Modelo de língua grande (LLM)

Os modelos de linguagem de grande dimensão (LLM) são um tipo de modelo de inteligência artificial (IA) que revolucionou o domínio do processamento de linguagem natural (PNL). Estes modelos distinguem-se pelo seu enorme tamanho, treinados em enormes conjuntos de dados de texto e código, permitindo-lhes compreender e gerar texto semelhante ao humano com uma fluência e coerência notáveis. Os LLMs estão na vanguarda de muitas aplicações de IA de ponta, impulsionando avanços na forma como as máquinas interagem com a linguagem e a processam.

Definição

Os modelos de linguagem grande são essencialmente modelos de aprendizagem profunda, especificamente redes de transformadores, que foram escalados em termos de parâmetros e dados de treino. O termo "grande" refere-se aos biliões ou mesmo triliões de parâmetros que estes modelos podem conter. Os parâmetros são variáveis que o modelo aprende durante o treino e que ditam a sua capacidade de mapear o texto de entrada para os resultados desejados. Quanto mais parâmetros, geralmente, mais complexos são os padrões que o modelo pode aprender. Estes modelos são treinados utilizando técnicas de aprendizagem não supervisionada em grandes quantidades de dados de texto retirados da Internet, livros, artigos e repositórios de código. Este processo de formação permite-lhes aprender as relações estatísticas entre palavras e frases, permitindo-lhes prever a palavra seguinte numa sequência, traduzir línguas, responder a perguntas e até gerar conteúdos criativos. Exemplos proeminentes de LLMs incluem o GPT-4 da OpenAI e o Llama 3 da Meta.

Aplicações

Os LLM têm uma vasta gama de aplicações em vários sectores, transformando a forma como as empresas funcionam e como as pessoas interagem com a tecnologia. Eis alguns exemplos concretos:

• Chatbots e assistentes virtuais: Os LLMs alimentam sofisticados chatbots e assistentes virtuais capazes de se envolverem em conversas naturais e conscientes do contexto. Eles podem entender consultas complexas, fornecer respostas informativas e até mesmo exibir um certo grau de personalidade. Esta tecnologia melhora o serviço ao cliente, fornecendo apoio instantâneo e experiências personalizadas. Por exemplo, as empresas estão a utilizar chatbots com LLM para lidar com as questões dos clientes, libertando os agentes humanos para questões mais complexas.
• Criação de conteúdo e geração de texto: Os LLMs são excelentes na criação de várias formas de conteúdo escrito, desde artigos e publicações em blogues a textos de marketing e histórias criativas. Podem ajudar os criadores de conteúdos automatizando tarefas de escrita repetitivas, fazendo brainstorming de ideias e até redigindo textos inteiros. Esta capacidade está a ser utilizada nas áreas do marketing, jornalismo e escrita criativa para aumentar a produtividade e explorar novas formas de criação de conteúdos. Podes ver capacidades de geração de texto semelhantes em aplicações como modelos de texto para vídeo.

Conceitos-chave

Vários conceitos-chave estão intimamente relacionados com os modelos de grandes línguas e a sua compreensão proporciona uma visão mais completa desta tecnologia:

• Processamento de linguagem natural (NLP): Os LLMs são um avanço significativo no âmbito da PNL, um campo da IA centrado em permitir que os computadores compreendam, interpretem e gerem linguagem humana. A PNL engloba uma vasta gama de tarefas, incluindo a análise de sentimentos, a tradução automática e a resposta a perguntas, todas elas beneficiando das capacidades dos LLMs.
• Redes de Transformadores: A arquitetura subjacente à maioria dos LLMs é a rede de transformadores. Introduzidos no artigo Attention is All You Need, os transformadores utilizam mecanismos de atenção para ponderar a importância de diferentes palavras numa frase ao processar a linguagem. Esta arquitetura é particularmente eficaz na captação de dependências de longo alcance no texto, um aspeto crucial para compreender o contexto e gerar texto coerente.
• Engenharia rápida: Interagir com os LLMs de forma eficaz requer, muitas vezes, uma engenharia de prompts. Isto envolve a elaboração de instruções específicas e bem estruturadas para orientar o LLM no sentido de gerar o resultado desejado. A qualidade do comando tem um impacto significativo na qualidade e na relevância da resposta do MLT, o que realça a importância de compreender como comunicar eficazmente com estes modelos.

Os modelos de linguagem de grande dimensão representam um grande salto em frente na IA, oferecendo capacidades sem precedentes na compreensão e geração de linguagem. Embora ainda em evolução, o seu impacto em diversas aplicações já é significativo e promete remodelar numerosos aspectos do nosso mundo digital.