Abraçando Modelos de Dados Regionais e Locais A Chave para Liberar o Verdadeiro Potencial da GenAI 🧠💥
Integrando o modelo de linguagem SEA-LION, por exemplo, ajudará a garantir que as respostas geradas pela GenAI reflitam com precisão a população do Sudeste Asiático.
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Líderes de IA são aconselhados a mesclar modelos de dados locais em prol da diversidade.
As gigantes da tecnologia estão fazendo avanços significativos no campo da Inteligência Artificial Generativa (GenAI). No entanto, para garantir que seus produtos sejam verdadeiramente representativos da diversa população global, é crucial para essas empresas incorporar modelos de dados regionais e locais. Segundo Laurence Liew, diretor de inovação em IA no AI Singapore, integrar o modelo de linguagem large language (SEA-LION) do Sudeste Asiático em uma Rede (LLM) pode melhorar significativamente a precisão das respostas das ferramentas GenAI.
O Poder dos Modelos de Dados Localizados 💪💡
Em um teste recente realizado pela equipe de Liew, o SEA-LION superou uma plataforma pública global popular de GenAI ao ser encarregado de prever o resultado de uma eleição asiática. Isso demonstra como LLMs como o SEA-LION, que são sensíveis culturalmente, podem melhor refletir a mistura societal de uma região específica. Atualmente, muitas ferramentas públicas de GenAI não têm foco asiático e podem inadvertidamente possuir viés de dados. Incorporar LLMs regionais e locais pode ajudar a resolver essa questão.
O SEA-LION, que atualmente opera em um modelo de 3 bilhões de parâmetros e um modelo de 7 bilhões de parâmetros, foi treinado em um impressionante total de 981 bilhões de tokens linguísticos. Esses tokens são fragmentos de palavras gerados durante o processo de tokenização e incluem 623 bilhões de tokens em inglês, 128 bilhões de tokens do Sudeste Asiático e 91 bilhões de tokens chineses.
Defendendo a Diversidade nas Ferramentas GenAI 🌍🤝
Não é apenas o SEA-LION que está causando impacto na arena de LLM regional. Países como Tailândia e Índia também desenvolveram seus próprios modelos de linguagem localizados. Essa tendência destaca a importância de incorporar perspectivas e fontes de dados diversas ao criar ferramentas GenAI.
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O AI Singapore, uma colaboração em toda a administração do governo, tem sido fundamental para impulsionar as capacidades de IA do país. A organização incentiva gigantes da tecnologia como Microsoft e Google a adotar LLMs regionais e locais para organizações operando no Sudeste Asiático. Ao integrar esses modelos, as empresas podem garantir que seus produtos GenAI ressoem com as nuances e contexto específicos da região.
Superando os Desafios de Adoção 🚀🔒
Embora haja um interesse crescente entre as empresas em adotar produtos GenAI, muitas organizações enfrentam barreiras à adoção. De acordo com um estudo da Telstra International, apenas 30% das empresas sentem que têm os ativos de TI necessários para implementar GenAI. Restrições orçamentárias, considerações regulatórias e preocupações com privacidade de dados também representam desafios.
Além disso, há uma escassez de profissionais qualificados no campo de GenAI, incluindo engenheiros de machine learning, cientistas de dados em IA e tradutores. Essas lacunas de talento precisam ser abordadas para facilitar a adoção generalizada de GenAI.
O Futuro da GenAI e seu Impacto 🌌🔮
O impacto potencial de GenAI em diversas indústrias não pode ser ignorado. De acordo com o mesmo estudo da Telstra International, 60% dos entrevistados acreditam que GenAI irá perturbar substancialmente sua indústria nos próximos cinco anos. No entanto, uma maioria significativa (78%) vê essa tecnologia como uma oportunidade competitiva, em vez de uma ameaça. As organizações estão explorando ativamente maneiras inovadoras de aproveitar GenAI para extrair valor dos dados.
À medida que o mundo se torna cada vez mais digitalizado e as interações humano-máquina florescem, o processamento e a contextualização adequados de dados por meio de GenAI estão se tornando indispensáveis. As empresas devem investir na construção de capacidades de ponta a ponta, no tratamento de grandes conjuntos de dados e na garantia de aplicação responsável e ética de IA.
P&R: Abordando as Preocupações dos Leitores 👥❓
P: Como as ferramentas GenAI podem superar o viés de dados e ser mais inclusivas? R: Incorporar modelos de dados regionais e locais, como o SEA-LION, é crucial para resolver o viés de dados e criar ferramentas GenAI que melhor reflitam a diversa população global.
P: Existem outros países desenvolvendo seus próprios modelos de linguagem localizados? R: Sim, países como Tailândia e Índia também desenvolveram seus próprios modelos de linguagem, destacando a importância de abraçar a diversidade nas ferramentas GenAI.
P: Quais são os desafios que as organizações enfrentam ao adotar GenAI? R: Alguns dos desafios incluem restrições orçamentárias, considerações regulatórias, preocupações com privacidade de dados e escassez de profissionais qualificados no campo de GenAI.
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Q: Como as organizações podem se preparar para a ampla adoção do GenAI? A: As empresas podem começar identificando funções específicas onde o GenAI pode ser aplicado. Elas também devem investir na aquisição do hardware necessário, na construção de capacidades de ponta a ponta e garantir a aplicação responsável e ética de IA.
Explorando o Futuro do GenAI 🌟🔭
Ao olharmos para o futuro, é essencial reconhecer o potencial transformador do GenAI. Ao incorporar modelos de dados regionais e locais, podemos mitigar viés de dados e criar ferramentas GenAI mais inclusivas e precisas. As organizações devem superar os desafios de adoção e investir na infraestrutura e talentos necessários para aproveitar o GenAI de forma eficaz.
🔗 Links de Referência: – Novo Tradutor de Chat de IA da Roblox – Como a Lenovo trabalha na desmontagem do viés de IA enquanto constrói laptops – Projeto de código aberto SEA-LION – Crux: Construindo Ferramentas de Inteligência de Negócios Alimentadas por GenAI – Modelos de IA generativos de código aberto – Investimento de Desenvolvimento de IA de Cingapura – CEO da OpenAI sobre inclusividade na IA generativa – De o fora, Gêmeos, a IA de código aberto tem truques de vídeo
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