Quanto Custa Criar uma IA (Inteligencia Artificial)

A Inteligência Artificial está se tornando cada vez mais uma parte insubstituível de aplicativos móveis, software e sistemas CRM em diferentes tipos . A folha de pagamento é um item significativo no orçamento de uma empresa, pois varia de 20 a 30 a 60% dos custos, perfazendo em média 40%. A implementação de algoritmos de IA em processos tecnológicos significa abandonar trabalhadores pouco qualificados e de nível médio, reduzir os custos laborais e aumentar progressivamente os lucros. Vejamos exemplos que mostram como a introdução e adaptação da IA ​​na estrutura de processos de negócios comprovam a eficácia e quanto custa desenvolver uma aplicação de IA.

Simbiose entre GPT-4 Vision e Jupyter Notebook

A versão 4 lançada recentemente do GPT Vision interage bem com o Jupyter Notebook interativo. Ao aumentar a IA com código escrito em Python, o usuário, em resposta a um desenho feito com o movimento da mão, recebe gráficos claros gerados na forma de parábolas ou sinusóides, imagens circulares multicêntricas. Inserir uma descrição com números e curvas aproximadas produz uma visualização detalhada de um determinado formato. A multimodalidade e a estimativa visual relativamente precisa são utilizadas em situações em que é necessário determinar localizações, analisar e interpretar imagens “na folha”, calcular o modelo de acordo com parâmetros matemáticos especificados.

Esta solução é útil para engenheiros e projetistas, construtores e analistas. Basta esboçar um desenho à mão e complementá-lo com esclarecimentos textuais, e o software produzirá um gráfico, diagrama ou plano pronto com linhas e dimensões claras em questão de segundos. Código simples escrito em Python e incorporado em serviços de IA fornece uma reprodução clara de um determinado formato linear. Para resolver problemas complexos, importe módulos e pacotes, baixe e compile distribuições e instale outras bibliotecas.

O projeto Jupyter possui as seguintes opções para implementação e desenvolvimento de algoritmos de IA: ambiente web, aplicativo para cálculo de análises e dados digitais, versão simplificada de páginas estáticas, widgets e dashboards com interação multilateral. Um ou mais elementos da funcionalidade podem ser utilizados dependendo da tarefa dos desenvolvedores, adaptando a IA às solicitações.

Aplicativo Labelme e bibliotecas Deepface

A anotação visual é uma nova etapa na programação e implementação de IA. O código-fonte aberto e a forma de programação simplificada do Python fornecem anotação visual seguida de processamento em uma estrutura lógica rigorosa. A visão computacional é um segmento da IA. Reconhece e processa informações visuais, faz análises de vídeos, conteúdos e outras imagens utilizando dados de um banco de dados previamente gerado.

Labelme é um exemplo de aplicativo gráfico clássico criado na plataforma de código aberto LabelMe desenvolvida por especialistas de Massachusetts em 2008. Segmentação e classificação, formato de UI personalizável garantem um trabalho conveniente de marcação manual online ou offline. Qt é a ferramenta gráfica de sua interface.

O reconhecimento facial em tempo real usando a biblioteca Deepface, criada em Python, fornece identificação humana com precisão de 98-99%. Da mesma forma, os modelos de IA baseados nele identificam a idade, as emoções e o gênero de uma pessoa, comparando instantaneamente com centenas de imagens. A biblioteca é o extrato de soluções de modelos testadas como VGG-Face e OpenFace, ArcFace com Dlib, GhostFaceNet e outros, realizando tarefas de reconhecimento como um detector em 5 segundos. Isso é importante para a segurança em locais com grande concentração e transitabilidade de pessoas – aeroportos, estações, shopping centers.

Implementação de módulos de IA e comparação com base no Mistral 7B

O setor GPT atingiu um ponto em que os modelos neurais LLM estão funcionando em metade das tarefas do negócio. A implementação de recursos de IA e ferramentas de IA em BPM estende o ciclo de vida, simplificando a identificação e a análise inicial. A AI Tool também realiza redesenho com implementação de novas soluções e monitoramento de acompanhamento. Os módulos de IA incorporados de referência para casos de negócios incluem:

• Avaliar banco de dados e operações de dados;
• CRM para catálogos e automação de marketplace;
• integração com outras APIs e plugins;
• cumprimento de tarefas de marketing (como assistente de um profissional de marketing);
• avaliação da lógica de ação e sucesso do código.

Tais soluções são mais frequentemente desenvolvidas em código fechado para garantir a segurança dos usuários e proprietários. Testar e escrever instruções é a base, o “coração” da ideia. O modelo Mistral 7B na licença pública Apache 2.0 está entre os melhores disponíveis atualmente. O modelo certo pode ser selecionado, desenvolvido e lançado apenas por uma equipe experiente de especialistas que avaliará o escopo das tarefas, a disponibilidade de recursos e facilidades e a linguagem de programação utilizada.

ML: um exemplo de aprendizagem de línguas baseada em modelos

O aprendizado de máquina de ML é caracterizado por muitas direções - protocolos convencionais e aprendizado por reforço profundo, modelos de linguagem, métodos matriciais ou tensores. As aplicações de ML estão na indústria e em tecnologias intensivas em conhecimento, ciências ambientais, neurobiologia e climatologia, para melhorar as ações dos robôs e o transporte pessoal autônomo. Por exemplo, um modelo de linguagem irá prever de 4 a 8 tokens subsequentes com mais precisão após o treinamento em padrões globais, mostrando melhor desempenho comparado ao treinamento em protocolos locais.

A decodificação multitarefa é baseada na interação de múltiplas variáveis-alvo e relações de regressão detectadas, avaliação de dados em escala de perda e seu subsequente balanceamento para alcançar o efeito desejado. Estas são tarefas de alto nível, portanto o custo de desenvolvimento de tais aplicações de IA multiplataforma começa entre US$ 100 e 150 mil. A duração do treinamento de diversos modelos em uma arquitetura multifatorial complexa com introdução de raciocínio algorítmico varia de 300 a 500 mil horas, o que explica o alto custo desses projetos.

A expansão da gama de uso do modelo de linguagem é claramente ilustrada pelo Gemma (um produto Gemini API), que é executado em testes 2B e 7B. A biblioteca Keras 3.0 embarcada no modelo é responsável pela compatibilidade com os frameworks JAX e PyTorch, biblioteca de treinamento aberta TensorFlow, preservando alto desempenho de operação e flexibilidade das soluções propostas. A extensão da funcionalidade existente para atender aos requisitos de negócios é suportada pela interpolação de variáveis, personalização de parâmetros do interpretador, testes unitários e depuração com criação de perfil.

Wegic constrói e publica sites

A implementação bem-sucedida de IA pode ser vista claramente no exemplo da plataforma Wegic, que substitui programador e designer de UI/UX em uma só pessoa. Basta escrever um prompt competente, fazer esclarecimentos, especificar o esquema de cores desejado e a localização dos elementos, para que o site fique pronto sem escrever código. Não é possível fazer versões complexas de sites com centenas de páginas e categorias, com menus implantáveis ​​e um marketplace que suporte milhares de transações com gateways financeiros seguros.

Porém, as capacidades técnicas e de software da plataforma são suficientes para gerar um site de cartão de visita, uma página de marca pessoal com portfólio, um simples site de vendas de roupas com um pequeno número de posições. Essa plataforma também pode ser desenvolvida para outros fins - por exemplo, para modelagem por IA de interiores de edifícios e casas, projeto de estradas, complexos de suporte à vida e produção de alimentos. Os três primeiros sites do Wegic são gratuitos - são concedidos 120 créditos. Quando acabarem, o pagamento dos planos de baixo custo começa em US$ 10 por mês. Depois que um site é criado, a plataforma o publica online após um curto período de tempo.

Um iPhone com OpenAI integrado e IA de “memória pessoal”

No início de 2024, haverá mais de 1,5 bilhão de proprietários de iPhone no mundo. Cerca de cada quinto habitante do mundo é usuário móvel da Apple. Para melhorar o trabalho do Siri, soube-se que o ChatGPT será implementado na 18ª versão do iOS. Os proprietários do OpenAI ainda não concordaram totalmente com os termos, mas o fato de o chatbot Gemini ser um elemento da atualização indica prontidão para a próxima mudança tecnológica no campo da IA. Os detalhes disso serão revelados em junho de 2024.

As informações fornecidas confirmam o fato de que as soluções da OpenAI e outros desenvolvimentos na área de redes neurais estão ganhando impulso. Análise imediata de dados de clientes, segmentação de solicitações e ativos financeiros, manutenção de contato pessoal com base em transações anteriores - uma pequena lista de capacidades de IA que vale a pena implementar em um projeto empresarial para aumentar a lucratividade.

O banco de dados lembrará que uma pessoa específica encomendou um táxi não tripulado com cadeira de criança. Na próxima vez, o aplicativo com IA integrada especificará se uma cadeirinha de carro é necessária. Um comprador de laptop em um ou dois anos terá a opção de atualizar para um novo modelo que seja melhor e mais poderoso que a versão anterior. A IA enviará uma oferta favorável com um cabaz do conjunto preferido caso se saiba que em determinados períodos do ano as pessoas compram apenas peixe e marisco, recusando carne, ovos e leite.

Redes neurais precisam de protocolos claros

Como resultado, os habitantes da Pensilvânia desenvolveram a plataforma DrEureka, onde modelos de linguagem de IA ensinam robôs. Usando o exemplo de um cão-robô, a IA mostrou como gerar código e recompensar ou punir o robô passo a passo como resultado de cada simulação executada com sucesso, levando em consideração o balanceamento baseado na massa e deslocamento da máquina no espaço. A particularidade é a criação e execução de vários cenários simultaneamente, o que é considerado possível apenas para humanos.

Aqui está um exemplo: uma mulher pode falar ao telefone com um aparelho sem fio, fritar bifes e servir iogurte para o filho ao mesmo tempo, passando então para outros assuntos. Hoje em dia, uma rede neural gera e executa até uma dezena de algoritmos de ações em paralelo. Mas precisamos de controlo e de protocolos de proibição bem definidos, porque, para alcançar uma eficiência e poupança de energia acima do limite, a IA pode permitir ações perigosas.

Presumivelmente, para calcular que um carro drone viajará mais rápido sobre três rodas. Pode-se considerar que parentes desconhecidos que vieram visitar na ausência dos proprietários sejam ladrões, sendo necessário bloquear janelas e portas e chamar o vigilante. Para tanto, é necessário um controle com a indicação de proibição absoluta de realizar determinadas operações.

ZeST como base para o design gráfico

Aplicações de baixo custo com preços na faixa de US$ 20 a 50 mil podem ser baseadas em métodos do tipo ZeST, onde uma amostra piloto muda sua aparência e textura com base no material. Apesar do formato 2D, um ponto de referência fixo nas propriedades do material doador transfere completamente as nuances do objeto original, ajustando escala e iluminação. Os tons de profundidade e cor são codificados pelo IP-Adaptor, preservando outras diferenças visuais do objeto. O método é parcialmente semelhante ao B-LoRA e aos princípios de estilo do InstantStyle.

A textura modificada por IA será útil para fabricantes de móveis e tecidos, fabricantes de porcelana e outros fabricantes onde for necessário ajustar o esquema de cores. O método incorpora uma “varinha mágica” indispensável para design gráfico, design de edifícios exteriores e interiores. Suponha que o cliente queira terminar a sala e o quarto em estilo rococó ou barroco, classicismo ou luxo. Escolha os elementos certos e o aplicativo de IA os gerará novamente na paleta certa, apresentando instantaneamente uma série de protótipos.

DALL-E, VQGAN e CLIP para geração multimodal

A criatividade multimodal é reconhecida como uma ferramenta para psicoterapia, uma forma de melhorar o pensamento espacial e de desenvolver projetos multi-imagens. A tokenização no DALL-E é tal que metade da imagem é formada com base no desenho, a outra metade por texto. As redes neurais, uma vez treinadas, muitas vezes geram uma imagem viral levando em consideração parâmetros espaciais, eventos e emoções, criam tokens NFT. Netflix, gerador de sites Jekyll e site de buscas Yelp, redes sociais Facebook e Twitter utilizam seus recursos para aumentar o número de público-alvo.

Estas funções também são adequadas para a criação de jogos, design, suporte visual do projeto, pelo que podem ser consideradas uma componente da sociedade com importância crescente. O análogo do DALL-E fechado é o CLIP, cuja funcionalidade foi reduzida pela metade em comparação com o original. Uma extensão das duas redes neurais é o VQGAN adversário, que funciona em formato de geração adversário onde o gerador e o discriminador competem. VQGAN e CLIP interagem perfeitamente, pois o primeiro gera a imagem e o segundo como classificador analisa a relevância para a tarefa.

O maior custo do treinamento de redes neurais está na coleta de dados e no subsequente desenvolvimento de IA. Para produzir imagens de alta resolução, o codificador e o decodificador quantizados são ensinados a reconstruir padrões com base na semântica. Requer um livro de códigos e quantização vetorial com distribuição. Existe um problema no volume limitado de camadas convolucionais e na arquitetura do transformador considerando a escalabilidade quadrática. É por isso que mudar de pixels para palavras de código com sequências de índice, usando o serviço Colab é uma saída para o problema de escassez de recursos.

Assistentes de IA Verba e Trillium estão treinando modelos de IA

Os aplicativos Verba são assistentes universais de IA. Funciona com dados locais e recursos da nuvem, responde a consultas, recupera as informações necessárias e gera relatórios. O aplicativo opera usando o método RAG, aproveita o banco de dados vetorial Weaviate e seu repositório. O software interage com LLMs como modelo de linguagem HuggingFace ou Ollama, estrutura OpenAI, plataforma Cohere.

Trillium, a TPU de 6ª geração que o Google lançará em grande escala em breve, combinada com switches ópticos, está pronta para treinar modelos de IA de baixa a média complexidade. Trillium é 5 vezes mais rápido que a versão anterior, contém 256 chips funcionais em uma única unidade. TPU é capaz de utilizar 4.096 chips em um cluster com funcionamento Multislice. Existem centenas de “pods” no próprio cluster.

Se tivermos em conta que o salário médio anual de um funcionário nos EUA e nos países desenvolvidos da UE é de 50-60 mil dólares, e que o desenvolvimento de uma aplicação de IA substituirá uma a três a cinco pessoas, os benefícios económicos são óbvios. O treinamento do modelo Neuron, a criação e a implementação de aplicativos de IA em CRM de nível de complexidade média se pagarão em 3 a 12 meses. O desenvolvimento da estrutura de feed de dados, algoritmos para engajamento de módulos atualizados e análise de bases relacionais exigem a utilização de programação paralela e soquetes, operações de teste durante o processo de lançamento, portanto o preço do pedido pode ser maior.

Autodescoberta resolve problemas com o método de autodescoberta

Que os modelos de linguagem estão constantemente melhorando sua própria funcionalidade é claramente demonstrado pela novidade do Self-Discover com o kernel, onde o LLM seleciona módulos de raciocínio atômico com operações críticas e passo a passo durante a decodificação em um processo de autodescoberta. É melhor do que um modo de pensar em cadeia, pois cada passo é seguido por inferências específicas ao modo de pensar humano com um programa de raciocínio, meta e dicas diretas.

A Autodescoberta é baseada no princípio da autoconsistência e do raciocínio paradoxal, quando um modelo de IA cria um algoritmo logicamente correto com base na pilha envolvida. O raciocínio universal passa pelas etapas de seleção da forma de resolução do problema, adaptação às condições específicas e execução direta. O ambiente é adequado para resolver testes complexos, estruturas de raciocínio são implementadas e transferidas para diferentes LLMs.

Visualização de Gaussian Splatting e aprimoramento de SLAM

Imagens 3DGS tridimensionais obtidas usando o princípio Gaussian Splatting aceleraram os processos de treinamento de modelos e aumentaram a velocidade de renderização de visualizações realistas. O método Deblur-GS restaura elementos desfocados e remove artefatos alterando a matriz de covariância que determina a cor e a densidade dos objetos. Esta técnica é melhor do que o outrora popular NeRF, que se baseia no princípio da formação de “campo brilhante”.

Treinar modelos de IA para produzir imagens e desenhos em 1080p é indispensável para empresas que produzem fotos e vídeos realistas e de alta qualidade ou para o desenvolvimento de aplicações de AR. Este método também é importante para SLAM em situações onde são utilizados mapeamento e navegação robótica, com base em observações de sensores e odometria. Na prática, é implementado em processos de treinamento de IA para movimentação segura de veículos não tripulados, dispositivos subaquáticos e voadores, como drones, visualização de órgãos do corpo durante exames médicos.

Um complemento para selecionar momentos cativantes de podcasts, vídeos e conferências foi recentemente escrito em Python, para que o software interaja com o CrewAI e a versão 4 do GPT-o (o último serviço de IA precisa de uma chave). O aplicativo adiciona legendas ao novo vídeo após cortar os frames de acordo com o algoritmo estabelecido. Reduzir e extrair de forma inteligente os principais pontos de informação diminui o tempo de análise do volume: esse é o princípio “Não faça o cliente pensar muito”.

O caminho da IA ​​é como um navio que vai do porto ao oceano

A implementação de IA em aplicações e CRM é tão grande que é impossível descrever todos os projetos de utilização de redes neurais treinadas. Os exemplos de interação GPT-4 e Jupyter, avaliação de pessoas com Labelme e Deepface, incorporação de módulos e escrita de códigos fechados mostram claramente a realização da resolução de problemas de negócios.

O aprendizado de modelos de linguagem oferece um amplo campo para empresários de sites e design gráfico que realizam geração multimodal. As aplicações de IA desenvolvidas são baseadas no princípio gaussiano e no método de auto-reconhecimento. Os assistentes de IA ajudam no treinamento de modelos de IA. O mais importante é uma declaração precisa de protocolos e algoritmos: a complexidade determina o preço do desenvolvimento de aplicações de IA, não excedendo o limite de preço de US$ 150.000.