Hoje, com o desenvolvimento da IA a avançar rapidamente, um dos grandes desafios que os desenvolvedores enfrentam não é a capacidade dos modelos em si, mas sim o processo complicado de adaptação sempre que um novo modelo é integrado. Imagine se existisse uma "norma de interface de modelo" (ML-ABI) unificada, onde, independentemente do modelo ou adaptador utilizado, a interface permanecesse inalterada; como isso mudaria o panorama do desenvolvimento de IA?

Esta é a nova oportunidade trazida pelo projeto Openledger: através de interfaces de modelos padronizados, o uso de modelos de IA torna-se tão conveniente quanto plug and play de dispositivos USB. Esta ideia inovadora trará múltiplos impactos positivos para o ecossistema de IA:

Primeiro, reduz significativamente os custos de integração. As equipas de desenvolvimento de pequeno e médio porte não precisam mais de escrever código de integração específico para cada novo modelo, o que economiza uma quantidade considerável de tempo e recursos de engenharia.

Em segundo lugar, promove a interoperabilidade do ecossistema. Adaptadores de ajuste fino criados por diferentes desenvolvedores (como LoRA ou outros plugins) podem ser trocados sob a mesma interface, o que estimulará mais produtos alternativos e combinações inovadoras no mercado.

Além disso, simplifica a gestão de versões e a manutenção do sistema. Interfaces padronizadas tornam a atualização e o retrocesso de versões mais simples, e quando surgem problemas, é possível mudar rapidamente para a versão anterior da ABI, aumentando assim a estabilidade do ambiente de produção.

Além disso, essa padronização trouxe maior transparência para a precificação do mercado. Através da medição de chamadas por interface ou da assinatura por nível de capacidade, tanto o processo de liquidação quanto o mercado secundário podem ser padronizados.

Por último, ajuda a promover auditorias de conformidade. A norma de interface unificada permite a padronização dos formatos de entrada, saída e log, o que torna as ferramentas de auditoria e regulamentação automatizadas mais eficazes na verificação da conformidade.

Do ponto de vista da implementação técnica, este conceito não é inatingível. Definir o ABI como metadados na cadeia exige que os adaptadores e modelos cumpram as declarações de interface durante o registro, permitindo que suas funcionalidades e indicadores de desempenho sejam compreendidos através de consultas à interface.

Para os desenvolvedores, isso significa uma situação ideal de "uma vez desenvolvido, reutilizado em todos os lugares"; para as empresas, isso representa uma "cadeia de suprimentos de modelos de IA que é substituível, adquirível e auditável".

Com a promoção desta interface padronizada, podemos esperar que o desenvolvimento e a implementação de produtos de IA se tornem mais flexíveis e eficientes, tão fáceis de usar e gerenciar como os plugins de software de hoje. Isso, sem dúvida, trará um novo impulso para a popularização e inovação da tecnologia de IA.