Definição de grande modelo de linguagem (LLMs)

No domínio da inteligência artificial, os LLMs são um subconjunto especialmente desenvolvido de Machine Learning conhecido como deep learning, que usa algoritmos treinados em grandes conjuntos de dados para reconhecer padrões complexos. Os LLMs aprendem sendo treinados com grandes quantidades de texto. No nível básico, eles aprendem a responder às solicitações do usuário com conteúdo relevante e contextualizado escrito em linguagem humana – os tipos de palavras e sintaxe que as pessoas usam em uma conversa comum.

Como os grandes modelos de linguagem e a IA estão relacionados?

Pense na inteligência artificial como uma pirâmide, com a IA como a tecnologia principal na base. A próxima camada é o Machine Learning. Depois, vêm o deep learning, as redes neurais e a IA generativa e, por fim, os modelos de base e os grandes modelos de linguagem nas duas camadas superiores. Os LLMs são uma subcategoria avançada da IA que tem como foco entender, prever e gerar texto semelhante ao humano.

Aplicativos de grandes modelos de linguagem

Os LLMs são um componente essencial na capacidade da IA generativa, tornando-os ferramentas poderosas para uma série de tarefas de processamento de linguagem natural, como:

• Pesquisar, traduzir e resumir texto.
• Responder a perguntas.
• Gerar novo conteúdo, incluindo texto, imagens, música e código de software.

É a capacidade dos LLMs de combinar informações, analisar dados e identificar tendências que permite a adaptação a casos de uso específicos, que vão além da simples criação de texto. Suas novas habilidades abrangem uma ampla gama de campos, funções e tarefas– desde o sequenciamento genético até o desenvolvimento de medicamentos, da geração de código à programação de robôs, desde o aconselhamento de investimentos até a detecção de fraudes. Os LLMs são úteis até mesmo no setor agrícola, no varejo e em recursos humanos.

Como funcionam os grandes modelos de linguagem?

Os LLMs são executados em redes neurais – modelos computacionais com nós agrupados como os neurônios em um cérebro biológico. Essa estrutura permite o processamento rápido e paralelo de sinais e melhora o reconhecimento de padrões e o deep learning.

Mas o verdadeiro avanço dos LLMs está em sua arquitetura transformadora e nos mecanismos de autoatenção, que habilitam os modelos a ponderar a importância de diferentes partes dos dados de entrada. Os LLMs podem prever uma sequência do que deve vir a seguir, como uma função de autopreenchimento. Os LLMs analisam bilhões ou até trilhões de parâmetros de conjuntos de dados em sua análise semântica conforme trabalham para compreender o significado das palavras no contexto específico em que estão sendo usadas.

Com o tempo, os algoritmos de deep learning aprendem a prever não só a próxima palavra que deve ocorrer na frase, mas também o próximo parágrafo e, às vezes, até a próxima seção. Esse processo é como um LLM preenche a lacuna entre a estrutura de dados subjacente e os principais conceitos de negócios necessários para gerar conteúdo relevante.

Como os grandes modelos de linguagem são treinados?

Independentemente da área em que o modelo é implementado – ciências da vida, marketing, serviços financeiros ou qualquer outra – os LLMs devem aprender as regras de uma linguagem e domínio, decodificando padrões complexos para obter compreensão profunda da gramática, semântica e processos para que possam produzir respostas contextualmente precisas.

Dados de treinamento para LLMs

Inicialmente, os LLMs são alimentados com grandes quantidades de dados textuais de uma ampla variedade de fontes. Esse treinamento envolve o processamento de bilhões de palavras de livros, artigos, sites e outros ambientes ricos em texto. A diversidade e o tamanho do conjunto de dados são fundamentais para que o modelo tenha uma base de aprendizagem adequada.

Processo de treinamento do LLM

Esta primeira fase do treinamento é supervisionada por humanos que fornecem ao modelo conversas e outros textos para ingestão. A segunda fase é o treinamento de reforço baseado no feedback humano, classificando as respostas do modelo. O modelo é então treinado em várias iterações, incluindo a aprendizagem não supervisionada, em que o modelo é exposto ao texto e aprende a identificar padrões e correlações para prever partes dele – sem instruções explícitas.

Ajuste após o treinamento do LLM

Após o treinamento em um conjunto de dados genéricos, o LLM pode ser devidamente adaptado para ambientes específicos, até mesmo no nível de empresa, usando um processo chamado inferência de modelo. Um modelo treinado usando dados reais, relevantes para o setor e específicos da empresa – desde conteúdo não estruturado, como bancos de dados, até conversas com clientes e tickets de suporte e contratos legais – usa os padrões linguísticos aprendidos e o conhecimento obtido durante o pré-treinamento e ajuste para analisar as novas entradas. Ele pode então interagir de maneira mais eficaz e natural com os usuários, ser otimizado para aplicações e casos de uso específicos e entender as nuances de diferentes contextos e terminologia de negócios.

Por exemplo, os LLMs específicos de domínio podem ser treinados especificamente em tipos de dados médicos, científicos ou jurídicos, enquanto os LLMs proprietários podem ser treinados em dados privados da própria empresa para competitividade e segurança.

A melhor prática para manter o desempenho do modelo é atualizar os dados de treinamento de maneira gradual adicionando, por exemplo, novas descrições de produtos e documentos de política, ajustando continuamente o LLM para obter o máximo valor de negócios.

Recursos necessários para treinar um LLM

• Requisitos de potência computacional: o treinamento de um grande modelo de linguagem robusto requer recursos computacionais robustos. Isso inclui processadores poderosos (para computação e gráficos), ampla memória e recursos de nuvem significativos, dependendo do tamanho e da complexidade do modelo.
• Investimento de tempo: treinar um grande modelo de linguagem é um processo gradual. Requer tempo para alimentar, ajustar e retreinar o modelo com os conjuntos de dados corretos.

Uma das vantagens mais significativas dos LLMs é que eles podem aprender e melhorar ao longo do tempo, adaptando-se a vários casos de uso e respondendo às necessidades em constante evolução dos negócios. Da criação do treinamento básico ao fornecimento de recursos avançados de reconhecimento de contexto, cada etapa consiste em evoluir o LLM para que ele seja eficaz e esteja mais alinhado às necessidades exclusivas e específicas da empresa.

Quais são os casos de uso de grandes modelos de linguagem para empresas?

Os LLMs estão se mostrando tão versáteis que basicamente todos os setores, em todas as etapas, podem se beneficiar de sua implementação em um número cada vez maior de processos de negócios. Isso se aplica especialmente à medida que novas ferramentas de LLM personalizadas e interconectadas permitem que mais empresas adotem e monetizem recursos de IA generativa.

À medida que a tecnologia avança, os LLMs estão se expandindo, podendo ser aplicados a mais do que apenas texto. Depois que a IA generativa cria novos textos, áudios, imagens ou vídeos usando inúmeras fontes de dados, um LLM treinado e ajustado tem o entendimento de levar esses resultados de IA gerados para um contexto de negócios.

Os LLMs podem aumentar e ampliar o poder da IA generativa para que ela seja ainda mais preditiva, adaptável e inteligente. Alguns LLMs podem colaborar com outros modelos de IA para tarefas mais complexas, ajudando as empresas a simplificar operações, melhorar a tomada de decisões ou proporcionar experiências de cliente mais interativas e personalizadas.

Com tantos novos aplicativos sendo lançados em ritmo acelerado, há muitas possibilidades interessantes para o futuro da IA e dos LLMs nos negócios.

Recursos de LLM mais comuns nos negócios

Como eles permitem que os usuários gerem frases e parágrafos coerentes e contextualmente apropriados em resposta a determinado prompt, os LLMs podem automatizar várias tarefas de negócios:

• Resumo de texto
• Tradução
• Geração de texto e imagem
• Escrita e depuração de código
• Busca na web
• Atendimento ao cliente e análise de opinião
• Assistentes virtuais/chatbots
• Classificação de texto/documento
• Revisão e aprovação automatizadas de documentos
• Respostas da base de conhecimentos
• Textos para marketing (copywriting) e redação técnica

Casos de uso do LLM para comunicação técnica

Os LLMs podem fornecer uma assistência valiosa para autores de documentação técnica, principalmente nas tarefas tediosas e repetitivas e na garantia de qualidade, liberando tempo para atividades estrategicamente mais valiosas e que exigem o toque humano.

• Automatizar o processo de geração de relatórios, resumos e outros documentos técnicos.
• Oferecer feedback em tempo real sobre a redação.
• Receber treinamento para entender o contexto do texto escrito, melhorando a precisão e a eficiência da comunicação técnica.
• Fornecer insights e análises da comunicação técnica, ajudando a identificar tendências e padrões e aprimorar a qualidade.
• Analisar o feedback do cliente e os tickets de suporte, fornecendo insights das necessidades dos clientes e ajudando a melhorar a documentação do produto e os materiais de suporte.

Casos de uso do LLM para serviços externos

Em campo, os técnicos podem perguntar a um bot como consertar um equipamento específico no local. Depois de analisar os dados, o bot pode fornecer instruções geradas por LLM em linguagem natural, proporcionando um acesso rápido ao conhecimento especializado.

Casos de uso do LLM para gestão da cadeia de suprimentos

Por exemplo, na gestão da cadeia de suprimentos, os LLMs podem gerar eficiência inigualável e agilidade inovadora:

• Previsão de disrupções
• Otimização de rotas
• Elaboração de estratégias para resiliência
• Aumento de precisão nas previsões
• Tomada de decisões em tempo real

Principais setores e áreas de negócios que usam LLMs

• Agricultura
• Atendimento ao cliente e serviços externos
• Educação
• Governo
• Finanças e seguros
• Saúde/indústria farmacêutica
• Recursos humanos
• Jurídico
• Conteúdo técnico e para mídias sociais
• Varejo e e-commerce
• Vendas, marketing e publicidade
• Serviços públicos

Como os grandes modelos de linguagem são implementados nas empresas?

Em um ambiente de produção, os LLMs são normalmente usados em uma configuração de software como serviço (SaaS), no qual são treinados, hospedados na nuvem e integrados diretamente a aplicativos, produtos ou serviços. As empresas podem inserir diretamente seus dados exclusivos no modelo de IA e receber respostas ou previsões personalizadas, sem precisar aprender a desenvolver e treinar um modelo de IA.

Etapas para integrar LLMs em aplicativos de negócios

• Fase de concepção: os desenvolvedores e estrategistas de negócios fazem brainstorm para identificar possíveis casos de uso de LLMs.
• Fase de validação: ambientes rigorosos de testes são criados para avaliar o potencial do LLM, desde o desempenho até o compliance e as considerações éticas.
• Fase de concretização: os modelos de linguagem bem-sucedidos são integrados aos sistemas existentes, aprimorando os workflows atuais, em vez de interrompê-los.
• Fase operacional: os modelos implementados são gerenciados e aprimorados por meio de feedback do cliente e melhoria contínua.

Benefícios dos grandes modelos de linguagem

Os LLMs oferecem uma série de amplos benefícios para os negócios, independentemente dos setores ou casos de uso específicos:

• Eficiência: os LLMs, com sua capacidade de entender e processar a linguagem natural em larga escala, aumentam significativamente a eficiência dos processos.
• Redução de custos: com os LLMs, tarefas como suporte ao cliente, análise de dados e outras podem ser automatizadas, reduzindo assim os custos operacionais.
• Análise de dados: os LLMs podem analisar e interpretar grandes quantidades de dados de maneira mais rápida e eficaz do que seria humanamente possível, fornecendo insights valiosos para a empresa.
• Experiência aprimorada do cliente: aplicativos baseados em LLM melhoram as interações com os clientes, oferecendo assistência personalizada e respostas em tempo real.
• Escalabilidade: os LLMs podem lidar com quantidades crescentes de trabalho graças às suas capacidades de deep learning.

Desafios dos grandes modelos de linguagem

Apesar dos vários benefícios e casos de uso, os LLMs apresentam um conjunto de desafios a serem considerados:

• Preocupações com a privacidade de dados: os LLMs processam muitos dados textuais. Se os dados confidenciais ou pessoais estiverem disponíveis para o modelo, deverão estar implementados sistemas que garantam sua confidencialidade e anonimato.
• Preocupações éticas quanto à parcialidade e imparcialidade: os LLMs são treinados em grandes volumes de dados de diversas fontes, podendo assim refletir e reproduzir os vieses presentes nesses conjuntos de dados.
• Interpretações erradas de dados ou alucinações: embora os LLMs possam entender a linguagem, eles não a entendem da mesma maneira que os humanos, podendo cometer erros, entender incorretamente os dados e causar possíveis problemas, como criar declarações falsas. Às vezes, os LLMs também experimentam um fenômeno chamado de alucinação, em que a ferramenta de IA discerne um padrão que não existe, produzindo respostas imprecisas ou totalmente incoerentes.
• Dependência e continuidade dos negócios: a dependência excessiva de LLMs pode tornar uma empresa vulnerável se o sistema parar de funcionar ou fornecer resultados imprecisos.
• Complexidade técnica: a implementação, o ajuste fino e a manutenção de LLMs exigem conhecimento técnico e recursos. A má gestão pode levar a problemas e custos inesperados.

Perguntas frequentes

O que significa LLM?

LLM significa grande modelo de linguagem, um tipo de modelo de Machine Learning/deep learning que realiza uma série de tarefas de análise e de processamento de linguagem natural (NLP), como traduzir, classificar e gerar texto, responder a perguntas informais e identificar padrões de dados.

Qual é a diferença entre LLMs e IA?

Pense na IA como uma série de círculos concêntricos, com ela no centro como a tecnologia principal. O próximo círculo é o Machine Learning. Depois, vêm o deep learning, as redes neurais e a IA generativa, seguidas dos modelos de base e dos grandes modelos de linguagem. Os LLMs são um subconjunto avançado de IA que tem como foco entender, prever e gerar texto semelhante ao humano.

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