IA generativa no Kubernetes (Portuguese Edition)

Introdução

O lançamento do ChatGPT em 2022 foi um momento decisivo para o mundo da TI. Da noite para o dia, parecia que tudo havia mudado, não por causa de conceitos totalmente novos, mas devido ao crescimento exponencial dos parâmetros do modelo e à expansão maciça dos conjuntos de dados de treinamento. Os parâmetros do modelo — os pesos e vieses que o aprendeu duranteo treinamento — são frequentemente usados para medir a complexidade e a capacidade de um modelo. Mas as inovações arquitetônicas e a qualidade do treinamento são igualmente importantes para o desempenho real de um modelo. Essa combinação de parâmetros de escala e expansão de dados levou a IA a um novo território, com capacidades antes inimagináveis.

No mundo da física, as transições de fase descrevem momentos em que pequenas mudanças graduais levam repentinamente a mudanças dramáticas no comportamento — como a água se transformando em gelo. O surgimento de grandes modelos de linguagem (LLMs) segue esse mesmo padrão. Desde que a arquitetura Transformer foi introduzida em 2017, a IA vinha evoluindo constantemente, mas o salto no tamanho do modelo, no poder de computação e na escala dos dados de treinamento a levou além de um ponto de inflexão. Esses modelos começaram a exibir geração e processamento de texto semelhantes aos humanos, revolucionando setores inteiros e redefinindo nossas expectativas sobre o que a IA pode fazer. O gráfico na Figura I-1 mostra o crescimento desses parâmetros e as fontes de dados em expansão ...