A Lenovo e a Nvidia acabam de anunciar a expansão da sua parceria com novas soluções híbridas e colaboração de engenharia que apoiam sua visão compartilhada de levar o poder da IA generativa.
De acordo com o anúncio, a Lenovo fornecerá sistemas totalmente integrados que levam a computação alimentada por IA a todos os lugares onde os dados são criados, desde a borda até a nuvem, ajudando empresas a implementar facilmente aplicações de IA generativa personalizados para impulsionar a inovação e a transformação em qualquer setor.
Na abertura do Lenovo Tech World, evento realizado em Austin (EUA), entre os dias 24 e 25 de outubro, o presidente e CEO da Lenovo, Yuanqing Yang, e o fundador e CEO da Nvidia, Jensen Huang, discutiram a necessidade de soluções completas que reúnam sistemas acelerados, software de IA e serviços especializados para criar e executar rapidamente modelos de IA personalizados usando seus próprios dados.
O CEO da Nvidia convidou o público a dar alguns passos atrás e refletir sobre o que aconteceu na última década. De acordo com ele, várias invenções muito importantes foram descobertas pela primeira vez em computadores que escrevem softwares que os humanos não seriam capazes. E isso requer uma infraestrutura de IA, um novo tipo de infraestrutura de computação.
“E essa é a maior expansão do tamanho da nossa parceria. Trabalhamos juntos há 25 anos e, ao longo dos anos, trabalhamos em estações de trabalho, laptops, servidores e supercomputadores. E agora há um novo tipo de computador que chamo de fábrica de IA e esta fábrica de IA é uma infraestrutura de computação dedicada com supercomputadores que construímos e que são dedicados”, explica ele.
Esses computadores são otimizados para inteligência artificial. E esta fábrica de IA tem um propósito único: pegar os dados da matéria-prima que chega, processá-los e refiná-los com muito processamento e, enfim, produzir inteligência.
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“Há uma década, o tipo de inteligência que conseguíamos produzir era a compreensão do significado dos dados, a compreensão da fala, a compreensão das imagens, a compreensão do significado dos dados. Agora, pela primeira vez, somos capazes de gerar dados, com a IA generativa. Ou seja, a capacidade de um computador não é apenas de compreender dados, todos os tipos de dados não estruturados (desde palavras, sons, imagens de pixel, até produtos químicos ou movimentos), podem ser digitalizados. E os computadores têm a capacidade de compreender seus significados”, revela.
Agora, diz Huang, é possível fazer a revolução iniciada na nuvem, uma vez que a grande maioria dos dados mundiais está incorporada nas empresas. Esses dados são confidenciais e proprietários, então é preciso criar a infraestrutura, bem como as soluções que possibilitem que cada empresa possa tirar proveito da IA.
Para isso, em primeiro lugar, é necessário entender os modelos de pré-treinamento (base de IA). Esses modelos básicos estão na nuvem e são otimizados para oferecer o máximo desempenho, sendo tão interativos quanto possível, além de mais econômicos. Esses modelos são bastante grandes para processar e, quanto mais rápido pudermos processá-los, menor será o custo.
Porém, é preciso entender como usar esse modelo de IA que é, fundamentalmente como um cérebro, mas não faz nada a menos que seja transformado em um aplicativo. Um dos conceitos que mais serão discutidos é a chamada geração automática de recuperação ou a geração aumentada.
Por exemplo, uma empresa cria um chatbot e esse chatbot tem a capacidade aumentada por dados. Ou seja, a companhia tem a capacidade de transformar esse banco de dados não em um banco de dados semântico, mas relacional. “Você poderia conversar com esse banco de dados, fazer perguntas a ele e ele tem a capacidade de responder de uma forma que faça sentido para você”, explica o CEO da Nvidia.
O segundo componente são os modelos generativos aumentados de recuperação: a forma como os aplicativos serão construídos no futuro. “Em vez de escrever código ou escrever consultas SQL, vamos montar APIs como montamos equipes, e essas APIs farão todos os tipos de coisas. Elas farão coisas como atendimento ao cliente, ajudarão a criar campanhas de marketing, farão o monitoramento das atividades dentro e fora da empresa para detectar fraudes”, exemplifica ele.
Para finalizar, Yang perguntou ao CEO da Nvidia como é possível levar dados generativos para indústrias e empresas mais verticais. Huang afirma que são necessários quatro questionamentos: como você vetoriza os bancos de dados? Como você coloca alguns recursos semânticos em bancos de dados? Como você cria esses aplicativos a partir de IA generativa? E como você implanta isso?
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