Definição de modelo de linguagem de grande escala

No domínio da inteligência artificial, os LLMs são um subconjunto especialmente concebido de aprendizagem automática conhecido como aprendizagem profunda, que utiliza algoritmos treinados em grandes conjuntos de dados para reconhecer padrões complexos. Os LLMs aprendem sendo treinados com enormes quantidades de texto. Ao nível fundamental, aprendem a responder aos pedidos dos utilizadores com conteúdo relevante e contextualizado, escrito em linguagem humana—o tipo de palavras e sintaxe que as pessoas usam durante uma conversa normal.

Como estão relacionados os grandes modelos de linguagem e a inteligência artificial?

Pense na inteligência artificial como uma pirâmide, com a IA como a tecnologia principal na camada de base inferior. A camada seguinte é aprendizagem automática, depois aprendizagem profunda, redes neuronais e IA generativa, seguidas por modelos fundacionais e, nas duas camadas superiores, grandes modelos de linguagem. Os LLMs são uma subcategoria avançada de IA que se concentra em compreender, prever e gerar texto semelhante ao humano.

Aplicações de grandes modelos de linguagem

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

• Pesquisar, traduzir e resumir texto
• Responder a perguntas
• Gerar novos conteúdos, incluindo texto, imagens, música e código de software

Mas é a capacidade dos LLMs de combinar informações, analisar dados e identificar tendências que lhes permite adaptar-se a casos de utilização específicos, para além de apenas criar texto. As suas capacidades emergentes abrangem uma vasta gama de áreas, funções e tarefas—desde o sequenciamento genético ao desenvolvimento de medicamentos, da geração de código à programação de robôs, do aconselhamento de investimentos à deteção de fraude. Os LLMs são até úteis em aplicações agrícolas, no comércio a retalho e em recursos humanos.

Como funcionam os grandes modelos de linguagem?

Os LLMs funcionam com redes neuronais—modelos computacionais com nós agrupados de forma semelhante aos neurónios de um cérebro biológico. Esta 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 reside na sua arquitetura transformer e nos mecanismos de autoatenção que permitem aos modelos avaliar a importância de diferentes partes dos dados de entrada. Os LLMs podem então prever uma sequência do que deverá surgir a seguir, de forma semelhante a uma função de preenchimento automático. Os LLMs analisam milhares de milhões ou até biliões de parâmetros de conjuntos de dados na sua análise semântica, enquanto trabalham para desenvolver uma compreensão do significado das palavras no contexto específico em que estão a ser utilizadas.

Com o tempo, os algoritmos de aprendizagem profunda aprendem a prever não apenas a próxima palavra que deve surgir na frase, mas também o próximo parágrafo e, por vezes, até a próxima secção. Este processo é a forma como um LLM faz a ponte entre a estrutura subjacente dos dados e os conceitos empresariais essenciais de que necessita para conseguir gerar conteúdos relevantes.

Como são treinados os grandes modelos de linguagem?

Independentemente de o modelo ser utilizado nas ciências da vida, marketing, serviços financeiros ou qualquer outro contexto, os LLMs devem aprender as regras de uma língua e de um domínio—descodificando padrões complexos para adquirir uma compreensão profunda da gramática, semântica e processos, de modo a poderem produzir respostas contextualmente precisas.

Dados de treino para LLMs

Inicialmente, os LLMs são alimentados com grandes quantidades de dados textuais provenientes de uma vasta gama de fontes. Esta formação envolve o processamento de milhares de milhões de palavras provenientes de livros, artigos, sites e outros ambientes ricos em texto. A diversidade e a dimensão do conjunto de dados são fundamentais para que o modelo tenha uma base de aprendizagem adequada.

Processo de treino de LLM

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

Ajuste fino após o treino do LLM

Após o treino com um conjunto de dados genérico, um LLM pode ser mais especificamente adaptado para ambientes particulares, até mesmo ao nível da empresa, utilizando um processo chamado inferência de modelo. Um modelo que é treinado com dados reais relevantes para a indústria e específicos da organização—desde conteúdos não estruturados como bases de dados até conversas com clientes, pedidos de suporte e contratos legais—utiliza os padrões linguísticos aprendidos e o conhecimento adquirido durante o pré-treinamento e o ajuste fino para analisar as novas entradas. Assim, pode interagir de forma mais eficaz e natural com os utilizadores, ser otimizado para aplicações e casos de uso específicos, e compreender as nuances de contextos empresariais distintos e da respetiva terminologia.

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

Uma boa prática para manter o desempenho do modelo é atualizar os dados de treino de forma incremental, adicionando, por exemplo, novas descrições de produtos e documentos de políticas, afinando assim continuamente o LLM para obter o máximo valor para o negócio.

Recursos necessários para treinar um LLM

• Requisitos de potência computacional: Treinar um modelo de linguagem de grande escala robusto requer recursos computacionais substanciais. Isto inclui processadores potentes (tanto para computação como para gráficos), memória abundante e recursos significativos na cloud, dependendo do tamanho e da complexidade do modelo.
• Investimento de tempo: Treinar um grande modelo de linguagem é um processo gradual. É necessário tempo para alimentar, ajustar e re-treinar o modelo com os conjuntos de dados adequados.

Uma das vantagens mais significativas dos LLMs é que podem aprender e melhorar ao longo do tempo, adaptando-se a vários casos de utilização e respondendo às necessidades empresariais em evolução. Desde a formação fundamental até à disponibilização de capacidades avançadas e sensíveis ao contexto, cada etapa visa evoluir o LLM para que esteja mais alinhado e seja mais eficaz face aos requisitos únicos da organização em questão.

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

Os LLMs estão a revelar-se tão versáteis que, essencialmente, todas as indústrias, em todas as fases, podem beneficiar da sua implementação num número crescente de processos empresariais. Isto é particularmente verdade, uma vez que novas ferramentas LLM personalizadas e interligadas estão a permitir que mais empresas adotem—e monetizem—capacidades de IA generativa.

À medida que a tecnologia avança, os LLMs estão a expandir-se para além das aplicações apenas de texto. Depois de a IA generativa criar novos textos, áudios, imagens ou vídeos utilizando inúmeras fontes de dados, um LLM treinado e ajustado tem a capacidade de trazer estes resultados gerados pela IA para um contexto empresarial.

Os LLMs podem aumentar e amplificar o poder da IA generativa para serem ainda mais preditivos, adaptativos e inteligentes. Alguns LLMs podem colaborar com outros modelos de IA para tarefas mais complexas, ajudando as empresas a otimizar operações, melhorar a tomada de decisões ou criar experiências de cliente mais interativas e personalizadas.

Com tantas novas aplicações a serem lançadas a um ritmo acelerado, existem muitas possibilidades entusiasmantes para o futuro da IA e dos LLMs nos negócios.

Capacidades mais comuns dos LLM nas empresas

Porque permitem aos utilizadores gerar frases e parágrafos coerentes e contextualmente adequados em resposta a um determinado pedido, os LLMs podem automatizar muitas tarefas empresariais:

• Resumir texto
• Tradução
• Geração de texto e imagem
• Escrita e depuração de código
• Pesquisa na web
• Serviço de apoio ao cliente e análise de sentimento
• Assistentes virtuais/chatbots
• Classificação de texto/documento
• Revisão e aprovação automática de documentos
• Respostas da base de conhecimento
• Redação publicitária e redação técnica

Casos de uso de LLM para comunicação técnica

Os LLMs podem oferecer uma assistência valiosa para autores de documentação técnica, especialmente em tarefas tediosas, repetitivas e de garantia de qualidade—libertando tempo para atividades de maior valor estratégico que exigem o toque humano.

• Automatize o processo de geração de relatórios, resumos e outros documentos técnicos.
• Forneça feedback em tempo real sobre a escrita.
• Seja treinado para compreender o contexto do texto escrito, melhorando a precisão e a eficiência da comunicação técnica.
• Forneça informações e análises sobre comunicação técnica, ajudando a identificar tendências e padrões e a melhorar a qualidade.
• Analise o feedback dos clientes e os pedidos de suporte, fornecendo informações sobre as necessidades dos clientes e ajudando a melhorar a documentação do produto e os materiais de apoio.

Casos de uso de LLM para serviços de campo

No terreno, os técnicos podem perguntar a um bot como reparar um equipamento específico no local. Após analisar os dados, o bot poderia fornecer instruções geradas por LLM em linguagem natural, criando um acesso rápido a conhecimento especializado.

Casos de uso de LLM para gestão da cadeia de abastecimento

Por exemplo, na gestão da cadeia de abastecimento, os LLMs podem criar uma eficiência incomparável e uma agilidade orientada para o futuro:

• Prever perturbações
• A otimizar rotas
• Elaborar estratégias para a resiliência
• Melhorar a precisão das previsões
• Tomar decisões em tempo real

Principais indústrias e áreas de negócio que utilizam LLMs

• Agricultura
• Serviço de apoio ao cliente e serviços de campo
• Educação
• Governo
• Finanças e seguros
• Cuidados de saúde e produtos farmacêuticos
• Recursos humanos
• Informação legal
• Conteúdo mediático e técnico
• Retalho e comércio eletrónico
• Vendas, marketing e publicidade
• Serviços públicos

Como são implementados os grandes modelos de linguagem nas empresas?

Num ambiente de produção, os LLMs são normalmente utilizados num modelo de software como serviço (SaaS), onde são treinados e alojados na cloud e integrados diretamente em aplicações, produtos ou serviços. As organizações podem introduzir diretamente os seus dados únicos no modelo de IA e receber respostas ou previsões personalizadas, sem terem de aprender a conceber e treinar um modelo de IA.

Passos para integrar LLMs em aplicações empresariais

• Fase de ideação: Desenvolvedores e estrategas de negócios fazem sessões de brainstorming para identificar potenciais casos de uso para LLMs.
• Fase de validação: São criados ambientes de teste rigorosos para avaliar o potencial do LLM, analisando tudo, desde o desempenho até a conformidade e considerações éticas.
• Fase de realização: Modelos de linguagem bem-sucedidos são integrados nos sistemas existentes, melhorando em vez de perturbar os fluxos de trabalho atuais.
• Fase operacional: Os modelos implementados são geridos e melhorados através do feedback dos clientes e da melhoria contínua.

Vantagens dos grandes modelos de linguagem

Os LLMs oferecem uma série de benefícios empresariais abrangentes, independentemente de setores específicos ou casos de utilização:

• Eficiência: Os LLMs podem melhorar significativamente a eficiência dos processos devido à sua capacidade de compreender e processar linguagem natural em grande escala.
• Redução de custos: Com os LLMs, tarefas como apoio 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 forma mais rápida e eficaz do que seria humanamente possível, fornecendo às empresas informações valiosas.
• Experiência do cliente melhorada: As aplicações baseadas em LLM podem melhorar as interações com os clientes, oferecendo assistência personalizada e respostas em tempo real.
• Escalabilidade: Os LLMs conseguem lidar com quantidades crescentes de trabalho devido às suas capacidades de aprendizagem profunda.

Desafios dos grandes modelos de linguagem

Apesar dos seus muitos benefícios e casos de utilização, os LLMs apresentam um conjunto de desafios a considerar:

• Preocupações com a privacidade dos dados: Os LLMs processam uma grande quantidade de dados textuais. Se dados sensíveis ou pessoais estiverem disponíveis para o modelo, devem existir sistemas para garantir a sua confidencialidade e anonimato.
• Preocupações éticas sobre viés e justiça: Os LLMs são treinados com grandes quantidades de dados provenientes de muitas fontes, pelo que podem refletir e reproduzir os viéses presentes nesses conjuntos de dados.
• Interpretação errada de dados ou alucinações: Embora os LLMs consigam compreender a linguagem, não a entendem da mesma forma que os humanos. Podem cometer erros e interpretar dados de forma incorreta, causando potenciais problemas, como a criação de declarações falsas. Os LLMs também experienciam por vezes um fenómeno chamado alucinação, em que a ferramenta de IA identifica um padrão onde na realidade não existe nenhum, resultando em respostas imprecisas ou mesmo incoerentes.
• Dependência e continuidade do negócio: Uma dependência excessiva dos LLMs pode tornar um negócio vulnerável caso o sistema deixe de funcionar ou forneça resultados imprecisos.
• Complexidade técnica: Implementar, ajustar e manter LLMs requer conhecimentos técnicos e recursos. A má gestão pode levar a problemas e custos inesperados.

Perguntas frequentes

O que significa LLM?

LLM significa modelo de linguagem de grande escala—um tipo de modelo de aprendizagem automática/aprendizagem profunda que pode realizar uma variedade de tarefas de processamento e análise de linguagem natural (PLN), incluindo traduzir, classificar e gerar texto; responder a perguntas de forma conversacional; e identificar padrões de dados.

Qual é a diferença entre LLMs e IA?

Pense na IA como uma série de círculos concêntricos, com a IA no centro como a tecnologia pai. O próximo anel é o aprendizado de máquina, então aprendizagem profunda, redes neurais e IA generativa, seguido por modelos fundamentais e modelos de linguagem de grande porte. LLMs são um subconjunto avançado de IA que se concentra na compreensão, previsão e geração de texto humano.

Saiba mais