Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Models, ou LLMs) são um tipo de Inteligência Artificial projetado para entender e gerar texto.
Embora os LLMs estejam presentes há algum tempo, eles receberam atenção da mídia com o ChatGPT, uma interface de conversação fundamentada nos modelos LLM GPT-3 e GPT-4.
Hoje, a Inteligência Artificial está presente em 41% das empresas brasileiras, de acordo com um relatório da Gartner (2023). No entanto, seu uso ainda requer conhecimento técnico e democratização.
Neste artigo, você aprenderá o que são LLMs, como funciona e sua aplicação em vários contextos. Exploraremos seus benefícios, limitações e exemplos práticos de uso. Boa leitura!
O que são Large Language Models?
Large Language Models (LLMs) são modelos de aprendizado profundo de grande escala, pré-treinados a partir de um vasto volume de dados. O Transformer LLM é um conjunto de redes neurais subdividido em decodificador e codificador que extrai significados de uma sequência de texto, captando as relações entre palavras e frases contidas nele.
Apesar de os Transformer LLMs serem treinados de forma não supervisionada, há explicações que dizem que eles têm autoaprendizagem. Dessa forma, são capazes de entender gramática, idiomas e conhecimentos básicos, o que é bem diferente das redes neurais recorrentes (RNN) mais antigas, que processavam entradas sequencialmente.
Os transformadores processam sequências inteiras em paralelo, permitindo que cientistas de dados utilizem GPUs para treinar LLMs inspirados em transformadores. O que é ótimo, afinal, reduz significativamente o tempo de treinamento.
A arquitetura de rede neural do Transformer permite o uso de grandes modelos, podendo conter centenas de bilhões de parâmetros. Ele consegue ingerir um alto volume de dados, normalmente da internet, mas também de outras fontes, como o Common Crawl, com mais de 50 bilhões de páginas, e a Wikipédia, com aproximadamente 57 milhões de páginas.
Como funcionam os Large Language Models?
Os LLMs funcionam a partir de técnicas de deep learning e grandes quantidades de dados textuais.
Normalmente, são modelos inspirados na arquitetura de transformador, equiparados ao transformador generativo pré-treinado, relevante no tratamento de dados sequenciais, como entrada de texto.
Os LLMs são formados por diversas camadas de redes neurais, cada uma com parâmetros que podem ser ajustados durante o treinamento. Esses parâmetros são continuamente aprimorados por uma numerosa camada chamada “mecanismo de atenção”, que se concentra em determinadas partes dos conjuntos de dados.
Durante o treinamento, os modelos aprendem a prever a próxima palavra em uma frase, considerando o contexto das palavras precedentes. Isso é possível porque o modelo atribui uma pontuação de probabilidade à recorrência de palavras tokenizadas, dividindo-as em sequências menores de caracteres.
Esses tokens se transformam em embeddings, que são representações numéricas desse contexto. Para assegurar o máximo de confiabilidade, o processo envolve o treinamento dos LLMs em bilhões de páginas.
Por isso, os LLMs conseguem compreender gramática, semântica e relações conceituais por meio de aprendizado zero-shot e auto-supervisionado.
Após treinados nesses dados, os LLMs podem gerar texto autonomamente, baseando a próxima palavra nas informações já recebidas, nos padrões e nos conhecimentos. O resultado é a produção de uma linguagem coerente e relevante, que pode ser usada em diversas tarefas de NLU e geração de conteúdo.
O desempenho do modelo pode ser melhorado com técnicas como a engenharia imediata, ajuste fino e aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF). Isso ajuda a reduzir vieses, discursos de ódio e respostas factualmente incorretas, conhecidas como “alucinações”, que são muitas vezes subprodutos indesejados do treinamento em dados não estruturados.
Garantir a segurança dos LLMs para uso empresarial é fundamental para evitar riscos de exposições, responsabilidades indesejadas ou danos à imagem.
Aplicações práticas
Os Large Language Models (LLMs) podem ter diversas aplicações, sendo úteis para otimizar demandas em diferentes áreas. Veja as mais comuns!
Redação
Os modelos GPT-3 e ChatGPT são normalmente os mais usados. Para que você tenha uma ideia, com apenas quatro meses de operação este ano, a OpenAI atingiu 260 empresas com a versão corporativa do ChatGPT.
Além desses, você pode utilizar os modelos Claude, Llama 2, Cohere Command e Jurassic para criar textos originais. O AI21 Wordspice, por sua vez, propõe pequenas modificações para aprimorar o estilo e o tom do texto original.
Resposta da base de conhecimento
Também chamada de processamento de linguagem natural intensivo em conhecimento (KI-NLP), essa técnica diz respeito a LLMs que são capazes de responder perguntas específicas com o auxílio de arquivos digitais.
Por exemplo, o AI21 Studio Playground tem a capacidade de responder a perguntas de conhecimento geral.
Classificação textual
Com o auxílio de clustering, os LLMs são capazes de realizar classificações textuais com base em significados ou sentimentos semelhantes.
São úteis para avaliar o sentimento do cliente, determinar a relação entre textos e realizar pesquisas de documentos.
Geração de código
A partir de solicitações de linguagem natural, os LLMs podem atuar como proficientes na produção de códigos.
Você pode usar o Amazon Code Whisperer ou o Codex da OpenAI, usado no Copilot do GitHub, que codifica em Python, JavaScript, Ruby, entre outras linguagens de programação.
Outras formas de aplicações de codificação incluem a criação de consultas SQL, a escrita de comandos shell e o design de sites.
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Geração textual
Semelhante à geração de código, a geração de texto pode completar frases incompletas ou escrever documentação de produto. Por exemplo, com o Alexa Create, é possível escrever uma pequena história infantil.
Os LLMs atuam em diversos setores, desde finanças a seguros, recursos humanos a saúde, entre outros. Eles servem para automatizar o atendimento ao cliente, fornecer maior precisão, aprimorar o roteamento e coletar contexto de forma inteligente.
Benefícios e desafios dos LLMs
Os Large Language Models trazem benefícios significativos para as empresas, mas também apresentam desafios. Como tudo tem seus prós e contras, entenda!
Benefícios
- O primeiro benefício é a geração de conteúdo rápida e eficiente. No entanto, é sempre bom revisar e checar fontes;
- Além disso, você poderá notar uma melhora significativa na qualidade das traduções automáticas;
- Avanços nas pesquisas científicas também são vísiveis;
- Por fim, interpretação de sentimentos e opiniões em escala.
Desafios
- Como os LLMs estão em constante aprendizado, pode haver vieses e imprecisões nas respostas geradas;
- Há um alto gasto de energia e recursos computacionais, principalmente durante o treinamento;
- Um dos grandes problemas da atualidade é a propagação de desinformações e fake news.
Futuro dos Large Language Models
A inserção de grandes modelos de linguagem, como ChatGPT, Claude 2 e Llama 2, proporcionam algumas interpretações para o futuro.
Embora não seja totalmente possível agora, os LLMs se aproximam do desempenho parecido ao humano. Notamos também o tamanho sucesso dos LLMs de tipo robótico, que emulam e chegam a superar o cérebro humano.
Maior precisão e recursos aprimorados
O nível de tecnologia ainda não é perfeito, logo, LLMs não são infalíveis. No entanto, as versões mais atuais terão maior precisão e recursos otimizados, conforme os desenvolvedores melhoram seu desempenho.
Treinamento audiovisual
A maior parte dos desenvolvedores treina os LLMs usando texto, mas alguns começaram a usar entradas de vídeo e áudio.
Esse novo formato de treinamento levará provavelmente a um desenvolvimento mais rápido de modelos e proporcionará novas possibilidades de uso de LLMs para veículos autônomos.
Mudanças no local de trabalho
Os LLMs já estão presentes nas empresas, mas, no futuro, se tornarão um fator disruptivo. Os locais de trabalho não serão como os conhecemos hoje.
Eles irão reduzir tarefas monótonas e repetitivas, assim como os robôs fizeram com tarefas repetitivas na fabricação. As possibilidades se estendem a realizar tarefas administrativas repetitivas, atendimento ao cliente e redação automatizada.
IA conversacional
Por último, os LLMs têm potencial para melhorar o desempenho de assistentes virtuais como Alexa, Google Assistant e Siri. Assim, os usuários terão suas intenções melhor atendidas com a capacidade de resposta a comandos mais sofisticados.
Os Large Language Models (LLMs), como você pode ter notado, são sistemas valiosos que conseguem auxiliar no manejo de grandes volumes de informações textuais. São úteis em diversos setores, trazendo maior praticidade, embora seu uso exija cautela.
Afinal, como estamos vivenciando a ascensão das tecnologias e, consequentemente, o aumento de dados e informações, é importante saber usá-los da melhor forma!
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