Grandes modelos de linguagem (LLMs): o que são e como funcionam

No campo em rápida mudança da inteligência artificial (IA), os grandes modelos de linguagem (LLMs) tornaram-se rapidamente uma tecnologia fundamental. Neste artigo, você aprenderá mais sobre o que são LLMs, como funcionam, suas diversas aplicações e suas vantagens e limitações. Você também obterá informações sobre o futuro desta poderosa tecnologia.

O que são grandes modelos de linguagem?

Grandes modelos de linguagem (LLMs) são uma aplicação de aprendizado de máquina, um ramo da IA ​​focado na criação de sistemas que podem aprender e tomar decisões com base em dados. LLMs são construídos usando aprendizado profundo, um tipo de aprendizado de máquina que usa redes neurais com múltiplas camadas para reconhecer e modelar padrões complexos em conjuntos massivos de dados. As técnicas de aprendizagem profunda permitem que os LLMs compreendam contexto, semântica e sintaxe complexos na linguagem humana.

Os LLMs são considerados “grandes” devido à sua arquitetura complexa. Alguns têm até 100 bilhões de parâmetros e requerem 200 gigabytes para operar. Com suas redes neurais multicamadas treinadas em conjuntos de dados massivos, os LLMs se destacam em tradução de idiomas, geração de conteúdo diversificado e conversas humanas. Além disso, os LLMs podem resumir documentos extensos rapidamente, fornecer orientação educacional e ajudar os pesquisadores, gerando novas ideias com base na literatura existente.

Como funcionam os grandes modelos de linguagem

Você pode entender como funciona um LLM observando seus dados de treinamento, os métodos usados ​​para treiná-lo e sua arquitetura. Cada fator afeta o desempenho do modelo e o que ele pode fazer.

Fontes de dados

Os LLMs são treinados em conjuntos de dados massivos, o que permite que os modelos compreendam e gerem conteúdo relevante ao contexto. Conjuntos de dados selecionados são usados ​​para treinar LLMs para tarefas específicas. Por exemplo, um LLM para o setor jurídico pode ser treinado em textos jurídicos, jurisprudência e estatutos para garantir a geração de conteúdo preciso e apropriado. Os conjuntos de dados são frequentemente selecionados e limpos antes do modelo ser treinado para garantir justiça e neutralidade no conteúdo gerado e remover conteúdo sensível ou tendencioso.

Processo de treinamento

Treinar um LLM como GPT (transformador generativo pré-treinado) envolve ajustar milhões ou bilhões de parâmetros que determinam como o modelo processa e gera linguagem. Um parâmetro é um valor que o modelo aprende e ajusta durante o treinamento para melhorar o desempenho.

A fase de treinamento requer hardware especializado, como unidades de processamento gráfico (GPUs), e grandes quantidades de dados de alta qualidade. Os LLMs aprendem e melhoram continuamente durante os ciclos de feedback do treinamento. Em um ciclo de treinamento de feedback, os resultados do modelo são avaliados por humanos e usados ​​para ajustar seus parâmetros. Isso permite que o LLM lide melhor com as sutilezas da linguagem humana ao longo do tempo. Isto, por sua vez, torna o LLM mais eficaz nas suas tarefas e menos propenso a gerar conteúdo de baixa qualidade.

O processo de treinamento para LLMs pode ser computacionalmente intensivo e exigir quantidades significativas de poder e energia computacional. Como resultado, treinar LLMs com muitos parâmetros geralmente requer capital, recursos computacionais e talento de engenharia significativos. Para enfrentar este desafio, muitas organizações, incluindo a Grammarly, estão a investigar técnicas mais eficientes e económicas, como a formação baseada em regras.

Arquitetura

A arquitetura dos LLMs é baseada principalmente no modelo do transformador, um tipo de rede neural que utiliza mecanismos chamados atenção e autoatenção para pesar a importância de diferentes palavras em uma frase. A flexibilidade proporcionada por esta arquitetura permite que os LLMs gerem textos mais realistas e precisos.

Em um modelo de transformador, cada palavra em uma frase recebe um peso de atenção que determina quanta influência ela tem sobre outras palavras da frase. Isso permite que o modelo capture dependências e relacionamentos de longo alcance entre palavras, cruciais para gerar texto coerente e contextualmente apropriado.

A arquitetura do transformador também inclui mecanismos de autoatenção, que permitem ao modelo relacionar diferentes posições de uma única sequência para calcular uma representação dessa sequência. Isso ajuda o modelo a compreender melhor o contexto e o significado de uma sequência de palavras ou tokens.

Casos de uso de LLM

Com seus poderosos recursos de processamento de linguagem natural, os LLMs têm uma ampla gama de aplicações, como:

• Diálogo conversacional
• Classificação de texto
• Tradução de idiomas
• Resumindo documentos grandes
• Geração de conteúdo escrito
• Geração de código

Esses aplicativos poderosos oferecem suporte a uma ampla variedade de casos de uso, incluindo:

• Atendimento ao cliente: capacitando chatbots e assistentes virtuais que podem conversar em linguagem natural com os clientes, respondendo às suas dúvidas e fornecendo suporte.
• Programação: geração de trechos de código, explicação de código, conversão entre linguagens e auxílio em tarefas de depuração e desenvolvimento de software.
• Pesquisa e análise: Resumir e sintetizar informações de grandes textos, gerando insights e hipóteses e auxiliando em revisões de literatura e tarefas de pesquisa.
• Educação e tutoria: Fornecer experiências de aprendizagem personalizadas, responder perguntas e gerar conteúdo educacional adaptado às necessidades individuais dos alunos.
• Aplicações criativas: Geração de conteúdo criativo, como poesia, letras de músicas e artes visuais com base em instruções de texto ou descrições.
• Criação de conteúdo: Redação e edição de artigos, histórias, relatórios, roteiros e outras formas de conteúdo.

Exemplos de modelos de linguagem grande

Os LLMs vêm em muitos formatos e tamanhos diferentes, cada um com pontos fortes e inovações exclusivas. Abaixo estão as descrições de alguns dos modelos mais conhecidos.

GPT

O transformador generativo pré-treinado (GPT) é uma série de modelos desenvolvidos pela OpenAI. Esses modelos potencializam o popular aplicativo ChatGPT e são conhecidos por gerar texto coerente e contextualmente relevante.

Gêmeos

Gemini é um conjunto de LLMs desenvolvido pelo Google DeepMind, capaz de manter o contexto em conversas mais longas. Esses recursos e a integração ao ecossistema maior do Google oferecem suporte a aplicativos como assistentes virtuais e bots de atendimento ao cliente.

LLaMa

LLaMa (Large Language Model Meta AI) é uma família de modelos de código aberto criada pela Meta. LLaMa é um modelo menor projetado para ser eficiente e de alto desempenho com recursos computacionais limitados.

Cláudio

Claude é um conjunto de modelos desenvolvidos pela Anthropic, projetados com forte ênfase em IA ética e implantação segura. Nomeado em homenagem a Claude Shannon, o pai da teoria da informação, Claude é conhecido por sua capacidade de evitar a geração de conteúdo prejudicial ou tendencioso.

Vantagens dos LLMs

LLMs oferecem vantagens substanciais para vários setores, como:

• Assistência médica: os LLMs podem redigir relatórios médicos, auxiliar no diagnóstico médico e fornecer interações personalizadas com os pacientes.
• Finanças: LLMs podem realizar análises, gerar relatórios e auxiliar na detecção de fraudes.
• Varejo: os LLMs podem melhorar o atendimento ao cliente com respostas instantâneas às dúvidas dos clientes e recomendações de produtos.

Em geral, os LLMs oferecem múltiplas vantagens, incluindo a capacidade de:

• Automatize tarefas importantes e rotineiras, como redação, análise de dados e interações de atendimento ao cliente, liberando os humanos para se concentrarem em tarefas de nível superior que exigem criatividade, pensamento crítico e tomada de decisões.
• Dimensione rapidamente, lidando com grandes volumes de clientes, dados ou tarefas sem a necessidade de recursos humanos adicionais.
• Forneça interações personalizadas com base no contexto do usuário, permitindo experiências mais personalizadas e relevantes.
• Gerar conteúdo diversificado e criativo, potencialmente gerando novas ideias e promovendo a inovação em diversos campos.
• Supere as barreiras linguísticas, fornecendo traduções precisas e contextuais, facilitando a comunicação e a colaboração entre diferentes idiomas e culturas.

Desafios dos LLMs

Apesar das suas múltiplas vantagens, os LLMs enfrentam vários desafios importantes, incluindo precisão de resposta, preconceitos e grandes requisitos de recursos. Estes desafios destacam as complexidades e potenciais armadilhas associadas aos LLMs e são o foco da investigação em curso no campo.

Aqui estão alguns dos principais desafios enfrentados pelos LLMs:

• Os LLMs podem reforçar e amplificar preconceitos nos seus dados de formação, perpetuando potencialmente estereótipos prejudiciais ou padrões discriminatórios. A curadoria cuidadosa e a limpeza dos dados de treinamento são cruciais para mitigar esse problema.
• Compreender porque é que um LLM gera os seus resultados pode ser difícil devido à complexidade dos modelos e à falta de transparência nos seus processos de tomada de decisão. Esta falta de interpretabilidade pode levantar preocupações sobre confiança e responsabilização.
• Os LLMs exigem grandes quantidades de poder computacional para treinar e operar, o que pode ser caro e consumir muitos recursos. O impacto ambiental do consumo de energia necessário para a formação e operação do LLM também é uma preocupação.
• Os LLMs podem gerar resultados convincentes, mas factualmente incorretos ou enganosos, potencialmente espalhando informações erradas se não forem devidamente monitorizados ou verificados.
• Os LLMs podem ter dificuldades com tarefas que exigem profundo conhecimento específico do domínio ou habilidades de raciocínio além do reconhecimento de padrões em dados de texto.

O futuro dos LLMs

O futuro dos LLMs é promissor, com investigação em curso centrada na redução do enviesamento dos resultados e no aumento da transparência na tomada de decisões. Espera-se que os futuros LLMs sejam mais sofisticados, precisos e capazes de produzir textos mais complexos.

Os principais desenvolvimentos potenciais em LLMs incluem:

• Processamento multimodal: os LLMs serão capazes de processar e gerar não apenas texto, mas também imagens, áudio e vídeo, permitindo aplicações mais abrangentes e interativas.
• Compreensão e raciocínio aprimorados: Habilidades aprimoradas para compreender e raciocinar sobre conceitos abstratos, relações causais e conhecimento do mundo real levarão a interações mais inteligentes e conscientes do contexto.
• Treinamento descentralizado com privacidade: O treinamento de LLMs em fontes de dados descentralizadas, preservando a privacidade e a segurança dos dados, permitirá dados de treinamento mais diversificados e representativos.
• Redução de preconceitos e transparência de resultados: A investigação contínua nestas áreas garantirá que os LLMs sejam fiáveis ​​e utilizados de forma responsável, à medida que compreendemos melhor porque é que produzem determinados resultados.
• Experiência específica de domínio: os LLMs serão adaptados a domínios ou indústrias específicas, adquirindo conhecimento e capacidades especializadas para tarefas como análise jurídica, diagnóstico médico ou pesquisa científica.

Conclusão

Os LLMs são claramente uma tecnologia de IA promissora e poderosa. Ao compreender as suas capacidades e limitações, pode-se apreciar melhor o seu impacto na tecnologia e na sociedade. Incentivamos você a explorar o aprendizado de máquina, as redes neurais e outras facetas da IA ​​para compreender totalmente o potencial dessas tecnologias.