A diferença de desempenho entre modelos de IA de fronteira de empresas de tecnologia dos EUA e os melhores modelos de pesos abertos de empresas chinesas diminuiu para apenas 4,4 meses, de acordo com um relatório da Mozilla. Isso explica por que muitas empresas estão migrando para os modelos abertos significativamente mais baratos para trabalhos rotineiros — e ajuda a revelar uma faixa estreita de cargas de trabalho onde os modelos de fronteira valem a pena o custo.

A maioria das organizações deve idealmente estar usando modelos abertos como padrão para a maioria de seus trabalhos, de acordo com o mais recente Relatório do Estado da IA de Código Aberto da Mozilla, publicado em 15 de setembro e compartilhado com a Ars antes da publicação. O relatório destaca como um modelo aberto de ponta, o Kimi K3 da Moonshot AI, alcança uma pontuação de desempenho de IA composta no Índice de Análise de Inteligência Artificial que está apenas três pontos atrás do modelo fechado de fronteira Fable 5 da Anthropic, tudo isso enquanto custa apenas 30 por cento do último.

"[Um modelo fechado] ganha seu prêmio em alguns lugares: trabalho profissional especializado, recuperação de alta intensidade e contexto longo", disse Raffi Krikorian, diretor de tecnologia da Mozilla, em um e-mail para a Ars. "Vemos a decisão de pagar por modelos fechados como específica da carga de trabalho, e não específica da organização."

Os modelos de IA de pesos abertos permitem que qualquer pessoa baixe os principais componentes do modelo e execute os modelos em seus próprios computadores, mas os desenvolvedores ainda retêm normalmente informações vitais, como dados de treinamento, pipeline de dados e código de treinamento. Em comparação, as empresas de tecnologia dos EUA, como a Anthropic e a OpenAI, oferecem principalmente modelos de fronteira fechados que mantêm tudo proprietário, exigindo que os clientes paguem mais para acessar.

As organizações ainda pagam por modelos de fronteira fechados porque eles funcionam fora da caixa e vêm com "embalagem de conformidade, suporte e responsabilidade", enquanto muitas organizações não têm o pessoal para executar os modelos de pesos abertos bem, explicou Krikorian. À medida que o cenário de IA continua a evoluir, as empresas devem considerar cuidadosamente suas estratégias de IA, pesando os benefícios dos modelos abertos contra as vantagens dos modelos de fronteira fechados.

Dieser Artikel wurde mit Unterstützung von KI verfasst.
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