A startup de IA Cohere, avaliada em US$ 5,5 bilhões, está empenhada em criar modelos personalizados para clientes corporativos

A Cohere, startup canadense de inteligência artificial avaliada em US$ 5,5 bilhões, está se voltando para a criação de modelos de IA especializados para uso empresarial. Essa mudança representa um afastamento da empresa dos tradicionais modelos de grande porte nos quais a maioria de seus concorrentes investe atualmente. 

Nick Frosst, cofundador da Cohere, enfatizou que as empresas de hoje precisam de modelos projetados para tarefas específicas, em vez de modelos genéricos e abrangentes. Essa mudança estratégica para a criação de modelos personalizados surge como resultado da percepção das empresas de que seus modelos mais amplos estão obtendo retornos cada vez menores. 

O problema dos retornos decrescentes na escalabilidade de modelos de IA

Ilya Sutskever, cofundador dos laboratórios de IA Safe Superintelligence (SSI) e OpenAI, mencionou que os ganhos com o treinamento de modelos de IA em grandes conjuntos de dados atingiram um platô. As empresas agora enfrentam atrasos no treinamento e na implementação de novas gerações de grandes modelos de linguagem. 

O setor, que inicialmente obteve avanços significativos ao investir poder computacional e recursos em modelos maiores, começou a reconhecer que tamanho nem sempre é sinônimo de qualidade ou utilidade.

Em uma carta aos seus investidores, a Cohere afirma que essa nova direção é resultado da dificuldade que as empresas enfrentam para incorporar a IA em seu trabalho diário. 

Em vez de investir em inteligência artificial geral (AGI), que algumas empresas como a OpenAI consideram o futuro da IA, a Cohere está adotando uma abordagem mais direcionada. A empresa busca maior eficiência de capital otimizando modelos existentes para aplicações no mundo real. 

“Vamos trabalhar com as empresas para criar modelos perfeitos para seus casos de uso, adaptá-los às suas necessidades específicas e levá-los à produção”, disse Frosst. 

Ele deixou claro que a Cohere não se basearia na noção de que a Inteligência Artificial Geral (IAG) está próxima, enfatizando que aumentar o tamanho do modelo não equivale a melhores resultados. 

A corrida para construir modelos melhores

A corrida para construir modelos de IA maiores e melhores levou a um boom de investimentos e desenvolvimento em todo o setor. A Cohere recentemente levantou US$ 270 milhões em uma rodada de financiamento Série C, enquanto concorrentes como OpenAI, Anthropic e outros laboratórios de IA levantaram bilhões de dólares para financiar o processo de desenvolvimento de sistemas de IA de ponta, que exigem grande poder computacional e demandam um investimento considerável. 

Segundo a Cohere, a mudança de paradigma, que passou a priorizar modelos personalizados em vez de modelos maiores, deveu-se à diminuição do retorno sobre o investimento e ao feedback recebido dos clientes. "O que temos ouvido dos clientes é que eles não precisam apenas de modelos maiores que sejam bons em tudo. Eles precisam de modelos que sejam construídos especificamente para seus casos de uso", disse Frosst. 

A Cohere implementará versões personalizadas de modelos existentes que podem agregar valor direto aos negócios. Seus modelos serão projetados para entender e executar tarefas altamente específicas, adaptadas às necessidades de cada empresa, em contraste com as capacidades generalizadas frequentemente encontradas em modelos maiores.

A nova abordagem da Cohere também pode estar alinhada com as tendências do setor em sustentabilidade e eficiência de custos. Com os governos examinando cada vez mais a pegada de carbono das empresas de tecnologia, a estratégia da Cohere pode oferecer uma vantagem para navegar no cenário regulatório. 

Desenvolver modelos de IA de grande porte não é apenas um negócio caro; também consome muita energia. As empresas de IA podem precisar de técnicas mais eficientes em termos energéticos para se posicionarem melhor no cumprimento das futuras regulamentações, à medida que os governos pressionam por menores emissões e buscam compreender melhor a tecnologia.