65% das empresas do portfólio de investimentos da Sequoia Capital aproveitam AI e LLMs
Em Breve
A pesquisa da Sequoia Capital revelou a adoção generalizada de IA e grandes modelos de linguagem (LLMs) em 33 empresas, com OpenAI'S GPT e antrópicos GPT sendo as APIs de modelo básico favoritas.
Um esclarecedor pesquisa realizada pela Sequoia Capital revelou a adoção generalizada de IA e modelos de linguagem grande (LLMs) em várias empresas em sua rede. De pequenas startups a grandes empresas, 33 empresas foram entrevistadas para obter informações sobre a utilização de LLMs e as pilhas emergentes que os acompanham.
- LLMs em ação: os modelos de linguagem encontraram seu caminho em uma infinidade de produtos. As empresas estão aproveitando os LLMs para aprimorar o preenchimento automático de código, fluxos de trabalho de ciência de dados, interações de chatbot e uma ampla gama de setores, incluindo artes visuais, marketing, vendas, jurídico, contabilidade, produtividade, pesquisa, comércio eletrônico e planejamento de viagens. As aplicações são diversas e em expansão.
- The New Stack: A pilha emergente para Os aplicativos LLM giram em torno de APIs de modelo de linguagem, mecanismos de recuperação e orquestração. As soluções de código aberto também estão ganhando popularidade.
Resumo:
- Status de adoção: Cerca de 65% das empresas integraram aplicativos LLM em seu ambiente de produção, enquanto os 35% restantes ainda estão em fase de experimentação.
- Preferências de API: entre as APIs de modelo de base, OpenAI'S GPT se destaca como a preferida, escolhida por 91% das empresas pesquisadas. A participação da Anthropic também cresceu para 15%. Algumas empresas ainda utilizam vários modelos.
- Mecanismo de recuperação: 88% das empresas consideram um mecanismo de recuperação, como um banco de dados vetorial, como parte crucial de sua pilha. Esse mecanismo de recuperação ajuda a fornecer contexto ao modelo, melhorando a qualidade do resultado, reduzindo imprecisões e abordando questões de atualização de dados.
- Estrutura de Orquestração e Desenvolvimento LLM: 38% do empresas expressar interesse em estruturas como LangChain para orquestração LLM e desenvolvimento de aplicativos. A adoção teve um aumento recente.
- Ferramentas de monitoramento e teste: menos de 10% das empresas estão buscando ativamente ferramentas para monitorar saídas, custo, desempenho e realizar testes A/B do LLM. No entanto, espera-se que o interesse nessas áreas aumente à medida que empresas maiores e indústrias regulamentadas adotam LLMs.
- Complementar Tecnologias generativas: algumas empresas estão explorando a combinação de texto generativo e tecnologias de voz, que apresenta uma área empolgante de crescimento.
- Treinamento de Modelo Customizado: 15% das empresas desenvolveram modelos de linguagem seja do zero ou usando soluções de código aberto. Esta tendência teve um crescimento significativo nos últimos meses. Esses modelos personalizados exigem uma pilha separada que inclui recursos de computação, hubs de modelo, plataformas de hospedagem, estruturas de treinamento e ferramentas de rastreamento de experimentos.
As Perspectivas Futuras:
- Contexto Único: As empresas aspiram personalizar os modelos de linguagem para atender às suas necessidades e contextos específicos.
- Pilhas de combinação: embora atualmente separadas, a pilha para APIs LLM e a treinamento de modelo personalizado pilha estão gradualmente se fundindo ao longo do tempo.
- Confiabilidade: para garantir a adoção total, os modelos de linguagem devem melhorar sua qualidade de saída, priorizar a privacidade dos dados e as preocupações de segurança.
- Aplicativos multimodais: os aplicativos de modelo de linguagem envolverão cada vez mais modos múltiplos de interação, como texto e voz.
A adoção de modelos de linguagem de IA está remodelando a maneira como as empresas desenvolvem seus produtos. A pesquisa realizada pela Sequoia Capital revela o uso predominante de LLMs e as pilhas em evolução que suportam sua implementação. À medida que a IA continua progredindo rapidamente, as empresas estão personalizando modelos, buscando confiabilidade e explorando novas fronteiras.
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Sobre o autor
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
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