Explora o funcionamento dos Modelos de Linguagem de Grande Dimensão (LLM), a sua evolução ao longo do tempo e a forma como podem ser aplicados em sectores como o jurídico e o retalhista.
Os modelos de linguagem de grande dimensão (LLM) são sistemas avançados de IA generativa capazes de compreender e gerar texto semelhante ao humano. Estes modelos podem reconhecer e interpretar línguas humanas, tendo sido treinados em milhões de gigabytes de dados de texto recolhidos na Internet. As inovações baseadas em LLM, como o ChatGPT tornaram-se nomes conhecidos, tornando a IA generativa mais acessível a todos.
Com o mercado global de LLM a atingir 85,6 mil milhões de dólares até 2034, muitas organizações estão a concentrar-se na adoção de LLMs nas suas funções empresariais.
Neste artigo, vamos explorar o funcionamento dos modelos de linguagem de grande dimensão e as suas aplicações em vários sectores. Começa a ler!
A história dos modelos de linguagem de grande dimensão estende-se por várias décadas, repletas de avanços na investigação e descobertas fascinantes. Antes de nos debruçarmos sobre os conceitos fundamentais, vamos explorar alguns dos marcos mais importantes.
Aqui tens uma visão rápida dos principais marcos no desenvolvimento dos LLMs:
Desde 2018, modelos como o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e o GPT (Generative Pre-trained Transformer) têm utilizado transformadores para introduzir o processamento bidirecional, em que a informação flui tanto para a frente como para trás. Estes avanços melhoraram muito a capacidade destes modelos para compreender e gerar linguagem natural.
Para compreender como funciona um LLM (Large Language Model), é importante começar por esclarecer o que é exatamente um LLM.
Os LLM são um tipo de modelo de base - sistemas de IA de uso geral treinados em conjuntos de dados maciços. Estes modelos podem ser ajustados para tarefas específicas e são concebidos para processar e gerar texto de forma a imitar a escrita humana. Os LLMs são excelentes a fazer previsões a partir de instruções mínimas e são amplamente utilizados na IA generativa para criar conteúdos com base em contributos humanos. Podem inferir o contexto, dar respostas coerentes e relevantes, traduzir línguas, resumir texto, responder a perguntas, ajudar na escrita criativa e até gerar ou depurar código.
Os LLM são incrivelmente grandes e funcionam com milhares de milhões de parâmetros. Os parâmetros são pesos internos que o modelo aprende durante o treino, permitindo-lhe gerar resultados com base nos dados que recebe. Geralmente, os modelos com mais parâmetros tendem a apresentar um melhor desempenho.
Eis alguns exemplos de LLMs populares:
Os modelos de grande linguagem (LLM) têm vários componentes-chave que trabalham em conjunto para compreender e responder às solicitações do utilizador. Alguns destes componentes estão organizados em camadas. Cada camada trata de tarefas específicas na cadeia de processamento da linguagem.
Por exemplo, a camada de incorporação divide as palavras em partes mais pequenas e identifica as relações entre elas.
Com base nisto, a camada feedforward analisa estas peças para encontrar padrões. De forma semelhante, a camada recorrente assegura que o modelo mantém a ordem correta das palavras.
Outro componente importante é o mecanismo de atenção. Ajuda o modelo a concentrar-se nas partes mais relevantes do input, permitindo-lhe dar prioridade a palavras-chave ou frases em detrimento de outras menos importantes. Considera o caso da tradução de "O gato sentou-se no tapete" para francês: o mecanismo de atenção assegura que o modelo alinha "gato" com "le chat" e "tapete" com "le tapis", preservando o significado da frase. Estes componentes trabalham em conjunto, passo a passo, para processar e gerar texto.
Todos os LLMs partilham os mesmos componentes fundamentais, mas podem ser construídos e adaptados para fins específicos. Eis alguns exemplos de diferentes tipos de LLMs e as suas capacidades únicas:
O Processamento de Linguagem Natural (PNL) ajuda as máquinas a compreender e a trabalhar com a linguagem humana, enquanto a IA generativa se concentra na criação de novos conteúdos, como texto, imagens ou código. Os modelos de linguagem de grande dimensão (LLM) juntam estes dois domínios. Utilizam técnicas de PNL para compreender a linguagem e, em seguida, aplicam a IA generativa para criar respostas originais, semelhantes às humanas. Esta combinação permite que os LLM processem a linguagem e gerem textos criativos e com significado, tornando-os úteis para tarefas como conversas, criação de conteúdos e tradução. Ao combinar os pontos fortes da PNL e da IA generativa, os LLMs permitem que as máquinas comuniquem de uma forma natural e intuitiva.
Agora que já falámos sobre o que é um LLM e como funciona, vamos ver alguns casos de utilização em diferentes indústrias que demonstram o potencial dos LLMs.
Os modelos de IA estão a transformar a indústria jurídica e os LLMs tornaram tarefas como a pesquisa e a redação de documentos jurídicos muito mais rápidas para os advogados. Podem ser utilizados para analisar rapidamente textos jurídicos, como leis e casos anteriores, para encontrar as informações de que os advogados necessitam. Os LLMs também podem ajudar a redigir documentos jurídicos, como contratos ou testamentos.
Curiosamente, os LLMs não são apenas úteis para pesquisa e redação - são também ferramentas valiosas para garantir a conformidade legal e simplificar os fluxos de trabalho. As organizações podem utilizar os LLMs para cumprir os regulamentos, identificando potenciais violações e fornecendo recomendações para as resolver. Ao rever contratos, os MLTs podem destacar detalhes importantes, identificar riscos ou erros e sugerir alterações.
Um LLM pode analisar os dados dos clientes, como compras anteriores, hábitos de navegação e atividade nas redes sociais, para detetar padrões e tendências. Isto ajuda a criar recomendações personalizadas para os produtos. As aplicações integradas com LLMs podem orientar os clientes na compra de produtos, como ajudá-los a escolher itens, adicioná-los ao carrinho e concluir o checkout.
Para além disso, os chatbots baseados em LLM podem responder a perguntas comuns dos clientes sobre produtos, serviços e envios. Isto liberta os representantes do serviço de apoio ao cliente para lidarem com questões mais complexas. Um excelente exemplo é o mais recente chatbot de IA da Amazon, o Rufus. Usa LLMs para gerar resumos de avaliações de produtos. O Rufus também consegue detetar críticas falsas e recomendar aos clientes opções de tamanhos de roupa.
Outra aplicação interessante dos LLMs é no sector da educação. Os LLMs podem gerar problemas práticos e questionários para os alunos, tornando a aprendizagem mais interactiva.
Quando ajustados aos manuais escolares, os LLMs podem proporcionar uma experiência de aprendizagem personalizada, permitindo que os alunos aprendam ao seu próprio ritmo e se concentrem em tópicos que considerem desafiantes. Os professores também podem utilizar os LLMs para classificar os trabalhos dos alunos, tais como ensaios e testes, poupando tempo e permitindo-lhes concentrarem-se noutros aspectos do ensino.
Além disso, estes modelos podem traduzir manuais escolares e materiais de estudo para diferentes línguas, ajudando os alunos a aceder a conteúdos educativos nas suas línguas maternas.
Os LLMs oferecem muitos benefícios ao compreenderem a linguagem natural, automatizando tarefas como o resumo e a tradução, e ajudando na codificação. Podem combinar informações de diferentes fontes, resolver problemas complexos e apoiar a comunicação multilingue, o que os torna úteis em muitos sectores.
No entanto, também apresentam desafios, como o risco de propagação de desinformação, preocupações éticas sobre a criação de conteúdos realistas mas falsos e imprecisões ocasionais em áreas críticas. Para além disso, têm um impacto ambiental significativo, uma vez que a formação de um único modelo pode produzir tanto carbono como cinco automóveis. Equilibrar as suas vantagens com estas limitações é fundamental para as utilizar de forma responsável.
Os modelos de linguagem de grande dimensão estão a remodelar a forma como utilizamos a IA generativa, facilitando às máquinas a compreensão e a criação de texto semelhante ao humano. Estão a ajudar indústrias como a advocacia, o retalho e a educação a tornarem-se mais eficientes, quer seja na elaboração de documentos, na recomendação de produtos ou na criação de experiências de aprendizagem personalizadas.
Embora os LLMs ofereçam muitos benefícios, como poupar tempo e simplificar tarefas, também apresentam desafios como questões de precisão, preocupações éticas e impacto ambiental. À medida que estes modelos melhoram, estão preparados para desempenhar um papel ainda mais importante na nossa vida quotidiana e nos nossos locais de trabalho.
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