{"id":15227,"date":"2024-01-10T15:38:18","date_gmt":"2024-01-10T23:38:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=15227"},"modified":"2025-06-13T22:42:06","modified_gmt":"2025-06-14T05:42:06","slug":"large-language-models-explained","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/large-language-models-explained\/","title":{"rendered":"Explica\u00e7\u00e3o dos modelos de idiomas grandes"},"content":{"rendered":"

O que \u00e9 um modelo de linguagem grande (LLM)?<\/span><\/h2>\n

Um modelo de linguagem grande (LLM) \u00e9 um algoritmo de intelig\u00eancia 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 t\u00e3o leg\u00edtimo quanto o que um ser humano escreveria.<\/span><\/p>\n

Continue lendo para saber mais sobre modelos de linguagem grandes, como eles funcionam, seus benef\u00edcios e desafios, casos de uso e como come\u00e7ar a us\u00e1-los.<\/span><\/p>\n

O que \u00e9 um modelo de transformador (e como eles est\u00e3o conectados aos LLMs)?<\/span><\/h3>\n

Um modelo de transformador \u00e9 uma estrutura de aprendizagem profunda que usa mecanismos de aten\u00e7\u00e3o para lidar com dados sequenciais, como texto ou c\u00f3digo. Ele foi introduzido em 2017 e mudou muito a <\/span>processamento de linguagem natural (NLP)<\/span><\/a> campo, obtendo o melhor desempenho em v\u00e1rios desafios.<\/span><\/p>\n

Agora, vamos nos aprofundar nos principais recursos dos transformadores e nos componentes vitais dos modelos de linguagem de grande porte:<\/span><\/p>\n

Mecanismo de aten\u00e7\u00e3o<\/b>: Os transformadores substitu\u00edram os modelos anteriores de NLP que usavam <\/span>redes neurais recorrentes (RNNs)<\/span><\/a>Agora, o modelo de an\u00e1lise de dados do Google usa mecanismos de autoaten\u00e7\u00e3o. Esses mecanismos ajudam o modelo a se concentrar em partes importantes da sequ\u00eancia de entrada, permitindo que ele compreenda as conex\u00f5es entre diferentes palavras ou elementos, mesmo quando est\u00e3o distantes. Dessa forma, os transformadores podem entender melhor o contexto do texto e capturar relacionamentos de longa dist\u00e2ncia.<\/span><\/p>\n

Processamento paralelo<\/b>: Os transformadores empregam mecanismos de aten\u00e7\u00e3o paraleliz\u00e1veis, o que os torna mais eficientes e dimension\u00e1veis 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 sequ\u00eancias mais longas sem comprometer o desempenho.<\/span><\/p>\n

Arquitetura do codificador-decodificador<\/b>: Normalmente, os transformadores t\u00eam dois componentes principais: um codificador e um decodificador. O codificador processa a sequ\u00eancia de entrada usando mecanismos de autoaten\u00e7\u00e3o, enquanto o decodificador gera uma sequ\u00eancia de sa\u00edda com base na representa\u00e7\u00e3o da entrada feita pelo codificador.<\/span><\/p>\n

Em geral, os transformadores mudaram completamente o campo do processamento de linguagem natural (PLN) e se tornaram a principal arquitetura para muitas tarefas relacionadas \u00e0 linguagem.<\/span><\/p>\n

Como funcionam os modelos de linguagem grandes e como eles s\u00e3o treinados?\u00a0<\/span><\/h2>\n

Os modelos de linguagem ampla s\u00e3o ferramentas poderosas que transformaram o processamento de linguagem natural, permitindo que os computadores gerem textos semelhantes aos humanos e forne\u00e7am respostas valiosas. Vamos explorar os principais aspectos de como esses modelos funcionam:<\/span><\/p>\n

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    1. Pr\u00e9-treinamento<\/b>: Os modelos de linguagem s\u00e3o inicialmente pr\u00e9-treinados em uma grande quantidade de dados de texto da Internet. Durante o pr\u00e9-treinamento, o modelo aprende a prever a pr\u00f3xima palavra em uma frase analisando o contexto das palavras ao redor. Esse processo ajuda o modelo a aprender gram\u00e1tica, fatos e algum n\u00edvel de racioc\u00ednio.<\/span><\/li>\n
    2. Ajuste fino:<\/b> Ap\u00f3s o pr\u00e9-treinamento, o modelo \u00e9 ajustado em tarefas mais espec\u00edficas usando conjuntos de dados espec\u00edficos 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, tradu\u00e7\u00e3o, resumo e an\u00e1lise de sentimentos. Essa etapa ajuda o modelo a se especializar na tarefa desejada e melhora o desempenho.<\/span><\/li>\n
    3. Mecanismo de aten\u00e7\u00e3o<\/b>: O principal componente dos grandes modelos de linguagem \u00e9 o mecanismo de aten\u00e7\u00e3o dentro da arquitetura do transformador. A aten\u00e7\u00e3o permite que o modelo compreenda a import\u00e2ncia relativa de cada palavra em uma frase ao gerar ou prever palavras. Ela ajuda o modelo a capturar depend\u00eancias de longo alcance e contexto durante o processamento do texto.<\/span><\/li>\n
    4. Infer\u00eancia<\/b>: Depois de treinado, o modelo pode ser usado para infer\u00eancia. Com um prompt ou texto de entrada, o modelo gera uma resposta prevendo as palavras mais prov\u00e1veis com base nos padr\u00f5es aprendidos e no contexto de seu treinamento.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      De modo geral, os modelos de linguagem grandes aproveitam o pr\u00e9-treinamento em grandes quantidades de dados e o ajuste fino de tarefas espec\u00edficas para entender e gerar textos semelhantes aos humanos. O mecanismo de aten\u00e7\u00e3o desempenha um papel fundamental na captura do contexto, e o grande tamanho e a pot\u00eancia computacional dos modelos contribuem para seu desempenho impressionante.<\/span><\/p>\n

      Modelos de linguagem grandes vs. IA generativa<\/span><\/h2>\n

      Modelos de linguagem grandes e <\/span>IA generativa<\/span><\/a> s\u00e3o conceitos relacionados, mas t\u00eam diferen\u00e7as distintas em seu foco e aplica\u00e7\u00f5es. Vamos explorar as caracter\u00edsticas e as varia\u00e7\u00f5es entre essas duas abordagens.<\/span><\/p>\n

      Modelos de idiomas grandes<\/span><\/h3>\n

      Grandes modelos de linguagem, como o GPT-3, s\u00e3o projetados para entender e gerar textos semelhantes aos humanos com base em padr\u00f5es e relacionamentos aprendidos com dados de treinamento extensivos. Esses modelos s\u00e3o excelentes em tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo gera\u00e7\u00e3o de linguagem, preenchimento de texto e resposta a perguntas. Eles afetam as propriedades estat\u00edsticas da linguagem para prever a pr\u00f3xima palavra mais prov\u00e1vel ou gerar respostas coerentes.<\/span><\/p>\n

      O principal objetivo dos modelos de linguagem de grande porte \u00e9 compreender e gerar texto que se alinhe \u00e0 entrada fornecida. Eles se concentram na captura de padr\u00f5es lingu\u00edsticos, contexto e sem\u00e2ntica para produzir respostas significativas e conscientes do contexto. Esses modelos s\u00e3o treinados em grandes quantidades de dados, o que lhes permite adquirir uma ampla compreens\u00e3o da linguagem e gerar textos diversificados e coerentes.<\/span><\/p>\n

      IA generativa<\/span><\/h3>\n

      A IA generativa \u00e9 um tipo de intelig\u00eancia artificial que pode criar conte\u00fado original, n\u00e3o limitado a texto. Ela usa t\u00e9cnicas como aprendizagem profunda, aprendizagem por refor\u00e7o e algoritmos evolutivos para gerar resultados novos e criativos em diferentes \u00e1reas.<\/span><\/p>\n

      Ao contr\u00e1rio dos grandes modelos de linguagem que se concentram na gera\u00e7\u00e3o de texto, a IA generativa pode criar v\u00e1rios tipos de conte\u00fado, como imagens, m\u00fasicas, v\u00eddeos e textos. Seu objetivo \u00e9 ser criativa, inovadora e explorat\u00f3ria, indo al\u00e9m da replica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es ou dados existentes.<\/span><\/p>\n

      Agora, vamos destacar as principais diferen\u00e7as entre o LLM e a IA generativa:<\/b><\/p>\n