Confira artigo de Víctor Cornejo, arquiteto-chefe sênior para Red Hat América Latina
A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma novidade para se converter em um motor de inovação que parece aprender e responder sem limites. No entanto, sua capacidade de gerar respostas e criações instantâneas não se baseia na memorização, mas em um processo que chamamos de inferência.
A inferência é o momento em que um modelo de IA coloca em prática todo o conhecimento adquirido durante o treinamento para responder a uma nova pergunta. É a fase de “fazer”, em que a teoria aprendida é traduzida em aplicação prática e são geradas respostas que vão além do que foi memorizado.
Para entender melhor a inferência, podemos usar a analogia de um bibliotecário experiente. Ao longo dos anos, ele adquiriu vasto conhecimento sobre livros. Quando um aluno faz uma pergunta nova e específica, como “onde posso encontrar informações sobre a história da produção de grãos no Crescente Fértil?”, sua mente não busca a resposta literal em cada livro.
Em vez disso, seu cérebro processa a solicitação e, com base em seu conhecimento profundo, infere quais livros, seções ou autores são mais relevantes para o tópico, mesmo que nunca tenha ouvido essa mesma pergunta antes.
Esse processo de conectar uma nova solicitação ao conhecimento existente para tomar uma decisão é a essência da inferência. Um bibliotecário não memoriza todas as frases de todos os livros; ele faz conexões, identifica padrões e usa sua experiência para guiar as pessoas até as informações mais relevantes.
Para permitir que modelos de linguagem de grande escala (LLMs) realizem inferências com eficiência, diversas técnicas avançadas são utilizadas a fim de otimizar o processo. Essas técnicas são essenciais para transformar uma ferramenta que apenas memoriza em uma que realmente resolve problemas.
Os sistemas modernos utilizam mecanismos de alto desempenho que permitem o acesso muito mais rápido às informações, uma etapa fundamental no processamento de grandes volumes de dados. Além disso, para gerenciar a complexidade das consultas, são utilizadas técnicas que possibilitam o processamento simultâneo de múltiplas requisições, otimizando a capacidade de processamento do hardware. Em casos mais complexos, o sistema pode dividir uma tarefa de pesquisa massiva em partes menores e atribuí-las a diferentes “auxiliares” para resolver o problema com mais eficiência.
Outro aspecto crucial é a compactação de dados. São utilizados métodos como a compressão inteligente para lidar com grandes volumes de conhecimento, reduzindo o tamanho dos modelos sem sacrificar a qualidade do conteúdo. Isso não só permite buscas mais rápidas, como também um uso mais eficiente dos recursos. Para agilizar ainda mais as respostas, um sistema pode gerar um rascunho rápido, que é então validado e refinado pelo modelo mestre. Esse processo é semelhante a como um assistente prepara uma primeira versão de um documento, que é então revisada e refinada por um especialista.
Em conclusão, a inferência é o que dá vida às capacidades da IA, valor que se encaixa na filosofia open source. A partir de soluções de código aberto, organizações disruptivas mantêm o poder de escolha nas mãos das empresas, que podem aprimorar a inferência de seus modelos na nuvem híbrida para implantá-los de forma mais rápida, econômica e eficaz.
É essa visão de inferência que permite que uma ferramenta de IA generativa crie um poema sobre um tópico específico que nunca foi escrito antes, ou que um sistema de diagnóstico médico identifique uma doença a partir de uma combinação de sintomas que não apareceu em seu banco de dados de treinamento.
Sem inferência, a IA só poderia recitar o que já havia memorizado, como um bibliotecário que só consegue ler títulos de livros em voz alta. A inferência é o ato da verdadeira inteligência em ação, transformando uma ferramenta de busca de dados em um solucionador de problemas do mundo real.
