O Que é um LLM? Um Guia para Iniciantes

Se você tem acompanhado as últimas tendências em inteligência artificial, provavelmente já se deparou com o termo " grandes modelos de linguagem" ou LLMs. Esses modelos estão causando impacto na comunidade de IA, graças a seus recursos e potencial impressionantes.

Neste guia, a equipe da Partnerkin detalhará os conceitos básicos dos LLMs em termos simples, discutindo o que são, como funcionam, suas aplicações, os principais participantes do campo e as preocupações relacionadas ao seu uso. Ao final deste artigo, você terá uma melhor compreensão dos LLMs e de sua importância no cenário da IA.

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Vamos nos aprofundar neste artigo...

O que são Grandes Modelos de Linguagem?

Para entender o que são modelos de linguagem grandes, vamos começar com o conceito de "modelo de linguagem". Um modelo de linguagem é um sistema de IA treinado em grandes quantidades de dados textuais para compreender padrões e relacionamentos dentro da linguagem humana. Ao aprender com esses dados, os modelos de linguagem podem executar tarefas relacionadas à linguagem, como prever a próxima palavra em uma frase, resumir textos longos ou gerar novas frases do zero.

Os modelos de linguagem de grande porte levam essa ideia para o próximo nível. Eles são treinados em conjuntos de dados de texto maciços, geralmente contendo bilhões de palavras, para desenvolver modelos altamente avançados de como a linguagem funciona. O termo "grande" refere-se tanto ao tamanho dos dados de treinamento quanto ao número de parâmetros na arquitetura do modelo.

Devido à sua escala maciça, os LLMs capturam detalhes sutis da comunicação humana e da composição de ideias. Eles adquirem o que os pesquisadores chamam de "senso comum" ou "conhecimento de mundo" puramente a partir da análise estatística de vários exemplos. Em vez de codificar manualmente as complexidades intrincadas da linguagem humana, os LLMs descobrem isso apenas com os dados.

Essa ampla compreensão permite que os LLMs executem tarefas de linguagem impressionantemente semelhantes às humanas. Eles podem responder a perguntas, dialogar, gerar redações, resumir textos extensos em pontos concisos, traduzir entre idiomas e muito mais.

É difícil exagerar o salto nos recursos de IA de linguagem que os modelos de linguagem grandes proporcionaram. Eles se baseiam em avanços anteriores no aprendizado de máquina, aproveitando o aumento do volume de dados e do tamanho do modelo para obter resultados notáveis. Vamos dar uma olhada mais de perto em como eles funcionam para compreender por que representam uma mudança de paradigma tão significativa.

Como Funcionam os LLMs?

Os grandes modelos de linguagem dependem de redes neurais profundas, que são arquiteturas de modelos de IA livremente inspiradas nos neurônios e nas conexões do cérebro humano. Aqui está uma explicação simplificada de como os LLMs funcionam:

1. O modelo é fornecido com um "conjunto de dados de treinamento" que consiste em textos de exemplo com os quais ele aprende. Esse conjunto de dados serve como a "experiência mundial" do modelo.
2. Os textos são divididos em segmentos mais curtos e convertidos em representações numéricas. Por exemplo, cada palavra é representada como um vetor com centenas de dimensões.
3. Essas representações numéricas são inseridas na arquitetura do modelo de rede neural em lotes de treinamento.
4. O modelo de aprendizagem profunda identifica padrões entre os vetores de palavras em vários exemplos. Por meio desse processo de treinamento, o modelo ajusta seus parâmetros internos para melhorar sua capacidade de prever relacionamentos.
5. Depois de treinado, o modelo pode gerar previsões de palavras relevantes e realizar várias tarefas linguísticas, como tradução ou resumo, quando recebe novos prompts de texto.

Os LLMs modernos utilizam uma arquitetura de transformador que é particularmente eficaz na captura de padrões complexos de linguagem. Eles também se beneficiam de uma grande capacidade de computação e de conjuntos de dados extraídos da Internet.

O resultado são sistemas de IA com uma capacidade impressionante de entender e gerar textos com nuances e semelhantes aos humanos, um avanço significativo em relação às abordagens anteriores de processamento de linguagem natural (NLP).

Entretanto, os LLMs ainda têm limitações. Eles não têm habilidades de raciocínio mais profundas e são propensos a fragilidades em certos aspectos. Ainda há muito trabalho a ser feito para obter uma IA de linguagem realmente inteligente.

LLMs no Mundo Real: O que Podem Fazer?

Devido à sua ampla proficiência linguística, os LLMs permitem uma ampla gama de aplicações, incluindo:

1. Chatbots e assistentes virtuais como Siri e Alexa, que podem entender instruções humanas complexas em vez de depender de comandos simples.
2. Ferramentas de escrita criativa que geram histórias originais, poemas, códigos e muito mais com base em um determinado prompt.
3. Resumo automatizado de documentos em visões gerais concisas.
4. Classificação de análise de sentimentos para determinar se um texto expressa emoções positivas ou negativas.
5. Tradução automática para converter instantaneamente textos entre diferentes idiomas.
6. Sistemas de resposta a perguntas que fornecem respostas diretas a perguntas em linguagem natural.
7. Sistemas de correção gramatical para corrigir erros e aprimorar o estilo de escrita.
8. Recursos de preenchimento automático de texto em aplicativos de mensagens e mecanismos de pesquisa que preveem a próxima palavra à medida que você digita.

Os LLMs ainda têm limitações claras - eles não entendem verdadeiramente a linguagem e o mundo da mesma forma que os humanos. Entretanto, eles continuam aprimorando sua capacidade de manipular a linguagem de maneiras úteis por meio de aprendizado estatístico e feedback humano.

Agora, vamos dar uma olhada em alguns exemplos notáveis de LLMs.

Os Melhores LLMs do Mercado

1. GPT-3:

O GPT-3 é um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI. Ele foi lançado em 2020 e é um dos maiores modelos de linguagem até hoje, com 175 bilhões de parâmetros. Ele teve um impacto significativo no campo dos modelos de linguagem e alimentou aplicativos como o ChatGPT, que é um chatbot de IA.

O GPT-3 é capaz de compreender e gerar texto para várias tarefas de linguagem, como responder a perguntas e produzir respostas coerentes. Desde então, a OpenAI continua trabalhando em versões mais recentes, como GPT-3.5 e GPT-4, para aprimorar a compreensão e a geração de idiomas.

2. LaMDA (Modelo de Linguagem para Aplicativos de Diálogo):

O LaMDA é um modelo de linguagem desenvolvido pelo Google que se concentra em interações baseadas em diálogo. Ele foi projetado especificamente para ter conversas naturais e envolventes. Embora o LaMDA seja atualmente usado apenas internamente pelo Google e não tenha sido disponibilizado ao público, seu desenvolvimento mostra o potencial dos modelos de linguagem para aprimorar os sistemas de IA de conversação.

3. Claude:

O Claude é um modelo de linguagem desenvolvido pela Anthropic, um grupo de ex-funcionários da OpenAI. Ele foi criado para tratar de questões relacionadas à autonomia e ao controle da IA. A versão mais recente, Claude 2, introduziu melhorias em relação à iteração anterior. Em especial, o Claude 2 tem a capacidade de trabalhar com documentos muito mais longos em comparação com outros modelos de linguagem. Isso o torna adequado para processar e compreender textos extensos.

4. Llama:

Llama é uma família de modelos de linguagem de código aberto lançada pela Meta (antiga Facebook) no início de 2023. Os modelos de linguagem de código aberto permitem que os desenvolvedores criem aplicativos sem precisar pagar taxas de licenciamento.

A versão mais recente, Llama 2, fez avanços significativos no desempenho e está se aproximando dos recursos dos modelos de linguagem proprietários. Isso significa que os desenvolvedores podem usar a Llama 2 para fins comerciais e ainda se beneficiar do processamento de linguagem de alta qualidade.

5. PaLM:

O PaLM é um modelo de linguagem desenvolvido pelo GoogleBrain. Ele é conhecido por seu tamanho gigantesco, com o modelo original contendo impressionantes 540 bilhões de parâmetros. Seu sucessor, o PaLM 2, foi lançado em maio de 2023. Embora o PaLM 2 tenha uma contagem de parâmetros reduzida de 340 bilhões, ele ainda supera a versão anterior na maioria dos benchmarks. O PaLM e o PaLM 2 demonstram os esforços contínuos para ampliar os limites dos modelos de linguagem, aumentando o tamanho do modelo e os dados de treinamento.

Esses modelos de linguagem representam apenas uma pequena parte da pesquisa e do desenvolvimento em andamento no campo. Cada nova iteração traz avanços na arquitetura, nos dados de treinamento e na escala computacional, resultando em modelos de linguagem mais poderosos e capazes.

Preocupações e Considerações Éticas

Embora os modelos de linguagem de grande porte ofereçam um enorme potencial, eles também suscitam preocupações importantes. Aqui estão algumas considerações importantes:

1. Uso ético: Os LLMs podem gerar textos altamente persuasivos e realistas, o que levanta preocupações sobre seu possível uso indevido para espalhar desinformação, criar conteúdo deepfake ou facilitar atividades maliciosas. É fundamental garantir o uso responsável e ético dos LLMs.
2. Preconceito e imparcialidade: Os modelos de linguagem aprendem com os dados em que são treinados, o que pode introduzir vieses presentes nos dados de treinamento. Se os dados de treinamento contiverem conteúdo tendencioso ou preconceituoso, o modelo poderá, inadvertidamente, apresentar um comportamento tendencioso. Os esforços para atenuar a parcialidade e garantir a imparcialidade nos LLMs são importantes para evitar resultados discriminatórios.
3. Impacto ambiental: O treinamento e a execução de modelos de linguagem de grande porte exigem recursos computacionais significativos, o que pode gerar uma pegada de carbono considerável. Pesquisadores e desenvolvedores estão explorando maneiras de tornar o treinamento de IA mais eficiente em termos de energia e ecologicamente correto.
4. Privacidade e segurança de dados: Os modelos de linguagem precisam de acesso a grandes quantidades de dados para aprender de forma eficaz. Garantir a privacidade e a segurança dos dados usados para treinar LLMs é fundamental para proteger as informações confidenciais dos indivíduos.

A solução dessas preocupações requer uma abordagem de várias partes interessadas envolvendo pesquisadores, desenvolvedores, formuladores de políticas e a sociedade em geral. A OpenAI e outras organizações estão trabalhando ativamente para enfrentar esses desafios e desenvolver diretrizes e políticas para o uso responsável.

Conclusão

Os modelos de linguagem ampla representam um avanço significativo na IA, permitindo que as máquinas entendam e gerem textos semelhantes aos humanos. Eles têm o potencial de revolucionar vários campos, desde o atendimento ao cliente até a criação de conteúdo. No entanto, há também considerações importantes sobre seu uso ético, parcialidade, impacto ambiental e privacidade de dados. À medida que o campo continua avançando, é essencial abordar essas preocupações e garantir a implantação responsável e benéfica dos LLMs na sociedade.