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Pesquisadores da Adobe desenvolveram um sistema de IA revolucionário que processa documentos diretamente em smartphones sem a necessidade de conexão com a internet, o que pode transformar a forma como as empresas lidam com informações confidenciais e como os consumidores interagem com seus dispositivos.
O sistema, chamado SlimLM, representa uma mudança significativa na implementação da inteligência artificial — movendo-se de enormes centros de computação em nuvem para os telefones que os usuários carregam no bolso. Em testes realizados no mais recente Galaxy S24 da Samsung, o SlimLM demonstrou sua capacidade de analisar documentos, gerar resumos e responder a perguntas complexas, tudo funcionando apenas com o hardware do dispositivo.
“Embora grandes modelos de linguagem tenham atraído atenção significativa, a implementação prática e o desempenho de pequenos modelos de linguagem em dispositivos móveis reais permanecem pouco estudados, apesar de sua crescente importância na tecnologia do consumidor,” explicou a equipe de pesquisa, liderada por cientistas da Adobe Research, Universidade de Auburn e Georgia Tech.
Como pequenos modelos de linguagem estão desafiando o status quo da computação em nuvem
SlimLM aparece em um momento crucial na mudança da indústria de tecnologia em direção à computação de borda — um modelo onde os dados são processados onde são criados, em vez de em distantes centros de dados. Grandes jogadores como Google, Apple e Meta têm corrido para levar a IA para dispositivos móveis, com o Google apresentando Gemini Nano para Android e a Meta trabalhando no LLaMA-3.2, ambos destinados a trazer capacidades avançadas de linguagem para smartphones.
O que distingue o SlimLM é sua otimização precisa para o uso no mundo real. A equipe de pesquisa testou várias configurações, descobrindo que seu menor modelo — com apenas 125 milhões de parâmetros, em comparação com modelos como GPT-4o, que possuem centenas de bilhões — poderia processar documentos de até 800 palavras com eficiência em um smartphone. Variantes maiores do SlimLM, que escalam até 1 bilhão de parâmetros, também foram capazes de se aproximar do desempenho de modelos mais exigentes em recursos, mantendo uma operação suave no hardware móvel.
Essa capacidade de executar modelos de IA sofisticados no dispositivo sem sacrificar muito desempenho pode ser um divisor de águas. “Nosso menor modelo demonstra desempenho eficiente no [Samsung Galaxy S24], enquanto variantes maiores oferecem capacidades aprimoradas dentro das limitações móveis,” escreveram os pesquisadores.
Por que a IA no dispositivo pode transformar a computação empresarial e a privacidade dos dados
As implicações comerciais do SlimLM vão muito além da conquista técnica. As empresas atualmente gastam milhões em soluções de IA baseadas em nuvem, pagando por chamadas de API para serviços como OpenAI ou Anthropic para processar documentos, responder perguntas e gerar relatórios. O SlimLM sugere um futuro em que grande parte desse trabalho pode ser feito localmente em smartphones, reduzindo significativamente custos e melhorando a privacidade dos dados.
Industries que lidam com informações sensíveis — como prestadores de serviços de saúde, escritórios de advocacia e instituições financeiras — têm muito a ganhar. Ao processar dados diretamente no dispositivo, as empresas podem evitar os riscos associados ao envio de informações confidenciais para servidores em nuvem. Esse processamento no dispositivo também ajuda a garantir a conformidade com regulamentos rigorosos de proteção de dados, como o GDPR e a HIPAA.
“Nossos achados fornecem insights valiosos e iluminam as capacidades de execução de modelos de linguagem avançados em smartphones de alta gama, potencialmente reduzindo custos com servidores e melhorando a privacidade através do processamento no dispositivo,” observou a equipe em seu artigo.
Dentro da tecnologia: como os pesquisadores fizeram a IA funcionar sem a nuvem
A inovação técnica por trás do SlimLM reside na forma como os pesquisadores repensaram os modelos de linguagem para atender às limitações de hardware dos dispositivos móveis. Em vez de apenas encolher modelos existentes, eles conduziram uma série de experimentos para encontrar o “ponto ideal” entre o tamanho do modelo, comprimento do contexto e tempo de inferência, garantindo que os modelos pudessem oferecer desempenho no mundo real sem sobrecarregar os processadores móveis.
Outra inovação chave foi a criação do DocAssist, um conjunto de dados especializado projetado para treinar o SlimLM para tarefas relacionadas a documentos, como resumir e responder perguntas. Em vez de depender de dados genéricos da internet, a equipe adaptou seu treinamento para se concentrar em aplicações práticas nos negócios, tornando o SlimLM altamente eficiente para as tarefas que mais importam nos ambientes profissionais.
O futuro da IA: Por que seu próximo assistente digital pode não precisar da internet
O desenvolvimento do SlimLM aponta para um futuro onde a IA sofisticada não requer conectividade constante com a nuvem, uma mudança que pode democratizar o acesso a ferramentas de IA enquanto aborda preocupações crescentes sobre privacidade de dados e os altos custos da computação em nuvem.
Considere as aplicações potenciais: smartphones que podem processar e-mails inteligentemente, analisar documentos e auxiliar na escrita — tudo isso sem enviar dados sensíveis para servidores externos. Isso poderia transformar a forma como profissionais em indústrias como direito, saúde e finanças interagem com seus dispositivos móveis. Não se trata apenas de privacidade; trata-se de criar sistemas de IA mais resilientes e acessíveis que funcionam em qualquer lugar, independentemente da conectividade com a internet.
Para a indústria de tecnologia em geral, o SlimLM representa uma alternativa intrigante à mentalidade de “maior é melhor” que dominou o desenvolvimento da IA. Enquanto empresas como a OpenAI estão se movendo em direção a modelos de trilhões de parâmetros, a pesquisa da Adobe demonstra que modelos menores e mais eficientes podem ainda entregar resultados impressionantes quando otimizados para tarefas específicas.
O fim da dependência da nuvem?
A (votação em breve) liberação pública do código e do conjunto de dados de treinamento do SlimLM pode acelerar essa mudança, capacitando desenvolvedores a construir aplicações de IA que preservam a privacidade para dispositivos móveis. À medida que os processadores de smartphones continuam a evoluir, o equilíbrio entre o processamento de IA baseado em nuvem e no dispositivo pode se inclinar dramaticamente em direção à computação local.
O que o SlimLM oferece é mais do que apenas um novo passo na tecnologia da IA; é um novo paradigma sobre como pensamos sobre inteligência artificial. Em vez de depender de vastas fazendas de servidores e conexões constantes com a internet, o futuro da IA pode ser personalizado, executando diretamente no dispositivo que você carrega no bolso, mantendo a privacidade e reduzindo a dependência da infraestrutura de computação em nuvem.
Esse desenvolvimento marca o início de um novo capítulo na evolução da IA. À medida que a tecnologia amadurece, em breve poderemos olhar para trás e considerar a IA baseada em nuvem como uma fase de transição, sendo a verdadeira revolução o momento em que a IA se tornou pequena o suficiente para caber em nossos bolsos.
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