Ao combinar estas duas abordagens, é possível obter uma simbiose em que a lógica e a criatividade se juntam, abrindo caminho a aplicações mais robustas e inovadoras. Esta combinação oferece um potencial significativo para resolver problemas complexos e ultrapassar os limites atuais da IA.
É, por exemplo, o que acontece em alguns casos no setor bancário relativamente à análise dos mercados financeiros para efeitos da prestação de informações sobre a empresa e o seu desempenho financeiro. As organizações pretendem combinar o valor acrescentado dos seus sistemas analíticos tradicionais de IA com os resultados do processamento de sínteses generativas de IA de dados não estruturados da Web (por exemplo, análise de sentimentos). Este sistema apoia o financeiro na estruturação da informação, oferecendo-lhe uma visão resumida e consolidada das informações das várias fontes, para cada interveniente no mercado (resumo consolidado e atualizado periodicamente) e, se necessário, facilitando-lhe a recuperação de informação-chave, através da referência às suas fontes (sistema dinâmico de perguntas e respostas).
Combinação de LLM genéricos com LLM mais pequenos e especializados
Os LLM (do inglês large language models) genéricos têm dominado a IA, mas a sua combinação com LLM mais pequenos e especializados representa uma evolução crucial. A utilização de grandes modelos genéricos permite decompor problemas complexos numa soma de problemas mais elementares, que são submetidos a modelos especializados. Estes podem ser adaptados a domínios específicos e, até, altamente exigentes, oferecendo maior eficiência e precisão. Combinando o poder dos LLM genéricos com a especialização direcionada de modelos mais pequenos em recursos, cria-se uma solução equilibrada que responde às diversas necessidades das aplicações de IA.
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