O que é um modelo de linguagem grande (LLM)?

Um modelo de linguagem grande (LLM) é um algoritmo de inteligência artificial (IA) treinado em grandes quantidades de dados de texto para criar resultados de linguagem natural. Esses modelos se tornaram cada vez mais populares porque podem gerar texto que soa tão legítimo quanto o que um ser humano escreveria.

Continue lendo para saber mais sobre modelos de linguagem grandes, como eles funcionam, seus benefícios e desafios, casos de uso e como começar a usá-los.

O que é um modelo de transformador (e como eles estão conectados aos LLMs)?

Um modelo de transformador é uma estrutura de aprendizagem profunda que usa mecanismos de atenção para lidar com dados sequenciais, como texto ou código. Ele foi introduzido em 2017 e mudou muito a processamento de linguagem natural (NLP) campo, obtendo o melhor desempenho em vários desafios.

Agora, vamos nos aprofundar nos principais recursos dos transformadores e nos componentes vitais dos modelos de linguagem de grande porte:

Mecanismo de atenção: Os transformadores substituíram os modelos anteriores de NLP que usavam redes neurais recorrentes (RNNs)Agora, o modelo de análise de dados do Google usa mecanismos de autoatenção. Esses mecanismos ajudam o modelo a se concentrar em partes importantes da sequência de entrada, permitindo que ele compreenda as conexões entre diferentes palavras ou elementos, mesmo quando estão distantes. Dessa forma, os transformadores podem entender melhor o contexto do texto e capturar relacionamentos de longa distância.

Processamento paralelo: Os transformadores empregam mecanismos de atenção paralelizáveis, o que os torna mais eficientes e dimensionáveis do que os RNNs que processam as entradas sequencialmente. Essa capacidade de processamento paralelo permite que os transformadores lidem com modelos de linguagem grandes e sequências mais longas sem comprometer o desempenho.

Arquitetura do codificador-decodificador: Normalmente, os transformadores têm dois componentes principais: um codificador e um decodificador. O codificador processa a sequência de entrada usando mecanismos de autoatenção, enquanto o decodificador gera uma sequência de saída com base na representação da entrada feita pelo codificador.

Em geral, os transformadores mudaram completamente o campo do processamento de linguagem natural (PLN) e se tornaram a principal arquitetura para muitas tarefas relacionadas à linguagem.

Como funcionam os modelos de linguagem grandes e como eles são treinados? 

Os modelos de linguagem ampla são ferramentas poderosas que transformaram o processamento de linguagem natural, permitindo que os computadores gerem textos semelhantes aos humanos e forneçam respostas valiosas. Vamos explorar os principais aspectos de como esses modelos funcionam:

    1. Pré-treinamento: Os modelos de linguagem são inicialmente pré-treinados em uma grande quantidade de dados de texto da Internet. Durante o pré-treinamento, o modelo aprende a prever a próxima palavra em uma frase analisando o contexto das palavras ao redor. Esse processo ajuda o modelo a aprender gramática, fatos e algum nível de raciocínio.
    2. Ajuste fino: Após o pré-treinamento, o modelo é ajustado em tarefas mais específicas usando conjuntos de dados específicos da tarefa. O ajuste fino envolve o treinamento adicional do modelo em um conjunto de dados mais restrito, que pode ser adaptado a tarefas como resposta a perguntas, tradução, resumo e análise de sentimentos. Essa etapa ajuda o modelo a se especializar na tarefa desejada e melhora o desempenho.
    3. Mecanismo de atenção: O principal componente dos grandes modelos de linguagem é o mecanismo de atenção dentro da arquitetura do transformador. A atenção permite que o modelo compreenda a importância relativa de cada palavra em uma frase ao gerar ou prever palavras. Ela ajuda o modelo a capturar dependências de longo alcance e contexto durante o processamento do texto.
    4. Inferência: Depois de treinado, o modelo pode ser usado para inferência. Com um prompt ou texto de entrada, o modelo gera uma resposta prevendo as palavras mais prováveis com base nos padrões aprendidos e no contexto de seu treinamento.

De modo geral, os modelos de linguagem grandes aproveitam o pré-treinamento em grandes quantidades de dados e o ajuste fino de tarefas específicas para entender e gerar textos semelhantes aos humanos. O mecanismo de atenção desempenha um papel fundamental na captura do contexto, e o grande tamanho e a potência computacional dos modelos contribuem para seu desempenho impressionante.

Modelos de linguagem grandes vs. IA generativa

Modelos de linguagem grandes e IA generativa são conceitos relacionados, mas têm diferenças distintas em seu foco e aplicações. Vamos explorar as características e as variações entre essas duas abordagens.

Modelos de idiomas grandes

Grandes modelos de linguagem, como o GPT-3, são projetados para entender e gerar textos semelhantes aos humanos com base em padrões e relacionamentos aprendidos com dados de treinamento extensivos. Esses modelos são excelentes em tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo geração de linguagem, preenchimento de texto e resposta a perguntas. Eles afetam as propriedades estatísticas da linguagem para prever a próxima palavra mais provável ou gerar respostas coerentes.

O principal objetivo dos modelos de linguagem de grande porte é compreender e gerar texto que se alinhe à entrada fornecida. Eles se concentram na captura de padrões linguísticos, contexto e semântica para produzir respostas significativas e conscientes do contexto. Esses modelos são treinados em grandes quantidades de dados, o que lhes permite adquirir uma ampla compreensão da linguagem e gerar textos diversificados e coerentes.

IA generativa

A IA generativa é um tipo de inteligência artificial que pode criar conteúdo original, não limitado a texto. Ela usa técnicas como aprendizagem profunda, aprendizagem por reforço e algoritmos evolutivos para gerar resultados novos e criativos em diferentes áreas.

Ao contrário dos grandes modelos de linguagem que se concentram na geração de texto, a IA generativa pode criar vários tipos de conteúdo, como imagens, músicas, vídeos e textos. Seu objetivo é ser criativa, inovadora e exploratória, indo além da replicação de padrões ou dados existentes.

Agora, vamos destacar as principais diferenças entre o LLM e a IA generativa:

    • Escopo da produção: Os modelos de linguagem grandes geram principalmente texto e executam tarefas relacionadas à linguagem. Por outro lado, a IA generativa abrange uma gama mais ampla de tipos de saída, incluindo texto, imagens, música, vídeos e várias outras formas de conteúdo criativo.
    • Abordagem de treinamento: Em geral, os modelos de linguagem grandes são treinados em grandes quantidades de dados de texto, padrões de aprendizado e relações na linguagem. Os algoritmos de IA generativa empregam várias técnicas e metodologias de treinamento, dependendo do domínio e do tipo de saída.
    • Foco no aplicativo: Grandes modelos de linguagem são usados para tarefas e aplicativos de processamento de linguagem natural, como chatbots, tradução de idiomas e geração de conteúdo. A IA generativa encontra aplicações em domínios criativos em que a originalidade e a novidade são desejadas, como arte, música e geração de conteúdo criativo.

Casos de uso de modelos de idiomas grandes 

Os modelos de linguagem grandes têm uma variedade de casos de uso. Aqui estão algumas aplicações notáveis em que modelos de linguagem grandes foram empregados com sucesso:

    • Chatbots e assistentes virtuais: Os modelos de linguagem ampla potencializam os agentes de conversação, permitindo que as empresas forneçam suporte automatizado ao cliente, tratem de consultas e ajudem os usuários em várias tarefas, reduzindo a necessidade de intervenção humana e melhorando as experiências dos clientes.
    • Geração e automação de conteúdo: Os modelos de linguagem ampla permitem a geração automatizada de conteúdo, produzindo artigos, postagens em blogs, descrições de produtos e legendas para mídias sociais. Eles ajudam a simplificar os processos de criação de conteúdo, economizando tempo e recursos para empresas e editores.
    • Tradução de idiomas: Quando ajustados para tarefas de tradução, os modelos de idiomas grandes podem fornecer traduções precisas e fluentes em diferentes idiomas. Eles dão suporte à comunicação global e promovem a colaboração multilíngue.
    • Sumarização de textos e análise de documentos: Grandes modelos de linguagem extraem informações importantes de textos extensos e geram resumos concisos. Esse recurso é valioso para a agregação de notícias, análise de pesquisas e processamento de documentos.
    • Resposta a perguntas: Modelos de linguagem grandes podem entender e responder a perguntas com base no contexto, o que os torna valiosos para a criação de sistemas de resposta a perguntas e aplicativos de recuperação de informações. 

Esses cinco casos de uso mostram a versatilidade e as aplicações práticas de grandes modelos de linguagem em diferentes setores. Eles demonstram seu potencial para automatizar e aprimorar a comunicação, a geração de conteúdo e o processamento de informações.

Exemplos de modelos de linguagem grandes

Vários modelos de linguagem de grande porte foram desenvolvidos nos últimos anos, cada um com pontos fortes e fracos. Aqui estão alguns exemplos de LLM:

    • GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3): Desenvolvido pela OpenAI, o GPT-3 é um modelo com 175 bilhões de parâmetros que pode gerar texto, traduzir idiomas, escrever conteúdo criativo e responder às suas perguntas. 
    • LaMDA (Modelo de linguagem para aplicativos de diálogo): Desenvolvido pelo Google AI, o LaMDA é um modelo com 137 bilhões de parâmetros que pode participar de conversas abertas e informativas. Ele também pode gerar diferentes formatos criativos de conteúdo de texto, como poemas, códigos, scripts, peças musicais, e-mails e cartas.
    • PaLM (Pathway Language Model): Desenvolvido pelo Google AI, o PaLM é um modelo de 540 bilhões de parâmetros que pode executar várias tarefas, incluindo respostas a perguntas, geração de códigos e tradução.

Esses são apenas alguns exemplos dos muitos LLMs existentes. Você pode usar os LLMs para criar interfaces de usuário naturais e intuitivas, melhorar a inteligência do chatbot e gerar conteúdo criativo indistinguível do trabalho escrito por humanos.

Benefícios dos modelos de idiomas grandes

Os modelos de linguagem grandes oferecem vários benefícios, contribuindo para os avanços no processamento de linguagem natural e em vários aplicativos. Aqui estão os cinco principais benefícios dos modelos de linguagem grandes: 

    • Geração aprimorada de idiomas: Modelos de linguagem grandes podem entender e gerar textos semelhantes aos humanos com altos níveis de coerência e consciência do contexto. Eles capturam padrões complexos de linguagem, semântica e contexto, produzindo resultados mais precisos e contextualmente relevantes. 
    • Automação eficiente: Grandes modelos de linguagem automatizam tarefas que normalmente exigem intervenção humana. Eles podem lidar com consultas de clientes, gerar conteúdo, resumir documentos e executar outras tarefas relacionadas a idiomas em escala, minimizando a necessidade de envolvimento humano. Essa automação aumenta a eficiência, reduz os custos operacionais e melhora a produtividade de empresas e organizações.
    • Experiência aprimorada do usuário: Os modelos de linguagem ampla potencializam os agentes de conversação, os chatbots e os assistentes virtuais, melhorando significativamente a experiência do usuário. Eles permitem conversas mais naturais e interativas, compreendendo a intenção do usuário e fornecendo respostas relevantes e precisas. Aproveitar os LLMs para interações com o usuário leva a um melhor suporte ao cliente, recomendações personalizadas e recuperação simplificada de informações.
    • Aplicabilidade entre domínios: Os modelos de linguagem grandes podem ser ajustados e adaptados a vários domínios e tarefas. Eles podem ser treinados em conjuntos de dados específicos ou ajustados para aplicações específicas, o que os torna versáteis e aplicáveis em vários setores e casos de uso. Essa adaptabilidade permite que as organizações aproveitem os modelos de linguagem para suas necessidades específicas, desde o setor de saúde até finançasO marketing, a educação e muito mais.

Os benefícios proporcionados pelos modelos de linguagem de grande porte têm o potencial de transformar setores, melhorar a comunicação e abrir novas oportunidades para empresas e indivíduos.

Desafios dos grandes modelos de linguagem

Embora os modelos de linguagem grandes ofereçam inúmeros benefícios, eles também apresentam vários desafios. Aqui estão alguns dos aspectos que você deve ter em mente ao lidar com modelos de linguagem grandes:

    • Viés de dados e preocupações éticas: Grandes modelos de linguagem podem acidentalmente captar preconceitos dos dados com os quais aprendem, o que pode levar a resultados tendenciosos e reforçar os preconceitos existentes na sociedade. É fundamental abordar esses preconceitos e priorizar a inclusão e as considerações éticas ao criar e usar esses modelos. 
    • Riscos de privacidade e segurança: Grandes modelos de linguagem podem lembrar e divulgar involuntariamente informações confidenciais ou privadas contidas em seus dados de treinamento. Proteger os dados do usuário e abordar os riscos de privacidade e segurança associados a esses modelos é um grande desafio que exige medidas e salvaguardas rigorosas.
    • Recursos computacionais e consumo de energia: O treinamento e o ajuste fino de grandes modelos de linguagem exigem recursos computacionais significativos. A complexidade computacional e o consumo de energia envolvidos no manuseio de LLMs geram preocupações com a sustentabilidade ambiental e a eficiência dos recursos. Encontrar maneiras de otimizar o uso de recursos e melhorar a eficiência energética de grandes modelos de linguagem é um desafio constante.

Esses três desafios representam considerações importantes ao desenvolver, implantar e usar modelos de linguagem de grande porte. A abordagem desses desafios é fundamental para maximizar os benefícios desses modelos e, ao mesmo tempo, mitigar os possíveis riscos e garantir a justiça, a privacidade e a sustentabilidade.

Como começar a usar modelos de idiomas grandes

Começar a usar modelos de linguagem grandes envolve uma combinação de aprendizado, experimentação e implementação prática. Aqui está um guia passo a passo para ajudá-lo a começar:

    1. Aprenda os fundamentos do processamento de linguagem natural (NLP): Obtenha uma compreensão básica dos conceitos de PNL, como modelagem de linguagem, classificação de texto e geração de sequências. Você também deve se familiarizar com as tarefas e os desafios comuns da PNL.
    2. Escolha um modelo e uma estrutura pré-treinados: Selecione um modelo de linguagem pré-treinado que atenda às suas necessidades, como GPT ou Bard. A partir daí, escolha uma estrutura de aprendizagem profunda, como TensorFlow ou PyTorch que oferece suporte a modelos de linguagem grandes.
    3. Configurar o ambiente de desenvolvimento: Instale os pacotes e as dependências necessários da estrutura escolhida. Certifique-se de ter acesso ao hardware adequado ou considere a possibilidade de utilizar plataformas de nuvem para obter recursos computacionais.
    4. Experiência com modelos pré-treinados e APIs: Comece usando modelos pré-treinados para executar tarefas de PNL. Você deve utilizar APIs disponíveis ou exemplos de código dos desenvolvedores de modelos ou bibliotecas. A partir daí, você pode experimentar a geração de texto, a análise de sentimentos ou a classificação de texto para ganhar experiência prática.

Seguindo essas etapas, você pode começar a explorar os recursos de modelos de linguagem grandes e ganhar experiência prática com sua implementação.

Conclusão

Os modelos de linguagem de grande porte revolucionaram o processamento de linguagem natural, oferecendo melhor compreensão da linguagem, automação e experiências de usuário aprimoradas. Eles são versáteis em vários domínios, promovendo a inovação acelerada. Embora os benefícios do uso de modelos de linguagem de grande porte sejam inegáveis, ainda há um longo caminho a ser percorrido para enfrentar desafios como viés de dados, riscos de privacidade, requisitos de recursos, interpretabilidade e limitações de dados.

Você pode continuar aprendendo sobre outros conceitos associados à inteligência artificial (IA) revisando esses recursos: 

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Postado por Marketing de produto do Couchbase

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