Foundation Models: o que são e por que estão mudando a IA

Por que a inteligência artificial avançou tanto nos últimos anos?

Se você já se fez essa pergunta ao ver ferramentas como ChatGPT, GitHub, Copilot ou Midjourney em ação, saiba que a resposta está nos foundation models, modelos de IA de grande escala que servem como base para uma nova geração de aplicações inteligentes.

Esses modelos estão por trás de soluções capazes de gerar textos, interpretar imagens, compreender comandos de voz e até escrever códigos com apenas alguns exemplos.

Neste artigo, você vai entender o que são os foundation models, como funcionam e por que eles estão revolucionando o desenvolvimento de inteligência artificial em diversos setores.

O que são Foundation Models?

Foundation Models são modelos de inteligência artificial (IA) de grande escala, pré-treinados com quantidades massivas de dados não rotulados, como textos, imagens, áudios e vídeos geralmente, por meio de aprendizado não supervisionado ou autossupervisionado. Nesse contexto, esses modelos utilizam arquiteturas avançadas, como os Transformers, capazes de capturar padrões complexos e relações em grandes volumes de dados.

O termo foundation (fundação) é utilizado porque esses modelos funcionam como uma base versátil para diversas aplicações de IA. Após o pré-treinamento, podem ser adaptados seja por fine-tuning, seja por  prompt engineering (engenharia de prompt) para executar uma ampla variedade de tarefas específicas. Entre essas tarefas, destacam-se geração de texto, tradução, classificação, resposta a perguntas e criação de imagens, entre outras. Como resultado, exigem apenas uma quantidade mínima de dados adicionais para se ajustarem a novos contextos.

Além disso, essa capacidade de adaptação é justamente o que diferencia os foundation models dos modelos tradicionais, os quais, por sua vez, são desenvolvidos para finalidades específicas e limitadas. Enquanto os modelos antigos se assemelham a ferramentas fixas, os foundation models funcionam como plataformas multifuncionais.

Para que você possa entender melhor, vamos comparar os foundation models a um cérebro treinado com uma grande variedade de conhecimentos. Assim como um cérebro pode se adaptar a diferentes tarefas com pequenas instruções, os foundation models também operam em diversos contextos com ajustes mínimos.

Principais características dos foundation models

Entre algumas característica elas, destacam-se:

1. Pré-treinamento em larga escala: primeiramente, treinam‑se com enormes volumes de dados variados e não rotulados, incluindo texto, imagens, áudio e código por meio de aprendizado não supervisionado ou autossupervisionado. Como resultado, aprendem padrões e representações gerais dos dados;
   
2. Capacidade de generalização: diferentemente dos modelos tradicionais, os foundation models estendem seu conhecimento para executar múltiplas tarefas, inclusive as não previstas inicialmente no treinamento. Dessa forma, adaptam‑se a aplicações diversas, como tradução, geração de texto, reconhecimento de imagens e geração de código;
   
3. Transferência de conhecimento: além disso, um mesmo modelo pode ser ajustado para várias tarefas específicas aplicando‑se, em um domínio, o que foi aprendido em outro por meio de técnicas como fine‑tuning ou engenharia de prompts. Em síntese, isso agiliza o desenvolvimento de soluções.
   
4. Ajuste fino e uso direto: ademais, após o pré‑treinamento, é possível refinar os foundation models com conjuntos de dados específicos para melhorar seu desempenho em tarefas particulares ou, ainda, utilizá‑los diretamente por meio de comandos cuidadosamente elaborados, sem necessidade de retreinamento completo;
   
5. Escalabilidade e custo computacional: embora o pré‑treinamento exija elevado poder computacional e investimento, os modelos treinados podem ser reutilizados e adaptados de forma eficiente.

Exemplos populares de foundation models

Atualmente, diversos foundation models se destacam por sua aplicação em tarefas complexas de IA. A seguir, apresento os exemplos mais relevantes:

Por que os foundation models estão mudando a IA

Os foundation models estão transformando a inteligência artificial por uma série de razões fundamentais. Em primeiro lugar, promovem uma redução drástica no tempo necessário para criar soluções inteligentes. Isso porque, ao serem pré-treinados com grandes volumes de dados, eliminam a necessidade de iniciar o treinamento do zero a cada nova aplicação, o que acelera significativamente o desenvolvimento de sistemas de IA eficientes.

Além disso, contribuem para a democratização do uso da inteligência artificial, já que muitos desses modelos estão disponíveis por meio de APIs e bibliotecas em Python. Como resultado, empresas e desenvolvedores com recursos limitados tanto técnicos quanto computacionais conseguem integrar IA avançada em seus produtos e serviços, ampliando o acesso à tecnologia de ponta.

Outro fator relevante é a possibilidade de criar MVPs (produtos mínimos viáveis) com rapidez e alto valor agregado. Por serem versáteis, os foundation models podem ser facilmente adaptados por meio de técnicas como fine-tuning.

Vale destacar, ainda que esses modelos já apresentam aplicações práticas em diversos setores, tais como:

• No campo da saúde, por exemplo, estão sendo utilizados para diagnóstico por imagem e análise de dados médicos;
• No setor educacional, ajudam a oferecer tutoria personalizada;
• Em áreas como direito, negócios, engenharia e marketing, contribuem para a automação de processos, análise documental, atendimento ao cliente e criação de conteúdo.

Esses modelos representam uma verdadeira mudança de paradigma na construção de sistemas de IA. Isso ocorre porque sua capacidade de generalização e transferência de conhecimento permite que um único modelo sirva como base para múltiplas aplicações, reduzindo custos e otimizando esforços de desenvolvimento.

No entanto, é importante reconhecer que essa revolução também traz desafios significativos. Entre eles, destacam-se a necessidade de garantir transparência, mitigar tendência algorítmicas e enfrentar questões éticas, temas que vêm sendo amplamente debatidos por centros de pesquisa especializados.

Os foundation models estão mudando a IA porque aceleram o desenvolvimento de soluções, ampliam o acesso à tecnologia e tornam a inteligência artificial mais prática, acessível e escalável, características essenciais para sua adoção ampla e responsável.

Para entender melhor a evolução dos foundation models e como eles tornaram o desenvolvimento de IAs mais acessível, confira o vídeo a seguir.

Como usar foundation models com Python

Atualmente, é possível utilizar foundation models com Python de forma prática e eficiente. Para isso, diversas bibliotecas e plataformas foram desenvolvidas com o objetivo de facilitar o acesso, a adaptação e a aplicação desses modelos em diferentes tarefas de inteligência artificial. A seguir, apresento as principais ferramentas disponíveis:

• Transformers (Hugging Face): em primeiro lugar, destaca-se essa biblioteca amplamente utilizada para trabalhar com modelos de linguagem natural, como GPT, BERT e outros. Ela permite carregar modelos pré-treinados, realizar fine-tuning e executar tarefas como geração de texto, resumos e classificações.
  
• OpenAI: por meio de suas APIs, oferece acesso direto a modelos como GPT-4, Whisper e DALL·E. Assim, é possível criar chatbots, transcrever áudios e gerar imagens com poucas linhas de código.
  
• LangChain: além disso, este framework permite construir aplicações mais complexas com grandes modelos de linguagem (LLMs). Ele facilita a criação de pipelines, chatbots avançados e automações integradas.
  
• LlamaIndex (antigo GPT Index): ideal para organizar, indexar e consultar grandes volumes de dados, esta biblioteca aplica-se à  construção de sistemas de busca e análise contextual baseados em foundation models.

Exemplos práticos com Python

A seguir, veja alguns exemplos de uso direto dessas bibliotecas:

Criar um chatbot com GPT-4:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Olá, como posso ajudar?"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Olá, como posso ajudar?"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

Gerar resumos automáticos com modelos pré-treinados (ex: BART) com Hugging Face:

from transformers import pipeline
summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
text = "Texto longo para resumir..."
summary = summarizer(text, max_length=100, min_length=30, do_sample=False)
print(summary[0]['summary_text'])

from transformers import pipeline
summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
text = "Texto longo para resumir..."
summary = summarizer(text, max_length=100, min_length=30, do_sample=False)
print(summary[0]['summary_text'])

Classificar sentimentos de textos com modelo pré-treinado:

from transformers import pipeline
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis")
result = sentiment_analyzer("Eu adoro usar foundation models!")
print(result)

from transformers import pipeline
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis")
result = sentiment_analyzer("Eu adoro usar foundation models!")
print(result)

Criar automações com LangChain + LLMs:

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4o")

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["tema"],
    template="Explique os benefícios dos foundation models no contexto de: {tema}"
)

chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

resposta = chain.run(tema="educação")
print(resposta)

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4o")

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["tema"],
    template="Explique os benefícios dos foundation models no contexto de: {tema}"
)

chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

resposta = chain.run(tema="educação")
print(resposta)

Outras bibliotecas importantes para IA em Python

Além das bibliotecas específicas para foundation models, vale mencionar algumas ferramentas fundamentais no ecossistema Python.

Entre elas, destacam-se PyTorch e TensorFlow, essenciais para  construção,  treinamento e  personalização de modelos de deep learning. Por outro lado, bibliotecas como Scikit-learn, Pandas e NumPy desempenham papel importantíssimo no pré-processamento e na análise de dados.

Foundation models vs. modelos tradicionais de machine learning

Escala de dados e parâmetros 

Foundation Models:

A principal diferença entre os foundation models e os modelos tradicionais de machine learning está na escala, na capacidade de generalização e na flexibilidade de aplicação. 

Machine learning: 

Enquanto os modelos clássicos costumam ser desenvolvidos para tarefas bem definidas e com escopo restrito, os foundation models operam de forma mais ampla, com potencial para múltiplas aplicações a partir de um único pré-treinamento.

Tipo de dados 

Foundation models: 

Para começar, os foundation models são treinados com volumes massivos de dados não estruturados e não rotulados, incluindo texto, imagens, áudios e até códigos, o que resulta em arquiteturas com bilhões ou até trilhões de parâmetros. Como exemplo, estima-se que o GPT-4 tenha centenas de bilhões de parâmetros, embora os valores exatos não tenham sido oficialmente divulgados. 

Machine learning: 

Em contrapartida, os modelos tradicionais utilizam conjuntos de dados menores e mais específicos, geralmente estruturados e rotulados, o que limita sua escalabilidade e capacidade de adaptação.

Capacidade de generalização

Foundation models 

Além disso, os foundation models são altamente generalistas. Isso significa que, após o pré-treinamento, conseguem desempenhar diversas tarefas com apenas pequenos ajustes por fine-tuning ou engenharia de prompts. 

Machine learning: 

Já os modelos tradicionais precisam ser treinados do zero para cada novo problema, o que implica o uso de dados rotulados e um esforço considerável para cada aplicação.

Arquitetura usada

Foundation models:

Os foundation models, em sua maioria, são baseados em redes neurais profundas, especialmente os Transformers, que oferecem grande poder de representação e flexibilidade. 

Machine leaning: 

Por outro lado, os modelos tradicionais utilizam algoritmos mais simples, como regressão logística, SVM, árvores de decisão, Random Forest ou boosting, cada um mais adequado a uma tarefa específica, como classificação, regressão ou agrupamento.

Ainda nesse contexto, a flexibilidade e a reutilização se destacam como grandes vantagens dos foundation models. Afinal, eles podem ser reaproveitados em diferentes domínios e contextos, reduzindo significativamente o tempo e os custos de desenvolvimento. 

Já os modelos tradicionais, por serem construídos sob medida para tarefas específicas, apresentam baixa possibilidade de reaproveitamento direto, o que limita sua aplicação e exige treinamentos individuais para cada nova tarefa.

A flexibilidade dos foundation models não só acelera o desenvolvimento, como também amplia a aplicabilidade e aumenta a eficiência na criação de soluções inteligentes.

Como aprender a usar foundation models com Python — mesmo sendo iniciante

Os foundation models representam uma virada de chave na forma como desenvolvemos e aplicamos inteligência artificial. Por serem altamente generalistas, reutilizáveis e acessíveis por meio de bibliotecas e APIs, eles permitem que qualquer pessoa, mesmo sem ser especialista em IA, possa construir soluções reais e poderosas com pouco código.

Se você quer aprender a usar foundation models com Python para criar chatbots, gerar resumos, automatizar tarefas ou desenvolver projetos com IA de verdade, mesmo sendo iniciante, a dica é:

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