Com o avanço veloz da Inteligência Artificial, muitos modelos open-source têm se destacado, permitindo que empresas e desenvolvedores experimentem e implementem tecnologias de ponta sem custos elevados. Vamos explorar alguns dos principais modelos de IA abertos e entender suas especialidades. Um dos modelos de destaque é o **LLaMA (Large Language Model Meta AI)**, desenvolvido pela Meta. Este modelo se destaca na geração de texto, abrangendo interações simples a complexas. LLaMA oferece várias variantes, com até 65 bilhões de parâmetros, permitindo flexibilidade em diversas aplicações, desde chatbots a sistemas de recomendação. Outro importante modelo open-source é o **GPT-Neo**, desenvolvido pela EleutherAI. Ele é uma alternativa ao GPT-3 e é projetado para funcionar como um gerador de texto de alta capacidade. Com variantes que possuem até 2,7 bilhões de parâmetros, o GPT-Neo é um recurso valioso para empresas que buscam soluções de processamento de linguagem natural sem custos associados a APIs comerciais. O **Stable Diffusion** é uma ferramenta essencial para a geração de imagens. Sendo open-source, ele permite que artistas e desenvolvedores criem imagens baseadas em textos. Sua capacidade de criar imagens de alta qualidade com uma vasta gama de estilos torna-o uma opção popular entre criadores e influenciadores. Em relação ao áudio, o **Mozilla TTS (Text-to-Speech)** se destaca como uma solução open-source robusta para conversão de texto em fala. Ele permite que desenvolvedores personalizem vozes e idiomas, sendo amplamente utilizado em aplicativos que requerem funcionalidades de acessibilidade. **DeepSeek-V3** é um avançado modelo de linguagem baseado em Mixture-of-Experts (MoE) com um total de 671 bilhões de parâmetros, ativando 37 bilhões para cada token. Para garantir inferência eficiente e treinamento econômico, o modelo utiliza as arquiteturas Multi-head Latent Attention (MLA) e DeepSeekMoE, que foram validadas na versão anterior, DeepSeek-V2. Uma inovação do DeepSeek-V3 é a estratégia sem perda auxiliar para balanceamento de carga, além de um objetivo de treinamento de previsão multi-token que melhora seu desempenho. O modelo foi pré-treinado em 14,8 trilhões de tokens diversos e de alta qualidade, seguido por etapas de Fine-Tuning Supervisionado e Aprendizado por Reforço. As avaliações abrangentes demonstraram que o DeepSeek-V3 supera outros modelos de código aberto e alcança desempenho comparável a modelos fechados de ponta. Apesar de sua alta performance, o modelo requer apenas 2,788 milhões de horas GPU H800 para treinamento, exibindo um processo estável, sem picos de perda irreversíveis ou a necessidade de rollback durante todo o treinamento. Por fim, o **Haystack**, um framework open-source para construção de sistemas de perguntas e respostas e assistentes virtuais, se tornou uma escolha popular entre as empresas para integrar funcionalidades de IA em seus produtos.
