Modelos de IA de código aberto versus proprietários
por Stélio Inácio, fundador da Jon AI e especialista em IA
Código aberto versus IA proprietária: o restaurante versus a refeição caseira
Agora que entendemos o que é um LLM, surge uma questão crucial: quem os fabrica e como podemos usá-los? No mundo da IA, existem duas filosofias principais, duas maneiras diferentes de criar e compartilhar essas ferramentas poderosas. Essa é a diferença entre os modelos proprietário e de código aberto.
Para entender isso, vamos usar uma analogia simples: fazer uma refeição.
- A IA proprietária é como ir a um restaurante sofisticado. Você vai a um estabelecimento confiável (como OpenAI, Google ou Anthropic). Você não conhece a receita secreta, não pode ir à cozinha e não pode mudar a forma como o prato é feito. Você simplesmente faz o pedido de um menu (usa a API) e uma equipe de chefs profissionais oferece uma refeição refinada e de alta qualidade. É fácil, confiável e você obtém resultados excelentes, mas custa dinheiro e você está limitado ao que eles oferecem.
- A IA de código aberto é como receber uma receita de chef de classe mundial e a chave para uma despensa totalmente abastecida. Uma empresa (como a Meta, com seus modelos Llama, ou Mistral AI) desenvolve uma receita incrível (o modelo de IA) e a distribui ao público. Você pode ver cada ingrediente e cada etapa. Você pode pegar a receita, trazê-la para sua própria cozinha (seu próprio computador ou servidor) e cozinhá-la como está. Melhor ainda, você pode modificá-lo — adicionar um pouco de tempero, trocar um ingrediente ou ampliá-lo para alimentar uma família enorme. Isso lhe dá liberdade e controle incríveis, mas você precisa das habilidades e da cozinha para fazer isso sozinho.
Nenhuma das abordagens é universalmente “melhor” — elas são simplesmente modelos diferentes para necessidades diferentes e ambas estão impulsionando a inovação de maneiras incríveis.
Visão geral do proprietário versus código aberto
Vamos detalhar as vantagens e desvantagens. A escolha do tipo certo de modelo de IA depende do que você mais valoriza: conveniência, controle, custo ou desempenho de ponta.
Modelos proprietários (O Restaurante)
Exemplos: série GPT da OpenAI, Gemini do Google, Claude da Anthropic.
- Facilidade de uso: incrivelmente simples de começar. Basta se inscrever e usá-lo por meio de um site ou de uma API simples. Nenhuma configuração complexa é necessária.
- Desempenho máximo: esses modelos geralmente são os mais poderosos e capazes do mercado, pois bilhões de dólares são investidos em seu desenvolvimento.
- Confiabilidade e suporte: Eles vêm com suporte profissional e dedicado e a confiabilidade de uma grande corporação que mantém o serviço.
- Custo: pode se tornar caro. Normalmente, você paga pelo quanto usa, e os custos podem aumentar rapidamente para usuários pesados.
- Falta de transparência: são “caixas pretas”. Você não sabe exatamente em quais dados eles foram treinados ou como seu funcionamento interno é ajustado.
- Vendor Lock-In: Você depende de uma única empresa. Se eles alterarem seus preços, políticas ou descontinuarem um serviço, você terá que aceitar e procurar alternativas.
Modelos de código aberto (A Receita)
Exemplos: série Llama da Meta, modelos Mistral, Falcon.
- Controle e personalização: Você tem controle total. Você pode modificar o modelo para uma tarefa específica, ajustá-lo em seus próprios dados privados e executá-lo em qualquer lugar.
- Transparência: a arquitetura e os “pesos” do modelo (seus parâmetros aprendidos) estão abertos para inspeção, o que é importante para a pesquisa e a responsabilidade.
- Econômicos em grande escala: embora exijam investimento inicial em hardware e experiência, eles são gratuitos para baixar e usar, evitando taxas recorrentes.
- Complexidade: requer conhecimento técnico significativo para configurar, manter e otimizar. Essa não é uma solução simples do tipo “plug-and-play”.
- O suporte é baseado na comunidade: não há uma linha de suporte dedicada. Você confia nos fóruns da comunidade e na capacidade da sua própria equipe de resolver problemas.
- Potencial de uso indevido: como qualquer pessoa pode acessá-los, há um risco maior de malfeitores usarem esses modelos para fins maliciosos, como gerar informações erradas.
models.dev: Lista de Todos os Modelos de IA
Models.dev é um banco de dados abrangente de código aberto de especificações, preços e recursos de modelos de IA.
Verificação rápida
Um laboratório de pesquisa universitário quer dissecar e modificar o funcionamento interno de um modelo de IA para um estudo sobre o viés da IA. Qual tipo de modelo seria mais adequado para eles?
Recapitulação: modelos de código aberto versus modelos de IA proprietários
O que abordamos:
- Os modelos de IA são oferecidos principalmente de duas maneiras: proprietários (fechados, como um restaurante) e de código aberto (públicos, como uma receita).
- Os modelos proprietários oferecem facilidade de uso e desempenho máximo, mas têm um custo e menos transparência.
- Os modelos de código aberto oferecem controle, personalização e transparência, mas exigem recursos e conhecimentos técnicos.
- A escolha entre eles depende de suas necessidades, recursos e objetivos específicos.
Por que isso é importante:
- Essa distinção é fundamental para o futuro da IA. Isso afeta tudo, desde como as empresas criam produtos de IA até como pesquisadores individuais podem inovar. Entender esse cenário ajuda você a ver quem detém o poder e para onde a tecnologia pode ir em seguida.
A seguir:
- Com todas as afirmações incríveis sobre IA, pode ser difícil saber o que é verdade. Em nossa próxima lição, abordaremos alguns equívocos comuns e separaremos os mitos da IA da realidade.