🤖 Disputa das IAs: modelos fechados vs abertos

No drop de hoje, repetindo a palavra IA 49x:

• Quais as IAs preferidas das big techs?

• Disputa das IAs: modelos fechados vs abertos

• Ollama: rodando Llamas localmente

• Os Casos de Uso: Microsoft, Abu Dhabi, Xpeng, Regeneration Biomedical, Medicina, Nashville, Museu.

• Prompt Like a Pro: Elaboração de propostas

Seu trabalho não será substituído por uma Inteligência Artificial, mas por alguém utilizando Inteligência Artificial. Quer ficar por dentro da década de avanços que rolam no universo de IA todas as semanas? Assina o AiDrop e te contamos tudo, sem tecniquês, todas as quintas-feiras no seu inbox.

Quais IAs as maiores empresas usam?

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Uma recente pesquisa da McKinsey mostrou que 72% das empresas já adotaram IA em duas ou mais funções do negócio este ano, acima dos 50% do ano passado e, provavelmente, abaixo do ano que vem. Em outras palavras, ninguém quer perder o trem da IA. Mas quais os fornecedores favoritos das big corps?

O The Information publicou um relatório inédito de 50 empresas e seus fornecedores:

• OpenAI: AT&T, Autodesk, Coca-Cola, Doordash, Duolingo, GitLab, Goldman Sachs, Ikea, Klarna, Morgan Stanley, Notion, Perplexity, Pfizer, Salesforce, Zendesk, Hubspot, Shopify, Softbank, Toyota, Uber, e muitas outras, totalizando 36.

• Google: eBay, Klarna, Radisson Hotels, Uber, ServiceNow, Puma, Goldman Sachs, Mercedes Benz.

• Anthropic: Duolingo, Fidelity, G42, Genysys, IPG, KPMG, Morgan Stanley, Pfizer.

• Meta: Airtable, Autodesk, KPMG.

• Microsoft: AT&T, BlackRock, Chevron, Citi, EY, FedEx, Goldman Sachs, Goodyear, ServiceNow, Toyota, Uber.

• AWS: Airtable, Cisco, Duolingo, Freshworks, G42, GitLab, Klarna, Mercedes Benz, Morgan Stanley.

Dentre as principais funções que todas empresas estão usando, se encontram automações que vão de funções simples até a extinção de setores:

• Chatbots: Utilizados para responder clientes e fornecer suporte, por ex: AT&T, Coca-Cola, Ikea, Doordash, Fidelity.

• Material de Marketing: Geração de materiais e criação de assistentes corporativos, ex: Coca-Cola.

• Assistentes Internos: Ferramentas para colaboradores, como RH e organização de informações, ex: Duolingo.

• Coding: Suporte para desenvolvedores e geração de código com GitHub Copilot. ex: GitLab, Salesforce, Microsoft.

• Automação de Call Centers: basicamente fechando call centers humanos, adotado por empresas como G42 e Klarna.

• Recomendações: Recomendação personalizada de produtos e serviços, aplicado pelo eBay, Puma etc.

O relatório ainda foi mais fundo verificando os boletos pagos e descobriu que o TikTok, por exemplo, gasta >U$60mi por ano com a Azure para ter acesso a OpenAI. E apesar da diferença entre a qualidade e capacidade dos modelos estarem diminuindo e o mercado convergindo para um mesmo fim, a liderança da OAI e seus parceiros ainda é notória.

Casos de Uso

• Regeneration Biomedical apresentou uma nova terapia para Alzheimer que mostrou melhorias nos pacientes e redução de proteínas ligadas à doença.

• ProfilePrint está usando IA para analisar a identidade e a qualidade dos ingredientes para o agronegócio.

• Xpeng, empresa de veículos elétricos chinesa, lançou o Iron, um robô humanoide que estava desenvolvendo há 5 anos.

• Abu Dhabi utilizará agentes de IA da Microsoft para auxiliar na exploração de petróleo.

• Medicina: como os doutores estão usando IA para diagnósticos mais rápidos, tratamentos mais direcionados e melhor conexão entre áreas.

• Museu Nacional de Computação do Reino Unido usa IA para melhorar a experiência do visitante para alunos internacionais e neurodivergentes.

• Nashville: poderá usar inteligência artificial para garantir que os itens corretos sejam reciclados.

Novidades em IA

• ElevenLabs lançou o Voice Design, recurso que permite descrever a voz TTS a partir de um prompt.

• GameGen-X é um novo motor de engine feito em IA criado por pesquisadores de faculdades da China.

• Etched liberou o Sohu no mercado, o primeiro ASIC feito exclusivamente para IAs, sendo até 10x mais rápido que GPUs, atingindo até 500k tokens/segundo.

• Black Forest Labs trouxe um update para o FLUX 1.1 Pro, com os recursos Raw e Ultra, com imagens de até 4MP geradas em 10 segundos.

• Hugging Face apresentou o SmolTools, uma interface que transforma o uso do SmolLM2 em um assistente pessoal otimizado, suportando até 20 páginas de texto.

• Tencent anunciou o Hunyuan, um modelo de 52B ativos mas com performance de 389B totais, superando o Llama 3.1 405B e o DeepSeek V2 em quase todos testes.

• Microsoft lançou sem muito alarde o Magentic-One, um sistema de multi-agentes para resolver tarefas complexas.

Sua empresa prevê conversas inteligentes com IA?

Dropped by Blip

Não precisa ser Mãe Diná ter uma bola de cristal para observar a evolução do mercado de inteligência artificial conversacional. Mas você sabe o que faz uma boa conversa?

Depois de criar +365k chatbots, atender +43mi de usuários e trocar +80bi mensagens, a Blip compilou sua experiência em um material completo sobre o tema. Os principais aprendizados?

• Conectividade com agilidade é prioridade para boas conversas.

• A IA conversacional tem potencial de conectar múltiplas jornadas, desfragmentando a experiência do consumidor.

• Cada interação é uma conversa. Cada conversa é um relacionamento. Os dados gerados retroalimentam a inteligência para criar relacionamentos melhores.

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Disputa das IAs: modelos fechados vs abertos

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O universo dos modelos de IA da atualidade são divididos por duas principais filosofias de controle e desenvolvimento pelos seus criadores:

• Modelos Fechados: como o ChatGPT da OpenAI e o Claude da Anthropic. Neste caso, seus criadores controlam os termos em que são acessados ​​para evitar que sejam usados ​​de forma prejudicial.

• Modelos Abertos: como o Llama da Meta e o Stable Diffusion da Stability. Neste caso, os criadores permitem que os modelos sejam baixados, modificados e usados por qualquer pessoa para qualquer finalidade.

Historicamente, os modelos de código fechado estavam à frente dos modelos de código aberto, visto que recebiam mais dados de treinamento, mais poder de processamento e mais capital de investimento. Mas, desde que o Jedi Zuckerberg desceu para o play, trazendo consigo os dados, poder e grana da Meta, essa dinâmica começou a mudar:

“O melhor modelo aberto hoje está no mesmo nível dos modelos fechados em termos de desempenho, mas com um atraso de cerca de um ano” disse Ben Cottier, pesquisador líder da pesquisa da Epoch AI.

Mas esse atraso está diminuindo cada vez mais:

• text-davinci-001 demorou 26 meses para ser superado pelo GLM-130B

• code-davinci-002 demorou 16 meses para ser superado pelo Llama-2 70B

• GPT-4o demorou 2 meses para ser superado pelo Llama 3.1 405B

A média de tempo para que um modelo open-source se iguale ou supere os modelos fechados está cada vez menos (26 > 16 > 2). A projeção é que, em 2025, o Llama 4 seja treinado com 10x mais dados que o antecessor, acirrando ainda mais a competição Open X Closed.

PROMPT LIKE A PRO

A pedido do dropper Davi Ponce Manieri e em homenagem aos freelancers de plantão, um prompt para elaboração de propostas:

Ouvi curso gratuito?

Dropped by Tera

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Rodando Llamas com visão localmente

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Ainda na discussão sobre modelos de código fechado ou aberto, uma das principais vantagens dos open-source é a possibilidade de fazer o download e rodá-lo localmente na sua máquina, podendo fazer as modificações que precisar no código fonte, enquanto aumenta o nível de privacidade e segurança.

Recentemente, a ferramenta Ollama atualizou para sua versão 0.4.0 que permite instalar localmente o Llama 3.2 nas suas versões 11B e 90B com visão. Para tanto, siga este passo a passo:

1. Acesse o site de download: https://ollama.com/download

2. Instale e execute o programa.

3. No Windows, abra o CMD ou Powershell; No macOS, abra o Terminal.

4. Digite “ollama run llama3.2-vision"

5. O modelo irá fazer um download único de ~8GB.

6. Após isso, você já pode conversar com o Llama 3.2 11B.

7. Para utilizar os elementos de Vision, basta arrastar a imagem para o CMD/Terminal e fazer a solicitação.

Como nenhum servidor na nuvem estará sendo utilizado, a sua máquina local precisa aguentar o tranco. Logo, será necessário 8GB VRAM para o Llama 3.2 11B Vision e (incríveis) 64GB VRAM para o 90B Vision. Para mais instruções de como rodar os modelos localmente, consulte a Biblioteca d'Ollama.

Ranking de Indicação Droppers

Faltando 7 dias para o fim da maratona de indicação do AiDrop, que concorre a 1 ano de assinatura do ChatGPT Plus ou Midjourney Standard, a corrida pelos três primeiros lugares está acirrada. João V. desponta na liderança, enquanto Bi V e Cezar disputam a segunda colocação.

Para de enviar corrente de boas energias no whatsapp ou rifas de formatura e comece a repassar algo de valor ao seu network, o AiDrop.

Basta usar esse link aqui https://www.aidrop.news/subscribe?ref=PLACEHOLDER_CODE e você já está concorrendo! ;)

Lembrando que, para a indicação contar, o amiguinho precisa dar o aceite por email (de confirmação).

Imagem gerada por IA