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Explore como os Large Language Models (LLMs) funcionam, sua evolução ao longo do tempo e como podem ser aplicados em setores como o jurídico e o varejista.
Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) são sistemas avançados de IA generativa capazes de entender e gerar texto semelhante ao humano. Esses modelos podem reconhecer e interpretar linguagens humanas, tendo sido treinados em milhões de gigabytes de dados de texto coletados da internet. Inovações alimentadas por LLM, como o ChatGPT, se tornaram nomes conhecidos, tornando a IA generativa mais acessível a todos.
Com o mercado global de LLMs definido para atingir US$ 85,6 bilhões até 2034, muitas organizações estão se concentrando na adoção de LLMs em todas as suas funções de negócios.
Neste artigo, vamos explorar como os grandes modelos de linguagem funcionam e suas aplicações em vários setores. Vamos começar!
Fig 1. LLMs usam algoritmos de aprendizado profundo para gerar e entender texto.
A evolução dos grandes modelos de linguagem
A história dos grandes modelos de linguagem abrange várias décadas, repletas de avanços na pesquisa e descobertas fascinantes. Antes de mergulhar nos conceitos principais, vamos explorar alguns dos marcos mais importantes.
Aqui está uma rápida visão geral dos principais marcos no desenvolvimento de LLMs:
Década de 1960: Joseph Weizenbaum criou o ELIZA, um dos primeiros chatbots. Utilizava o reconhecimento de padrões, um método onde o sistema deteta palavras-chave na entrada do utilizador e responde em conformidade, simulando uma conversa básica.
Década de 1990: As Redes Neurais Recorrentes (RNNs) foram desenvolvidas para processar dados sequenciais como texto ou fala. Conseguiram recordar entradas passadas, mas tiveram dificuldades com sequências longas, o que levou à criação de redes de Memória de Longo Prazo (LSTM) para lidar com este problema.
2014: As Unidades Recorrentes Com Portões (GRUs) foram introduzidas como uma versão mais simples e rápida das LSTMs. Por volta da mesma altura, foram desenvolvidos mecanismos de atenção, permitindo à IA concentrar-se nas partes mais importantes de uma sequência para uma melhor compreensão.
2017: A Transformer introduziu uma nova forma de processar texto utilizando atenção multi-cabeça e processamento paralelo. Ao contrário das RNNs, podiam analisar sequências inteiras de uma só vez, tornando-as mais rápidas e melhores na compreensão do contexto.
Desde 2018, modelos como o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e o GPT (Generative Pre-trained Transformer) têm usado transformers para introduzir o processamento bidirecional, onde a informação flui tanto para a frente quanto para trás. Esses avanços melhoraram muito a capacidade de tais modelos de entender e gerar linguagem natural.
Fig 2. A Evolução dos Grandes Modelos de Linguagem.
Como funciona um LLM?
Para entender como funciona um LLM (Modelo de Linguagem Grande), é importante primeiro esclarecer o que exatamente é um LLM.
LLMs são um tipo de modelo de fundação - sistemas de IA de propósito geral treinados em conjuntos de dados massivos. Esses modelos podem ser ajustados para tarefas específicas e são projetados para processar e gerar texto de uma forma que imita a escrita humana. Os LLMs se destacam em fazer previsões a partir de prompts mínimos e são amplamente utilizados em IA generativa para criar conteúdo com base em entradas humanas. Eles podem inferir contexto, fornecer respostas coerentes e relevantes, traduzir idiomas, resumir texto, responder a perguntas, auxiliar na escrita criativa e até mesmo gerar ou depurar código.
Os LLMs são incrivelmente grandes e operam usando bilhões de parâmetros. Os parâmetros são pesos internos que o modelo aprende durante o treinamento, permitindo que ele gere saídas com base na entrada que recebe. Geralmente, modelos com mais parâmetros tendem a oferecer melhor desempenho.
Aqui estão alguns exemplos de LLMs populares:
GPT-4o: Lançado em maio de 2024, o GPT-4o é o mais recente modelo multimodal da OpenAI. Ele pode processar entradas de texto, imagens, áudio e vídeo.
Claude 3.5: Introduzido em junho de 2024 pela Anthropic, o Claude 3.5 se baseia na série Claude 3 e oferece recursos aprimorados de processamento de linguagem natural e resolução de problemas.
Llama 3: A série Llama 3 da Meta, lançada em abril de 2024, inclui modelos com até 70 bilhões de parâmetros. Esses modelos de código aberto são conhecidos pela sua relação custo-benefício e forte desempenho em vários benchmarks.
Gemini 1.5: Lançado em fevereiro de 2024 pelo Google DeepMind, o Gemini 1.5 é um modelo multimodal capaz de lidar com texto, imagens e outros tipos de dados.
Os principais componentes de um LLM
Os modelos de linguagem grandes (LLMs) têm vários componentes-chave que trabalham juntos para entender e responder às solicitações do usuário. Alguns desses componentes são organizados em camadas. Cada camada lida com tarefas específicas no pipeline de processamento de linguagem.
Por exemplo, a camada de embedding divide as palavras em partes menores e identifica as relações entre elas.
Com base nisso, a camada feedforward analisa essas partes para encontrar padrões. De forma semelhante, a camada recorrente garante que o modelo mantenha a ordem correta das palavras.
Outro componente importante é o mecanismo de atenção. Ele ajuda o modelo a se concentrar nas partes mais relevantes da entrada, permitindo que ele priorize palavras-chave ou frases em vez de outras menos importantes. Veja o caso de traduzir "The cat sat on the mat" para o francês: o mecanismo de atenção garante que o modelo alinhe "cat" com "le chat" e "mat" com "le tapis", preservando o significado da frase. Esses componentes trabalham juntos passo a passo para processar e gerar texto.
Diferentes tipos de LLMs
Todos os LLMs compartilham os mesmos componentes fundamentais, mas podem ser construídos e adaptados para fins específicos. Aqui estão alguns exemplos de diferentes tipos de LLMs e suas capacidades únicas:
Modelos Zero-shot: Esses modelos podem lidar com tarefas para as quais não foram especificamente treinados. Eles usam o conhecimento geral que aprenderam para entender novos prompts e fazer previsões sem precisar de treinamento extra.
Modelos ajustados: Os modelos ajustados são baseados em modelos gerais, mas são treinados ainda mais para tarefas específicas. Este treinamento adicional os torna altamente eficazes para aplicações especializadas.
Modelos multimodais: Estes modelos avançados podem processar e gerar vários tipos de dados, como texto e imagens. Eles são projetados para tarefas que exigem uma combinação de texto e compreensão visual.
Como o processamento de linguagem natural se relaciona com LLMs
O Processamento de Linguagem Natural (PNL) ajuda as máquinas a entender e trabalhar com a linguagem humana, enquanto a IA Generativa se concentra na criação de novos conteúdos, como texto, imagens ou código. Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) unem esses dois campos. Eles usam técnicas de PNL para entender a linguagem e, em seguida, aplicam a IA Generativa para criar respostas originais e semelhantes às humanas. Essa combinação permite que os LLMs processem a linguagem e gerem texto criativo e significativo, tornando-os úteis para tarefas como conversas, criação de conteúdo e tradução. Ao combinar os pontos fortes do PNL e da IA Generativa, os LLMs tornam possível que as máquinas se comuniquem de uma forma que pareça natural e intuitiva.
Fig. 3. A relação entre IA generativa, PNL e LLMs.
Aplicações de LLMs em vários setores
Agora que abordamos o que é um LLM e como ele funciona, vamos dar uma olhada em alguns casos de uso em diferentes setores que mostram o potencial dos LLMs.
Usando LLMs em tecnologia jurídica
Os modelos de IA estão a transformar o setor jurídico, e os LLMs tornaram tarefas como a pesquisa e a redação de documentos jurídicos muito mais rápidas para os advogados. Eles podem ser usados para analisar rapidamente textos jurídicos, como leis e casos anteriores, para encontrar as informações de que os advogados precisam. Os LLMs também podem ajudar na redação de documentos jurídicos, como contratos ou testamentos.
Curiosamente, os LLMs não são úteis apenas para pesquisa e redação - eles também são ferramentas valiosas para garantir a conformidade legal e otimizar os fluxos de trabalho. As organizações podem usar LLMs para cumprir os regulamentos, identificando possíveis violações e fornecendo recomendações para resolvê-las. Ao revisar contratos, os LLMs podem destacar detalhes importantes, identificar riscos ou erros e sugerir alterações.
Fig 4. Uma visão geral de como os LLMs podem ser usados para pesquisa jurídica.
Varejo e E-commerce: Chatbots com tecnologia de IA com LLMs
Um LLM pode analisar dados de clientes, como compras anteriores, hábitos de navegação e atividade em redes sociais, para identificar padrões e tendências. Isso ajuda a criar recomendações personalizadas de produtos. Aplicações integradas com LLMs podem guiar clientes na compra de produtos, como ajudá-los a escolher itens, adicioná-los ao carrinho e concluir o checkout.
Além disso, os chatbots baseados em LLM podem responder a perguntas comuns de clientes sobre produtos, serviços e frete. Isso libera os representantes de atendimento ao cliente para lidar com problemas mais complexos. Um ótimo exemplo é o mais recente chatbot de IA da Amazon, Rufus. Ele usa LLMs para gerar resumos de avaliações de produtos. Rufus também pode detectar avaliações falsas e recomendar opções de tamanho de roupa para os clientes.
LLMs em pesquisa e academia
Outra aplicação interessante dos LLMs é no setor de educação. Os LLMs podem gerar problemas práticos e questionários para os alunos, tornando o aprendizado mais interativo.
Quando afinados com livros escolares, os LLMs podem fornecer uma experiência de aprendizagem personalizada, permitindo que os alunos aprendam ao seu próprio ritmo e se concentrem em tópicos que consideram desafiadores. Os professores também podem usar os LLMs para classificar o trabalho dos alunos, como redações e testes, economizando tempo e permitindo-lhes concentrar-se em outros aspetos do ensino.
Além disso, esses modelos podem traduzir livros didáticos e materiais de estudo para diferentes idiomas, ajudando os alunos a acessar conteúdo educacional em seus idiomas nativos.
Fig 5. Um exemplo de tradução de texto usando um LLM.
Prós e contras de grandes modelos de linguagem
Os LLMs oferecem muitos benefícios ao entender a linguagem natural, automatizar tarefas como resumo e tradução e ajudar na codificação. Eles podem combinar informações de diferentes fontes, resolver problemas complexos e suportar a comunicação multilíngue, tornando-os úteis em muitos setores.
No entanto, eles também apresentam desafios, como o risco de espalhar desinformação, preocupações éticas sobre a criação de conteúdo realista, mas falso, e imprecisões ocasionais em áreas críticas. Além disso, eles têm um impacto ambiental significativo, pois o treinamento de um único modelo pode produzir tanto carbono quanto cinco carros. Equilibrar suas vantagens com essas limitações é fundamental para usá-los de forma responsável.
Principais conclusões
Os modelos de linguagem grandes estão remodelando a forma como usamos a IA generativa, tornando mais fácil para as máquinas entenderem e criarem texto semelhante ao humano. Eles estão ajudando setores como direito, varejo e educação a se tornarem mais eficientes, seja elaborando documentos, recomendando produtos ou criando experiências de aprendizado personalizadas.
Embora os LLMs ofereçam muitos benefícios, como economizar tempo e simplificar tarefas, eles também vêm com desafios como problemas de precisão, preocupações éticas e impacto ambiental. À medida que esses modelos melhoram, eles estão preparados para desempenhar um papel ainda maior em nossas vidas diárias e locais de trabalho.
