O que é um modelo de linguagem grande (LLM) e como isso afeta você

A IA generativa, como o ChatGPT, está conquistando o mundo, mas o ingrediente secreto por trás deles, os Large Language Models (LLMs), já existem há algum tempo. À medida que os LLMs se tornam mais sofisticados, eles estão preparados para revolucionar completamente a forma como interagimos com a tecnologia. Esta postagem se aprofunda no que são LLMs, como funcionam e como, em última análise, impactam a nós, os usuários finais.

O que é um modelo de linguagem grande?

Grandes modelos de linguagem, como o GPT-3.5 da OpenAI, representam sistemas complexos de inteligência artificial. Eles são projetados não apenas para compreender o texto semelhante ao humano fornecido como entrada, mas também para gerar texto em resposta.

Construídos com base em princípios de aprendizado de máquina, os LLMs contam com modelos de transformadores, um tipo de rede neural projetada para instruir os computadores a processar dados de maneira semelhante ao cérebro humano. O princípio operacional dessas redes neurais envolve nós em camadas, que lembram a estrutura observada nos neurônios biológicos.

LLMs são potências baseadas em dados. Para funcionar de forma eficaz, eles são treinados com muitos exemplos. Esses dados os capacitam para compreender e interpretar as nuances da linguagem humana, juntamente com outras informações complexas.

Muitos LLMs atuais passam por procedimentos de treinamento que empregam conjuntos de dados provenientes da Internet, mas esta prática pode ser uma faca de dois gumes. A qualidade dos dados afeta diretamente o quão bem um LLM aprende línguas naturais. Os programadores podem enfrentar o desafio significativo de filtrar e selecionar conjuntos de dados de alta qualidade para garantir que o LLM adquira conhecimento preciso e imparcial.

Grandes modelos de linguagem são revolucionários para organizações orientadas por dados. O seu imenso potencial reside no processamento e geração de grandes quantidades de informação. Os modelos mais recentes são excelentes na criação de respostas imediatas e em tempo real, perfeitas para ambientes de ritmo acelerado.

As vantagens não param por aí. Os LLMs são construídos sobre uma base robusta e adaptável, o que significa que podem ser personalizados para atender às necessidades específicas de uma organização. A melhor parte? LLMs estão constantemente aprendendo e evoluindo. À medida que você fornece mais dados e refina seus parâmetros, sua precisão e capacidades melhoram, tornando-os um ativo cada vez mais valioso.

Diferença entre IA generativa e LLMs

Hoje, o termo “IA generativa” está sendo muito utilizado, mas o que é e é diferente dos LLMs?

IA generativa é um termo genérico para modelos de inteligência artificial que podem gerar novos conteúdos. Esses modelos são projetados para gerar texto ou outras mídias, enquanto modelos de linguagem de grande porte são especializados em texto.

Como funciona um modelo de linguagem grande?

Um modelo de linguagem grande usa uma abordagem complexa que envolve vários estágios:

Pré treino

O LLM não recebe instruções específicas em seu treinamento não supervisionado com dados. Em vez disso, simplesmente processa os dados que alimenta, permitindo identificar padrões e relações dentro das informações de forma autônoma.

É assim que o LLM começa a desenvolver uma compreensão fundamental da linguagem. Nesta fase, ele pode aprender o significado de palavras individuais e como elas interagem entre si para formar frases. Além disso, o modelo passa a distinguir entre diferentes significados da mesma palavra com base no contexto determinado.

Como resultado desse regime de treinamento completo, os LLMs são capazes de atender a vários casos de uso, o que lhes valeu o título de modelo básico. Sua capacidade de produzir texto para diversos fins é chamada de aprendizagem zero-shot.

Afinação

O aprendizado zero-shot oferece versatilidade impressionante, mas em muitos casos, desenvolvedores e empresas exigem um desempenho mais específico de seu grande modelo de linguagem. O ajuste fino atende a essa necessidade. Introduz uma etapa de aprendizagem supervisionada, onde o modelo recebe treinamento especializado para aprimorar sua capacidade de identificar conceitos-alvo com maior precisão. Isso permite um nível de controle e personalização que vai além das capacidades gerais do aprendizado zero-shot.

Existem várias técnicas de ajuste fino, sendo o ajuste fino supervisionado o mais comum. A aprendizagem por transferência oferece outra abordagem, mas é importante observar que todos os métodos de ajuste fino são tecnicamente uma forma de aprendizagem por transferência. Este processo específico usa um modelo pré-treinado como ponto de partida para o ajuste fino. O modelo pré-treinado já está treinado em tarefas semelhantes e esse conhecimento pode ser transferido para a nova tarefa.

Reforço da aprendizagem humana

A aprendizagem por reforço a partir do feedback humano (RLHF) representa um caminho promissor para melhorar os LLMs, integrando a contribuição humana no processo de formação. Esta abordagem permite que os LLMs aprendam e se adaptem em tempo real, com base no feedback de avaliadores humanos, refinando as suas capacidades de geração de linguagem para melhor satisfazer as expectativas dos utilizadores.

Ao aproveitar a aprendizagem por reforço a partir do feedback humano, grandes modelos linguísticos podem alcançar maiores níveis de sofisticação e eficácia em diversas tarefas relacionadas à linguagem, beneficiando usuários em uma ampla gama de aplicações e domínios.

O que você deve saber sobre LLMs

À medida que os grandes modelos de linguagem se tornam mais acessíveis, eles estão mudando significativamente a forma como interagimos com a tecnologia e a informação como um todo. Esses modelos permitem uma comunicação mais intuitiva e natural, pois os usuários podem interagir com sistemas e aplicativos usando a linguagem cotidiana, em vez de navegar em interfaces complexas e aprender comandos estranhos.

Os LLMs oferecem muitos aplicativos, desde a redação de e-mails e geração de código até resposta de dúvidas, tradução de texto e muito mais. Além disso, os motores de busca aproveitam os LLMs para aumentar a relevância e o contexto dos seus resultados de pesquisa.

Para as empresas, um modelo de linguagem amplo pode ajudar a agilizar as operações e melhorar a experiência do cliente. Esses sistemas de IA podem analisar grandes quantidades de dados para avaliar o sentimento do cliente e adaptar as estratégias de marketing de acordo. Além disso, os LLMs permitem o desenvolvimento de chatbots que lidam com tarefas básicas de atendimento ao cliente, liberando assim os agentes humanos para se concentrarem em tarefas mais complexas.

A ascensão dos LLMs também está revolucionando o comércio eletrônico ao personalizar a experiência de compra. Os clientes desejam conveniência e sugestões de produtos relevantes, e os LLMs são a chave para oferecer exatamente isso. As empresas podem aproveitar esses modelos para selecionar conteúdo, recomendações e serviços personalizados.

Os benefícios são claros: maior satisfação do cliente, maior envolvimento e, em última análise, aumento das vendas. Está em jogo a maneira como o Spotify cria listas de reprodução personalizadas com base em seus hábitos de audição por meio do serviço Discover Weekly e como a Netflix adapta sugestões de filmes com base nas preferências.

À medida que os LLMs continuam a avançar e a integrar-se com várias aplicações e serviços, eles capacitam os utilizadores com conhecimentos e capacidades sem precedentes, transformando a forma como trabalhamos, aprendemos e interagimos na era digital.

A IA está expandindo rapidamente seu alcance, com aplicações surgindo em quase todos os setores imagináveis. Por exemplo, se você é professor, pode usar essas ferramentas de IA para aprimorar suas aulas. Alternativamente, os freelancers podem empregar um assistente de reunião com IA que gravará reuniões, fará anotações e resumirá horas de conteúdo.

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