Há algumas semanas, surgiram informações de que a Samsung poderia estar a considerar o desenvolvimento de uma solução AI semelhante ao ChatGPT, depois de alguns dados internos terem sido inadvertidamente divulgados. Agora, um novo relatório confirma que a Samsung Electronics começou o desenvolvimento a todo o vapor de um Modelo de Linguagem de Grande Dimensão (LLM, na sigla em inglês) para uso interno.
O desenvolvimento desta solução LLM pela Samsung arrancou este mês e está a ser liderado pela Samsung Research. A empresa sul-coreana tem investido muitos recursos humanos e materiais neste projeto. As GPUs são extremamente importantes para treinar os LLMs, e alguns responsáveis afirmaram que todos os recursos GPU da empresa estão a ser aplicados no desenvolvimento do LLM. A Samsung planeia completar o desenvolvimento da primeira versão do seu LLM dentro de dois meses.
Usos potenciais para o novo AI
Atualmente, a Samsung planeia usar o seu LLM para resumir documentos, desenvolver software e traduzir idiomas. Ainda não foi decidido se a solução AI será disponibilizada para o público em geral. Inicialmente, a Samsung começou a utilizar soluções AI gerativas de terceiros, incluindo o ChatGPT, mas alguns dados internos foram divulgados durante a sua utilização. Por isso, a empresa proibiu o uso de soluções de terceiros e começou a desenvolver a sua própria solução AI.
A Samsung acredita que este tipo de soluções AI pode reduzir drasticamente o tempo necessário para o desenvolvimento de software e design de semicondutores. A empresa esteve em conversações com várias outras, incluindo Google, Microsoft, Naver e OpenAI. No entanto, numa reunião de alto nível da empresa, que contou com a presença de Lee Jae-yong, foi decidido que a Samsung deveria desenvolver a sua própria solução AI.
Várias empresas sul-coreanas estão a desenvolver as suas próprias soluções AI gerativas baseadas em LLM, incluindo o KoGPT da Kakao, o ExaOne da LG, o HyperCloverX da Naver e o A-Dot da SKT. A maioria destas soluções pode desenhar e escrever como os humanos. No entanto, a precisão dos dados e a privacidade das informações são atualmente os maiores desafios.
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