Marketing de Verdade
No entanto, a complexidade desse empreendimento vai além da mera disponibilidade de talento e recursos financeiros. Treinar um modelo de IA generativa exige uma quantidade colossal de dados. A OpenAI, por exemplo, treinou o GPT-3 usando aproximadamente 45 terabytes de dados de texto, equivalente a cerca de um milhão de metros de espaço na estante ou um quarto de toda a Biblioteca do Congresso. Embora os custos exatos permaneçam não divulgados, estima-se que esse processo tenha implicado despesas de vários milhões de dólares. Essa magnitude de recursos não está ao alcance de empresas emergentes com orçamentos limitados, tornando evidente que a construção de modelos de IA generativa é um empreendimento acessível apenas para aqueles com capacidades financeiras substanciais.
Além dos desafios financeiros e técnicos, a construção bem-sucedida de modelos de IA generativa também depende de uma infraestrutura de dados robusta e acessível. A gestão eficiente de enormes conjuntos de dados é crucial para o treinamento e aprimoramento contínuo desses modelos. A capacidade de armazenar, processar e aceder a quantidades massivas de dados é um componente vital para o sucesso na criação de IA generativa, adicionando uma camada adicional de complexidade e exigindo investimentos substanciais em infraestrutura tecnológica.
