LLM: O que é Large Language Model
O modelo de linguagem de grande escala (Large Language Model: LLM) é um modelo de linguagem baseado em inteligência artificial (IA), capaz de processar enormes quantidades de dados. Como resultado, ele não somente entende esses dados como os resume e gera textos. O LLM é baseado no aprendizado de máquina, e trabalha com os padrões que reconhece durante o processo de coleta de dados.
Principais características do Large Language Model
Large Language Models (LLMs), também conhecidos como modelos de linguagem de grande escala, nada mais são do que redes neurais que permitem que computadores resolvam problemas e aprimorem suas habilidades de forma autônoma. Graças à inteligência artificial (IA) e ao deep learning, modelos de linguagem de grande escala são capazes de se auto treinar, desde que sejam atualizados com dados suficientes.
Large Language Models estão entre os chamados Foundation Models (FMs). Nosso artigo especializado apresenta esse outro modelo baseado em inteligência artificial.
LLMs são capazes de executar várias tarefas em linguagem natural, tais como:
- Criação de texto
- Resumo de conteúdo
- Tradução de conteúdo
- Reconhecimento e previsão de padrões de texto
- Fornecimento de informações
- Online em segundos
- Aumente seu crescimento com marketing de IA
- Economize tempo e recursos
Para que serve o Large Language Model?
Modelos de linguagem de grande escala podem ser treinados para executar uma variedade de tarefas em aplicações. Eles são especialmente populares na inteligência artificial generativa, funcionando como uma solução que pode gerar novos conteúdos ou dados semelhantes aos com os quais foram treinados. Tecnologias assim são operadas pela engenharia de prompt (prompt engineering).
Acompanhe, abaixo, em que situações modelos de linguagem de grande escala são comumente utilizados:
- Na criação de textos: Large Language Models são perfeitos para soluções de inteligência artificial que ajudam na geração de textos. Seja um poema, um e-mail, um artigo de blog, uma notícia ou uma descrição de produto, modelos de linguagem de grande escala são capazes de criar textos de qualquer comprimento.
- Em análises e otimizações de texto: LLMs bem treinados podem ajudar na checagem de materiais textuais, a fim de encontrar erros ou oportunidades de melhorias. Outro cenário típico de uso é na tradução de textos para outras línguas.
- Na programação: Na área de desenvolvimento de software, Large Language Models possibilitam inúmeros cenários. Esses modelos são capazes de corrigir ou criar blocos de código de forma automatizada.
- Em análises de sentimentos: LLMs também conseguem resumir e avaliar a tonalidade de avaliações feitas por clientes, assim como de comentários em blogs e de reações nas redes sociais. Assim, esses modelos são adequados para realizar análises de sentimentos.
- Em chatbots: Chatbots (robôs de bate-papo) baseados em LLMs são a solução perfeita para a geração de respostas rápidas a perguntas de usuários sobre produtos, serviços ou atendimentos.
- Em pesquisas de DNA: Soluções de IA que utilizam Large Language Models simplificam significativamente o trabalho de cientistas que realizam análises de DNA, pois podem ajudar no reconhecimento de padrões recorrentes ou de cadeias.
- Em processamentos de áudio e vídeo: Modelos de linguagem de grande escala podem dar especial suporte àqueles que trabalham com imagens e sons, por serem capazes de gerar legendas em diferentes línguas, reconhecer padrões faciais e vocais, e inclusive gerar músicas e imagens.
Como funciona o Large Language Model?
A inteligência artificial pode enfrentar dificuldades ao trabalhar diretamente com dados não estruturados, como com textos contínuos e imagens, pois geralmente depende de valores numéricos. Assim, para que exibam resultados em linguagem natural, os modelos de linguagem de grande escala são baseados no que é chamado de modelo transformer. Esse tipo de modelo converte entradas de prompts em tokens. Cada token contém uma parte de uma palavra e recebe um ID único. Assim, no Large Language Model, cada token individual ganha um valor numérico próprio para entender e processar os componentes de entrada. Para possibilitar processamentos mais eficientes, bilhões de parâmetros são usados e constantemente otimizados.
Teoricamente, tokens de LLMs podem ser palavras ou frases inteiras. No entanto, ao serem divididos em partes de palavras, esses tokens oferecem a vantagem de deixar o treinamento do modelo de linguagem mais eficiente, por poderem ser utilizados em palavras ainda desconhecidas.
Large Language Models estabelecem conexões estatísticas entre tokens identificados e também e reconhecem padrões, como os contextos nos quais as partes das palavras ocorrem mais frequentemente, bem como a relação entre frases em um parágrafo. Na geração de respostas, LLMs criam tokens que são convertidos em linguagem natural. As respostas são baseadas na probabilidade: tokens com menor probabilidade são usados menos frequentemente do que tokens com maior probabilidade. Ajustando-se o parâmetro temperature (quanto maior o valor, mais criativa a resposta), um modelo de linguagem de grande escala também pode ser configurado para optar por termos mais raros.
Tipos disponíveis de Large Language Models
LLMs passaram a desempenhar papeis fundamentais no mundo dos negócios. Quando utilizados do jeito certo, eles oferecem diferentes benefícios a empresas, auxiliando no engajamento com os clientes, na inovação, na tomada de decisões aprimoradas e, principalmente, no aumento da eficiência e da produtividade. A grande variedade de modelos de linguagem disponíveis surpreende, por ser uma tecnologia relativamente nova. Listamos, abaixo, as principais soluções do mercado:
- GPT-3.5 e GPT-4: Ambos os produtos da OpenAI são os modelos de linguagem mais conhecidos do mundo. Eles fazem parte da família GPT (Generative Pre-training Transformer), o chatbot mais popular até o momento. Sua versão mais nova opera com mais de 1 trilhão de parâmetros.
- BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers é um modelo de linguagem do Google, que pode ser usado em várias aplicações de processamento de linguagem natural, em motores de busca (incluindo no próprio Google) e em chatbots. A versão BERT large conta com 340 milhões de parâmetros diferentes.
- PaLM: Ambas as soluções do Google, Pathways Language Model e PaLM 2, são concorrentes diretas do ChatGPT. Esses bots, que utilizam 540 bilhões de parâmetros, se destacam por entendimentos profundos de lógica formal, matemática e codificação.
- LlaMA: O modelo de linguagem de código aberto Large Language Model Meta AI é desenvolvido pela plataforma Meta (antigo Facebook, Inc). Ele permite que desenvolvedores, pesquisadores e empresas criem, testem e escalem ideias de inteligência artificial generativa de forma responsável. A depender do modelo, parâmetros variam entre 8 e 70 bilhões.
- Claude: Solução de LLM da Anthropic, projetada para gerar resultados úteis, precisos e inofensivos. Seu principal objetivo é oferecer uma IA mais ética e responsável do que as concorrentes.
- Uma plataforma para os modelos de IA mais avançados
- Preços justos e transparentes baseados em tokens
- Sem dependência de fornecedor com código aberto