais para a manipulação de dados, cálculos numéricos e desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, cruciais para a implementação de soluções RAG personalizadas.
APIs personalizadas e Scripts: Dependendo dos requisitos específicos, pode ser necessário desenvolver APIs e scripts personalizados para ajustar e integrar os componentes do RAG na infraestrutura de nuvem privada.

Esses recursos desempenham uma função essencial para facilitar a geração de incorporação, a integração de modelos e o gerenciamento eficiente de sistemas RAG em configurações de nuvem privada.

Agora que você conhece os conceitos básicos do RAG para nuvens privadas, é hora de implementá-lo usando as ferramentas eficazes mencionadas acima.

Os 8 principais modelos de incorporação de texto em 2024

Posted on January 24, 2024 by Oriol Zertuche - Inteligência Artificial

Qual seria sua resposta se perguntássemos sobre a relação entre essas duas linhas?

Primeiro: O que é incorporação de texto?

Segundo: [-0.03156438, 0.0013196499, -0.0171-56885, -0.0008197554, 0.011872382, 0.0036221128, -0.0229156626, -0.005692569, … (mais 1600 itens a serem incluídos aqui]

A maioria das pessoas não saberia a conexão entre eles. A primeira linha pergunta sobre o significado de “embedding” em inglês simples, mas a segunda linha, com todos esses números, não faz sentido para nós humanos.

De fato, a segunda linha é a representação (incorporação) da primeira linha. Ele foi criado pelo modelo text-embedding-ada-002 do OpenAI GPT -3.

Esse processo transforma a pergunta em uma série de números que o computador usa para entender o significado por trás das palavras.

Se você também estava tentando decifrar o relacionamento deles, este artigo é para você.

Abordamos os conceitos básicos da incorporação de texto e seus 8 principais modelos, que vale a pena conhecer!
Vamos começar a ler.

O que são modelos de incorporação de texto?

Você já se perguntou como os modelos de IA e os aplicativos de computador entendem o que tentamos dizer?

É isso mesmo, eles não entendem o que dizemos.

Na verdade, eles “incorporam” nossas instruções para um desempenho eficaz.

Ainda confuso? Ok, vamos simplificar.

No aprendizado de máquina e na inteligência artificial, essa é uma técnica que simplifica dados complexos e multidimensionais, como texto, imagens ou outros tipos de representações, em um espaço de menor dimensionalidade.

A incorporação tem como objetivo facilitar o processamento de informações por computadores, por exemplo, ao usar algoritmos ou realizar cálculos sobre elas.

Portanto, ele serve como uma linguagem de mediação para máquinas.

No entanto, a incorporação de texto se preocupa em obter dados textuais, como palavras, frases ou documentos, e transformá-los em vetores representados em um espaço vetorial de baixa dimensão.

A forma numérica tem o objetivo de transmitir as relações semânticas, o contexto e o sentido do texto.

Os modelos de codificação de texto são desenvolvidos para fornecer as semelhanças de palavras ou pequenos trechos de escrita preservados na codificação.

Como resultado, as palavras que denotam os mesmos significados e aquelas que estão situadas em contextos linguísticos semelhantes teriam um vetor próximo nesse espaço multidimensional.

A incorporação de texto tem como objetivo tornar a compreensão da máquina mais próxima da compreensão da linguagem natural, a fim de aumentar a eficácia do processamento de dados de texto.

Como já sabemos o que significa incorporação de texto, vamos considerar a diferença entre a incorporação de palavras e essa abordagem.

Incorporação de palavras VS incorporação de texto: Qual é a diferença?

Tanto a incorporação de palavras quanto a incorporação de textos pertencem a vários tipos de modelos de incorporação. Aqui estão as principais diferenças

A incorporação de palavras está relacionada à representação de palavras como vetores dimensionais fixos em um texto específico. No entanto, a incorporação de texto envolve a conversão de parágrafos, frases ou documentos de texto inteiro em vetores numéricos.
A incorporação de palavras é útil em tarefas orientadas ao nível da palavra, como compreensão de linguagem natural, análise de sentimentos e cálculo de semelhanças de palavras. Ao mesmo tempo, as incorporações de texto são mais adequadas a tarefas como resumo de documentos, recuperação de informações e classificação de documentos, que exigem a compreensão e a análise de partes maiores do texto.
Normalmente, a incorporação de palavras se baseia no contexto local que envolve determinadas palavras. Porém, como a incorporação de texto considera um texto inteiro como contexto, ela é mais ampla do que a incorporação de palavras. Ele busca compreender a semântica completa de todas as informações textuais para que os algoritmos possam conhecer a estrutura de sentido total e as interconexões entre as frases ou os documentos.

Os 8 principais modelos de incorporação de texto que você precisa conhecer

Em termos de modelos de incorporação de texto, há várias técnicas inovadoras que revolucionaram a forma como os computadores compreendem e gerenciam as informações textuais.

Aqui estão oito modelos influentes de incorporação de texto que causaram um impacto significativo no processamento de linguagem natural (NLP) e nos aplicativos orientados por IA:

1. Word2Vec

Esse modelo pioneiro, conhecido como Word2Vec, produz embeddings de palavras, que são basicamente representações das palavras do contexto circundante mapeadas em vetores de dimensão fixa.

Ele revela semelhanças entre as palavras e mostra relações semânticas que permitem que os algoritmos entendam os significados das palavras, dependendo dos ambientes em que são usadas.

2. GloVE (vetores globais para representação de palavras)

Em vez de se concentrar apenas em relações estatisticamente importantes entre palavras em um contexto específico, o GloVe gera representações significativas de palavras que refletem as relações entre palavras em todo o corpus.

3. FastText

Projetado pelo Facebook AI Research, o FastText representa as palavras como pacotes de n-gramas de caracteres, usando, portanto, informações de subpalavras. Isso o ajuda a acomodar OOVs de forma eficaz e destaca as semelhanças na morfologia de palavras diferentes.

4. ELMO (Embeddings from Language Models)

Para fornecer contexto para a incorporação de palavras, o ELMO conta com os estados internos de um modelo de linguagem bidirecional profundo.

Essas são incorporações de palavras que capturam os contextos sentenciais gerais e, portanto, são mais significativas.

5. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

O BERT é um modelo baseado em transformador projetado para entender o contexto das palavras bidirecionalmente.

Ele pode interpretar o significado de uma palavra com base em seu contexto de palavras anteriores e posteriores, permitindo uma compreensão mais precisa do idioma.

6. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Os modelos GPT são mestres na geração de linguagem. Esses modelos preveem a próxima palavra em uma sequência, gerando um texto coerente ao aprender com grandes quantidades de dados de texto durante o pré-treinamento.

7. Doc2Vec

O Doc2Vec, uma extensão do Word2Vec, é capaz de incorporar documentos ou parágrafos inteiros em vetores de tamanho fixo. Esse modelo atribui representações exclusivas aos documentos, permitindo comparações de similaridade entre os textos.

8. USE (Codificador de Sentença Universal)

Os embeddings de frases ou parágrafos inteiros são feitos por uma ferramenta do Google conhecida como USE. Ele codifica com eficiência diferentes comprimentos de texto em vetores de tamanho fixo, levando em conta seu significado semântico e permitindo comparações mais simples de frases.

Perguntas frequentes:

1. Qual é o valor de incorporar texto em uma plataforma ou empresa de SaaS?

Modelos aprimorados de incorporação de texto expandem as plataformas SaaS, facilitando a compreensão dos dados gerados pelo usuário. Eles fornecem recursos de pesquisa inteligente, experiência de usuário personalizada com sugestões e análise avançada de sentimentos, o que gera níveis mais altos de envolvimento do usuário, retendo assim os usuários existentes.

2. Quais são as principais considerações para a implementação de um modelo de incorporação de texto?

Ao implementar modelos de incorporação de texto, as principais considerações incluem

Compatibilidade do modelo com os objetivos do aplicativo
Escalabilidade para grandes conjuntos de dados
Interpretabilidade das incorporações geradas e
Recursos necessários para a integração efetiva da computação.

3. Quais recursos exclusivos dos modelos de incorporação de texto podem ser usados para aprimorar as soluções de SaaS?

Sim, de fato, os modelos de incorporação de texto aprimoram muito as soluções de SaaS, especialmente na revisão de avaliações de clientes, algoritmos de reordenação de artigos, compreensão de contexto para bots e recuperação rápida de dados, em geral, aumentando a experiência e a lucratividade dos usuários finais.

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