Tecnologia – MAIA

A vanguarda da IA

Um sistema inovador para melhorar significativamente a interação diária dos usuários com a tecnologia.

A vanguarda da IA

Um sistema inovador para melhorar significativamente a interação diária dos usuários com a tecnologia.

Hub cognitivo

No coração da tecnologia da MAIA está um hub cognitivo que coordena diferentes modelos de inteligência artificial. Este hub atua como um diretor, integrando os vários modelos para trabalharem em harmonia e de forma otimizada. Ele permite combinar as capacidades de cada modelo individual, criando uma solução de IA completa mais poderosa e versátil. Utiliza algoritmos avançados para gerenciar e distribuir a carga de trabalho entre os vários modelos de IA, garantindo que cada componente seja usado da maneira mais eficiente, de acordo com o contexto específico. Desta forma, a MAIA se adapta dinamicamente a uma ampla gama de cenários e tarefas, desde a compreensão da linguagem natural até a análise de imagens, mantendo um alto nível de desempenho e confiabilidade.

Hub cognitivo

MoE

(Mistura de Especialistas)

Uma das nossas inovações mais relevantes é a adoção da arquitetura Mixture of Experts (MoE). Tradicionalmente, os modelos neurais utilizam uma única rede para processar todos os tipos de dados. No entanto, o MoE rompe com esse padrão adotando uma abordagem modular e especializada.

Este sistema é composto por uma série de “especialistas”, cada um deles projetado para lidar com tipos específicos de dados ou tarefas. Uma rede de acesso supervisiona e direciona os dados de entrada para o especialista mais qualificado. Isso não só aumenta significativamente a precisão e a qualidade das respostas, mas também otimiza o tempo de processamento e o uso dos recursos computacionais.

MoE

(Mistura de Especialistas)

Técnica RAG

(Geração Aumentada por Recuperação)

As elaboradas técnicas RAG adotadas pela MAIA permitem um processo refinado de otimização dos outputs que requerem o uso de fontes de dados externas. Esta técnica permite, por exemplo, no aplicativo Ufind, acessar fontes de informações utilizando ferramentas chamadas ‘bricks’, sofisticados instrumentos de coleta de dados que vasculham as profundezas da web, e outras fontes personalizadas, como bancos de dados privados ou simples arquivos privados.

A mesma técnica se beneficia de uma valiosa rede neural, a Neural ID, que coleta e relaciona todas as preferências e comportamentos dos usuários.

Técnica RAG

(Geração Aumentada por Recuperação)

A mesma técnica se beneficia de uma valiosa rede neural, a Neural ID, que coleta e relaciona todas as preferências e comportamentos dos usuários.

Abordagem multimodal

MAIA adota uma abordagem multimodal que permite que seus sistemas processem e interpretem uma variedade de tipos de dados, como texto, imagens, voz e outros. Essa abordagem garante que o sistema possa compreender e interagir com uma gama mais ampla de informações, aprimorando sua capacidade de operar em cenários complexos e variáveis. A síntese da multimodalidade é o seu modelo MAGIQ, que reúne modelos ‘especialistas’ especializados em diferentes tarefas

MAGIQ

A arquitetura MoE do MAGIQ combina as capacidades especializadas de seus modelos LLM, TTS, voz e imagens. Esta estrutura permite à MAIA uma compreensão profunda, flexibilidade linguística e raciocínio lógico. O design do MoE do MAGIQ não só otimiza o desempenho entre as diferentes tarefas, mas também garante que as interações da MAIA sejam o mais próximas possível das humanas, atendendo a uma ampla gama de necessidades e preferências dos usuários. O modelo LLM do MAGIQ representa um trabalho pioneiro, pois foi treinado com conjuntos de dados internos, derivados dos primeiros 12 meses de interações na MAIA pelos alpha testers, tendo como principal objetivo aprimorar as interações em inglês, francês e italiano, cada uma com peculiaridades e nuances linguísticas únicas.

Características

Especificidade linguística

Uma das características peculiares do Magiq é a atenção às especificidades das línguas inglesa, francesa e italiana e às respetivas culturas nacionais dos países onde são faladas. Este aspeto é crucial porque a maioria dos modelos de IA existentes baseia-se em conjuntos de dados derivados da língua inglesa. O inglês, embora rico e complexo, apresenta uma estrutura gramatical e um vocabulário diferentes do francês e do italiano. Por exemplo, essas línguas românicas podem ter uma maior variedade de formas verbais e uma estrutura sintática mais articulada. Treinar os modelos especificamente para as diferentes línguas permite capturar melhor as suas peculiaridades, em vez de confiar em traduções automáticas que podem não transferir todas as nuances.

União de LLMs e IA cognitiva

A direção tecnológica da MAIA visa unir os modelos de linguagem em larga escala (LLM) com outros sistemas de IA cognitiva. Na prática, a MAIA busca criar uma integração fluida entre a capacidade dos LLMs de processar e interpretar grandes quantidades de texto em linguagem natural e a habilidade dos sistemas de IA cognitiva de executar tarefas que requerem um elevado nível de inteligência e raciocínio, para fornecer soluções capazes de dedução. Da união de LLMs e sistemas de IA cognitiva surge o objetivo de médio a longo prazo da MAIA, que é avançar no desenvolvimento de uma inteligência artificial geral (AGI). Isso significa criar sistemas de IA que não apenas se destaquem em tarefas específicas, mas que possuam a capacidade de aprender, se adaptar e generalizar em uma variedade de tarefas e ambientes de maneira semelhante à inteligência humana.

Personalização e escalabilidade

A tecnologia da MAIA é projetada para aprender continuamente com a interação com o ambiente e os usuários, permitindo uma personalização e adaptação progressivas. Esta aprendizagem contínua garante que os sistemas de IA permaneçam eficazes e alinhados com a evolução das necessidades e expectativas dos usuários. A estrutura modular e a interoperabilidade entre os vários modelos garantem que a plataforma seja escalável e possa ser adaptada a diferentes contextos e requisitos. Isso é particularmente importante para enfrentar desafios complexos e em constante mudança no mundo real.

Segurança e código ético

A MAIA enfatiza a segurança e a confiabilidade de seus modelos, gerenciando os dados de forma responsável, garantindo transparência nas decisões de IA e mitigando os vieses para assegurar equidade e proteção. O código ético da MAIA compreende seis regras para o treinamento dos modelos LLM: garantir a imparcialidade dos dados, proteger a privacidade e anonimizar os dados pessoais, fornecer transparência e documentação completa, respeitar as normas e a ética, assegurar a confiabilidade e clareza dos resultados e realizar revisões contínuas e iterativas dos conjuntos de dados para manter sua relevância e precisão.

Output diferenciado

A MAIA oferece uma experiência do usuário otimizada para cada dispositivo, reconhecendo o tipo de dispositivo e suas características específicas. Ela adapta dinamicamente a interface para garantir a melhor visualização e interatividade, como uma interface touch-friendly (amigável ao toque) para tablets ou um layout visual para smart TVs. Além do aspeto visual, a MAIA fornece funcionalidades específicas para o dispositivo em uso, como comandos de voz em dispositivos móveis ou sugestões de conteúdos em vídeo nas TVs. A MAIA também compreende o contexto de uso, ativando modos apropriados como o modo de condução com comandos de voz ou sugerindo conteúdos relaxantes quando você está em frente à TV. A interface e as funcionalidades são otimizadas continuamente, aprendendo com as preferências e hábitos do usuário para melhorar a experiência ao longo do tempo.

Um ecossistema em constante evolução

MAIA é projetada para evoluir continuamente e se manter sempre atualizada com as inovações tecnológicas. Este ecossistema dinâmico se destaca por suas atualizações regulares que não apenas corrigem bugs, mas também introduzem novas funcionalidades e melhorias com base no feedback dos usuários. A MAIA aprende constantemente com as interações dos usuários, aprimorando sua eficácia tanto a nível individual quanto coletivo. Éla foi criada para se integrar facilmente com novas plataformas e tecnologias emergentes, garantindo uma compatibilidade contínua. A equipe de desenvolvedores e parceiros tecnológicos por trás da MAIA trabalha incessantemente para expandir suas capacidades e oferecer integrações com uma ampla gama de serviços e aplicativos.

Estratégia Open Source e qualidade dos dados

A MAIA da grande ênfase à qualidade dos conjuntos de dados utilizados no treinamento de seus modelos. Desse compromisso deriva o ‘Q’ do proprio nome MAGIQ, que destaca a importância da qualidade na construção de modelos de IA mais avançados e confiáveis. O lançamento do MAGIQ em open source (código aberto) faz parte de uma estratégia mais ampla para promover a inovação e a colaboração no setor da inteligência artificial. Ao disponibilizar o MAGIQ em open source, a MAIA contribui para a comunidade global de desenvolvedores e pesquisadores, fomentando a inovação colaborativa e permitindo que a MAIA receba inputs e melhorias do público, enriquecendo ainda mais seu trabalho em laboratório e protegendo seu principal ativo: o conjunto de dados.

A vanguarda da IA

A vanguarda da IA

Hub cognitivo

Hub cognitivo

MoE

(Mistura de Especialistas)

MoE

(Mistura de Especialistas)

Técnica RAG

(Geração Aumentada por Recuperação)

Técnica RAG

(Geração Aumentada por Recuperação)

Abordagem multimodal

Características

Especificidade linguística

União de LLMs e IA cognitiva

Personalização e escalabilidade

Segurança e código ético

Output diferenciado

Um ecossistema em constante evolução

Estratégia Open Source e qualidade dos dados

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