A Contextual AI anunciou hoje o lançamento de seu modelo de linguagem ancorado, conhecido como GLM (Grounded Language Model), destacando-se por atingir a maior precisão factual no mercado, superando sistemas líderes como os da Google, Anthropic e OpenAI. O modelo demonstrou 88% de precisão no benchmark FACTS, em comparação com 84,6% do Gemini 2.0 Flash da Google, 79,4% do Claude 3.5 Sonnet da Anthropic, e 78,8% do GPT-4o da OpenAI.
Os modelos de linguagem desempenham um papel crucial em software para empresas, mas a falta de precisão, conhecida como “alucinações”, ainda representa um problema significativo.
A Contextual AI foca em resolver isso, otimizando seu modelo especificamente para aplicações empresariais que utilizam a técnica de Recuperação-Aumentada por Geração (RAG). Caso queira entender mais sobre essa técnica e tendências, acesse Conheça 6 tendências de IA que transformarão os negócios em 2025.
O que diferencia o modelo da Contextual AI?
Diferente de modelos generalistas como o ChatGPT ou o Claude, o GLM da Contextual AI foi projetado para cenários onde a precisão é indispensável, como em setores regulados, incluindo financeiro, saúde e telecomunicações. “Se sua empresa não pode tolerar erros, especialmente em indústrias regulamentadas, nosso modelo garante mais segurança do que soluções generalistas”, afirma Douwe Kiela, CEO da Contextual AI.
A abordagem da empresa é construir sistemas que compreendem nuances, permitindo que o modelo diga “não sei” quando a informação não está clara. Esse recurso é essencial em ambientes empresariais que demandam confiabilidade.
RAG 2.0: A evolução no processamento de dados empresariais
O sistema da Contextual AI é baseado em uma nova abordagem chamada RAG 2.0, que integra componentes como recuperação e geração de dados de forma otimizada. Em vez de usar modelos prontos de maneira desconexa, a empresa ajusta cada elemento para melhor desempenho. “Nosso sistema planeja estrategicamente a recuperação de informações, garantindo que apenas os dados mais relevantes sejam utilizados”, explica Kiela.
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Suporte a dados estruturados e multimodais
Além de gerar texto, a plataforma da Contextual AI agora inclui suporte para dados estruturados e multimodais, como gráficos e tabelas de plataformas populares como BigQuery, Snowflake e Postgres. Esse recurso é especialmente útil em situações que combinam informações estruturadas e não estruturadas, comuns em grandes empresas.
“O futuro da IA para empresas está nessa interseção de dados estruturados e não estruturados, permitindo resolver problemas complexos com maior eficiência”, complementa Kiela.
Próximos passos da Contextual AI
Os planos incluem o lançamento de novos recursos como um componente de reclassificação especializado e funcionalidades avançadas de compreensão de documentos. A empresa já atende clientes como HSBC, Qualcomm e o The Economist, oferecendo soluções adaptadas às necessidades empresariais.
Essa abordagem permite às empresas obter um retorno mais concreto sobre seus investimentos em IA, priorizando a precisão factual e a confiabilidade.
A Contextual AI reforça que seu modelo não busca ser “criativo”, mas sim resolver os desafios de precisão com mais confiabilidade, ajudando empresas a transformarem suas operações com maior segurança.