# Para além do algoritmo: como são treinados e aperfeiçoados os modelos de inteligência artificial > "Os dados são a chave. O Santo Graal da IA generativa."-Hilary Packer, CTO da American Express. A recolha de dados é responsável por 80% do esforço em projectos de IA. O DeepSeek mudou as regras: o custo da inferência é 1/30 em comparação com o OpenAI. Dario Amodei: os custos baixam 4x por ano. "Espero que o custo chegue a zero"-CDO da Intuit. A combinação de destilação + RAG é onde reside a magia para a maioria das empresas. O futuro? Uma grande quantidade de modelos específicos e económicos baseados nos dados da empresa. Source: https://www.electe.net/pt/posto/oltre-lalgoritmo-come-i-nostri-modelli-di-intelligenza-artificiale-vengono-addestrati-e-perfezionati Site guide: https://www.electe.net/pt/llms.txt # Como se treina um [modelo de inteligência artificial](/manutenzione-predittiva-nellaviazione-come-lintelligenza-artificiale-sta-rivoluzionando-la-sicurezza-aerea) O treinamento dos [modelos](/lera-dei-modelli-ai-specializzati-come-i-small-language-models-stanno-rivoluzionando-il-business-nel-2025) de inteligência artificial representa um dos desafios mais complexos no âmbito do desenvolvimento tecnológico contemporâneo. Muito mais do que uma simples questão algorítmica, o treinamento eficaz de um modelo requer uma abordagem metódica e multidisciplinar que integra dados, ciência de dados, conhecimento do domínio e engenharia de software. Como evidenciado por James Luke em seu fundamental texto "[Beyond Algorithms: Delivering AI for Business](https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://books.google.com/books%3Fid%3DBUdpEAAAQBAJ%26printsec%3Dcopyright&ved=2ahUKEwiHzPbgzPiLAxX04gIHHeiHLu8QFnoECAwQAQ&usg=AOvVaw1f7wXUN3hhtNmlgNBRm_Hp)", o sucesso de uma implementação de IA depende muito mais da gestão dos dados e do design sistêmico do que dos algoritmos em si. O panorama está em rápida evolução, com inovações como o modelo DeepSeek-R1 que estão redefinindo custos e acessibilidade. ## A base: recolha e gestão de dados ### Qualidade em vez de quantidade Contrariamente ao que muitas vezes se pensa, a quantidade de dados nem sempre é o fator determinante para o sucesso. A qualidade e a representatividade dos dados são significativamente mais importantes. Neste contexto, é fundamental integrar diferentes fontes: - **Dados proprietários**: Coletados e anonimizados de forma ética a partir das implementações existentes - **Dados licenciados**: Provenientes de fornecedores confiáveis que atendem a rigorosos padrões de qualidade - **Conjuntos de dados open source**: Cuidadosamente verificados para garantir diversidade e precisão - **Dados sintéticos**: Gerados artificialmente para preencher lacunas e resolver problemas de privacidade Esta integração cria uma base de formação abrangente que capta cenários do mundo real, mantendo os padrões éticos e de privacidade. ### O desafio da preparação dos dados O processo de "manipulação de dados" representa até 80 por cento do esforço necessário em projectos de inteligência artificial. Esta fase envolve: - **Limpeza dos dados**: Eliminação de inconsistências, duplicações e valores anômalos - **Transformação dos dados**: Conversão em formatos adequados para o processamento - **Integração dos dados**: Fusão de fontes diversas que frequentemente utilizam esquemas e formatos incompatíveis - **Gestão dos dados ausentes**: Estratégias como a imputação estatística ou o uso de dados proxy Como destacado por [Hilary Packer, CTO da American Express: "O momento aha! para nós, honestamente, foram os dados. Você pode fazer a melhor seleção de modelo do mundo... mas os dados são a chave. A validação e a precisão são o santo graal neste momento da IA generativa."](https://venturebeat.com/ai/deepseeks-r1-and-openais-deep-research-just-redefined-ai-rag-distillation-and-custom-models-will-never-be-the-same/) ## Arquitetura do modelo: dimensionamento correto A escolha da arquitetura do modelo deve ser orientada pela natureza específica do problema a resolver, e não por tendências ou preferências pessoais. Diferentes tipos de problemas exigem abordagens diferentes: - **Modelos linguísticos baseados em transformadores** para tarefas que exigem compreensão linguística profunda - **Redes neurais convolucionais** para o reconhecimento de imagens e padrões - **Redes neurais gráficas** para a [análise](/integrate-electe-with-500-apps-via-zapier) de relações complexas entre entidades - **Aprendizado por reforço** para problemas de otimização e decisão - **Arquiteturas híbridas** que combinam múltiplas abordagens para casos de uso complexos A otimização da arquitetura requer uma avaliação sistemática entre diferentes configurações, com ênfase no equilíbrio entre o desempenho e os requisitos computacionais, um aspeto que se tornou ainda mais relevante com o advento de modelos como o DeepSeek-R1, que oferecem capacidades de raciocínio avançadas a custos significativamente mais baixos. ## Metodologias de formação avançadas ### Modelo de destilação A destilação surgiu como uma ferramenta particularmente poderosa no atual ecossistema de IA. Este processo permite criar modelos mais pequenos e específicos que herdam as capacidades de raciocínio de modelos maiores e mais complexos, como o DeepSeek-R1. Como evidenciado no caso da DeepSeek, a [Empresa](/create-analytics-dashboards-on-electe) destilou suas próprias capacidades de raciocínio em diversos modelos menores, incluindo modelos open-source da família Llama da Meta e da família Qwen da Alibaba. Esses modelos menores podem ser posteriormente otimizados para tarefas específicas, acelerando a tendência para modelos rápidos e especializados. Sam Witteveen, programador de aprendizagem automática, observa: "Estamos a começar a entrar num mundo em que as pessoas utilizam vários modelos. Não utilizam apenas um modelo a toda a hora". Isto inclui modelos fechados de baixo custo, como o Gemini Flash e o GPT-4o Mini, que "funcionam muito bem em 80% dos casos de utilização". ### Aprendizagem multi-tarefa Em vez de treinar modelos separados para competências relacionadas, a aprendizagem multitarefa permite que os modelos partilhem conhecimentos entre diferentes funções: - Os modelos otimizam simultaneamente para múltiplos objetivos correlacionados - As funcionalidades básicas se beneficiam de uma exposição mais ampla a diferentes tarefas - O desempenho melhora em todas as tarefas, particularmente naquelas com dados limitados - A eficiência computacional aumenta graças ao compartilhamento dos componentes ### Afinação supervisionada (SFT) Para as empresas que operam em domínios muito específicos, onde a informação não está amplamente disponível na Web ou nos livros normalmente utilizados para treinar modelos linguísticos, a afinação supervisionada (SFT) é uma opção eficaz. O DeepSeek demonstrou que é possível obter bons resultados com "milhares" de conjuntos de dados de perguntas e respostas. Por exemplo, o engenheiro da IBM Chris Hay mostrou como criou um pequeno modelo utilizando os seus próprios conjuntos de dados específicos de matemática e obteve respostas extremamente rápidas que excederam o desempenho do modelo o1 da OpenAI nas mesmas tarefas. ### Aprendizagem por reforço (RL) As empresas que pretendam treinar um modelo com um maior alinhamento com preferências específicas - por exemplo, tornar um chatbot de apoio ao cliente empático mas conciso - vão querer implementar técnicas de aprendizagem por reforço (RL). Esta abordagem é particularmente útil se uma empresa quiser que o seu chatbot adapte o seu tom e as suas recomendações com base no feedback do utilizador. ## Geração Aumentada por Recuperação (RAG) Para a maioria das empresas, a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é a via mais simples e mais segura. Trata-se de um processo relativamente simples que permite às organizações ancorar os seus modelos com dados proprietários contidos nas suas bases de dados, garantindo que os resultados são exactos e específicos do domínio. Essa abordagem também ajuda a combater alguns dos problemas de alucinação associados a modelos como o DeepSeek, que atualmente alucinam em 14% dos casos em comparação com 8% do modelo o3 da OpenAI, [segundo](/lorchestrazione-ai-secondo-zapier-copilot-lead-router-e-450-integrazioni) um estudo conduzido pela Vectara. A combinação de destilação de modelos e RAG é onde reside a magia para a maioria das empresas, tendo-se tornado incrivelmente fácil de implementar, mesmo para aqueles com competências limitadas em ciência de dados ou programação. ## Avaliação e aperfeiçoamento: para além dos indicadores de exatidão Uma IA eficaz não se mede apenas em termos de precisão bruta, mas requer um quadro de avaliação abrangente que tenha em conta: - **Precisão funcional**: Frequência com que o modelo produz resultados corretos - **Robustez**: Consistência do desempenho com entradas e condições variáveis - **Equidade**: Desempenho consistente entre diferentes grupos de usuários e cenários - **Calibração**: Alinhamento entre pontuações de confiança e precisão real - **Eficiência**: Requisitos computacionais e de memória - **Explicabilidade**: Transparência dos processos decisórios, um aspecto em que os modelos destilados da DeepSeek se destacam, mostrando seu processo de raciocínio ## O impacto da curva de custos O impacto mais imediato do lançamento do DeepSeek é a sua agressiva redução de preços. O setor de tecnologia esperava que os custos caíssem com o tempo, mas poucos previram a rapidez com que isso aconteceria. O DeepSeek demonstrou que modelos poderosos e abertos podem ser baratos e eficientes, criando oportunidades para uma experimentação generalizada e uma implementação económica. Amr Awadallah, CEO da Vectara, sublinhou este ponto, observando que o verdadeiro ponto de viragem não é apenas o custo da formação, mas o custo da inferência, que para o DeepSeek é cerca de 1/30 do custo dos modelos o1 ou o3 da OpenAI por inferência e por token. "As margens que a OpenAI, a Anthropic e a Google Gemini conseguiram captar terão agora de ser reduzidas em pelo menos 90%, porque não podem manter-se competitivas com preços tão elevados", afirmou Awadallah. Para além disso, estes custos continuarão a diminuir. O Diretor Executivo da Anthropic, Dario Amodei, declarou recentemente que o custo de desenvolvimento de modelos continua a diminuir a um ritmo de cerca de quatro vezes por ano. Consequentemente, a taxa que os fornecedores de LLM cobram pela sua utilização também continuará a diminuir. "Espero plenamente que o custo chegue a [zero](/la-sicurezza-zero-trust-fondamento-di-protezione-nellera-digitale)," disse Ashok Srivastava, CDO da Intuit, uma empresa que apostou fortemente na IA em suas ofertas de software fiscal e contábil como TurboTax e Quickbooks. "...e a latência chegue a zero. Elas simplesmente se tornarão capacidades básicas que poderemos utilizar." ## Conclusão: O [Futuro](/futuro-a-prova-di-azienda-perche-larchitettura-ai-flessibile-e-importante) da IA empresarial é aberto, econômico e guiado por dados O DeepSeek e o Deep Research da OpenAI são mais do que apenas novas ferramentas no arsenal da IA - são sinais de uma mudança profunda em que as empresas irão implementar massas de modelos criados especificamente para o efeito, que são extremamente rentáveis, competentes e enraizados nos dados e na abordagem da própria empresa. Para as empresas, a mensagem é clara: as ferramentas para construir poderosas [aplicações](/oltre-hype-applicazioni-pratiche-dei-modelli-linguistici-di-grandi-dimensioni-promesse-realta) de IA específicas para um domínio estão ao alcance. Corre-se o risco de ficar para trás se não se aproveitarem essas ferramentas. Mas o verdadeiro sucesso virá de como se tratam os dados, se aproveitam técnicas como RAG e destilação e se inova além da fase de pré-treinamento. Como Packer, da AmEx, afirmou: as empresas que gerem corretamente os seus dados serão as que liderarão a próxima vaga de inovação em IA.