Como treinar meu próprio ChatGPT

Eles o pintam como se estivéssemos a apenas alguns cliques de criar a nossa própria inteligência artificial. Basta abrir o YouTube ou ler um blog de tecnologia para ser bombardeado com anúncios de como treinar a sua própria IA em minutos. Que seja o ChatGPT por aqui, que seja o Gemini por lá, ou que seja o Claude da Anthropic pode responder perguntas melhor do que qualquer assistente da concorrência. Parece como se a IA estivesse ao alcance de todos, mas quanto verdadeira é essa percepção?

Por trás dessas inteligências artificiais se esconde uma realidade que poucos conhecem. Criar um modelo de IA como ChatGPT ou LLaMA da Meta não é algo que qualquer um possa fazer em seu computador de mesa ou mesmo em um servidor médio. A história começa com uma pergunta: De onde eles tiram tanta informação?

Fome de Dados: Roubando Conhecimento da Web

Treinar uma IA de linguagem como ChatGPT não se trata apenas de obter uma enciclopédia ou o conteúdo da Wikipedia. Embora a Wikipedia tenha se tornado um ponto de referência ao falar de informações gerais, na verdade representa menos de 1% dos dados necessários para treinar essas gigantescas redes neurais. Então, de onde eles obtêm o resto?

A resposta é bastante crua: a IA se alimenta de toda a web. Os criadores dessas inteligências artificiais constroem robôs ou "scrapers" que percorrem a internet como aranhas incansáveis, rastreando, copiando e armazenando todo o texto que encontram a seu passo. Artigos de notícias, posts em blogs, comentários em redes sociais, resenhas de produtos, até a letra de suas músicas favoritas. E não se limitam apenas a texto. Os vídeos do YouTube são convertidos em texto através de algoritmos de reconhecimento de voz, transformando horas de conteúdo visual em linhas e mais linhas de informações processáveis.

O resultado dessa "fome de dados" é um gigantesco arquivo de texto chamado dataset. E quando digo gigantesco, me refiro a milhares de terabytes de informações. Um dataset é, em essência, a matéria-prima com a qual se treina uma inteligência artificial. A IA será tão boa quanto a qualidade e quantidade do dataset que a nutra.

O Que Se Necessita para Treinar uma IA de Nível Mundial?

Vale, já temos os dados, mas o que mais se necessita para treinar uma inteligência artificial dessas características? Aqui é onde as coisas se complicam. Se você achava que uma boa CPU de última geração e alguns dias de trabalho eram suficientes, tenho más notícias: esqueça de treinar uma rede desse nível em seu PC de mesa.

Para treinar uma IA de processamento de linguagem natural (NLP, por suas siglas em inglês) como ChatGPT ou LLaMA é necessário milhares de placas gráficas de última tecnologia, como as GPUs A100 da Nvidia. E não estou falando de uma ou duas GPUs, estou falando de fazendas de servidores, cheias até o topo de GPUs conectadas em paralelo. Cada GPU é capaz de realizar milhares de operações matemáticas por segundo, permitindo que a IA aprenda a partir de milhões de dados ao mesmo tempo. Um CPU não serve para essas tarefas; simplesmente não tem a capacidade de processar tanta informação em paralelo.

Mesmo com todo esse poder computacional, treinar um modelo grande pode levar semanas ou meses, com um custo de energia elétrica descomunal e uma conta astronômica na nuvem. Para dar uma ideia, a OpenAI gastou milhões de dólares treinando seus modelos GPT. Então, é viável para um desenvolvedor médio criar sua própria IA do zero? Provavelmente não.

Quais Opções Restam para os "Mortais"?

Então, quem pode treinar uma IA? A realidade é que as grandes empresas tecnológicas como Google, Meta, OpenAI e Microsoft dominam esse campo porque têm os recursos necessários para fazê-lo. O resto de nós está em um jogo diferente: o de usar modelos pré-treinados. Essas empresas abriram seus modelos para que outros desenvolvedores os usem, ajustem e otimizem em menor escala.

Em termos práticos, isso significa que qualquer pessoa com conhecimentos técnicos pode usar um modelo como GPT para criar aplicativos personalizados, sem ter que treiná-lo do zero. Não é a mesma experiência de desenvolver uma IA desde as bases, mas permite que pequenas empresas e empreendedores se beneficiem dessa tecnologia sem o custo proibitivo que supõe a criação de uma IA do zero.

A Ilusão do Acesso: Por Que Nos Fazem Acreditar que Qualquer Pessoa Pode Criar Sua Própria IA?

Grande parte da narrativa de "qualquer pessoa pode criar sua própria IA" se baseia em estratégias de marketing. Google e OpenAI querem que mais desenvolvedores usem suas ferramentas, porque isso aumenta a adoção de seus produtos e, a longo prazo, sua rentabilidade. Se um pequeno empreendedor criar um app que usa o modelo GPT da OpenAI, por exemplo, esse empreendedor continuará pagando à OpenAI pelo uso do modelo. É um ecossistema que busca atrair desenvolvedores, não para que criem sua própria IA, mas para que se juntem à onda usando o que já existe.

É Realmente Possível Criar Sua Própria IA?

Sim e não. Se falarmos de treinar do zero uma IA com o mesmo nível de capacidade das das gigantes tecnológicas, então a resposta é um rotundo não para a maioria de nós. O custo, o acesso a dados e a infraestrutura necessária estão fora do alcance da maioria dos desenvolvedores independentes. No entanto, se tratar de usar modelos pré-treinados, ajustá-los e criar aplicativos que façam uso dessa IA, então a resposta muda para um sim.

No final das contas, embora nos queiram fazer acreditar que estamos a uma conversa de café de criar nossa própria IA, a verdade é que o verdadeiro poder ainda está nas mãos de quem controla os recursos: os dados e o hardware. Então, antes de se emocionar com a ideia de "construir sua própria inteligência artificial", pergunte-se se realmente tem o que é necessário para fazê-lo ou se apenas estará usando uma versão reduzida de algo que já existe.

Por enquanto, continua sendo um jogo dominado pelos grandes, embora com pequenos acessos para aqueles que desejam explorar suas possibilidades.