# 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](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/marketing-de-mecanismos-de-busca/o-que-e-neural-network/) que permitem que computadores **resolvam problemas e aprimorem suas habilidades de forma autônoma**. Graças à [inteligência artificial (IA)](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/vender-na-internet/o-que-e-inteligencia-artificial-ia/) e ao [deep learning](https://www.ionos.com/digitalguide/online-marketing/search-engine-marketing/deep-learning/), modelos de linguagem de grande escala são capazes de se auto treinar, desde que sejam atualizados com dados suficientes. Dica *Large Language Models* estão entre os chamados [*Foundation Models* (FMs)](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/servidor/conhecimento/foundation-models/). 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 ## 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](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/sites-de-internet/criar-sites/ia-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*)](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/sites-de-internet/criar-sites/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](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/analise-web/o-que-e-analise-de-sentimentos/). - **Em chatbots**: [Chatbots](https://www.ionos.com/digitalguide/online-marketing/online-sales/how-chatbots-are-revolutionizing-online-marketing/ "Como chatbots estão revolucionando o marketing") (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. Nota 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](https://openai.com/index/hello-gpt-4o/ "Hello GPT-4o — openai.com")**: 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](https://research.google/blog/open-sourcing-bert-state-of-the-art-pre-training-for-natural-language-processing/ "Open Sourcing BERT: State-of-the-Art Pre-training for Natural Language Processing — research.google")**: *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](https://ai.google/discover/palm2/ "AI ACROSS GOOGLE: PaLM 2 — ai.google")**: 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](https://llama.meta.com/ "Discover the possibilities with Meta Llama — https://llama.meta.com/")**: 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](https://www.claude.com/product/overview "Meet Claude — anthropic.com")**: 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. 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