Do código à conversação: como funciona um LLM?

Os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) são sistemas avançados de IA generativa capazes de compreender e gerar texto semelhante ao produzido por humanos. Estes modelos conseguem reconhecer e interpretar linguagens humanas, tendo sido treinados com milhões de gigabytes de dados de texto recolhidos da Internet. As inovações baseadas em LLMs, como o ChatGPT, tornaram-se nomes conhecidos, tornando a IA generativa mais acessível a todos.

Com o mercado global de LLMs previsto atingir 85,6 mil milhões de dólares até 2034, muitas organizações estão a concentrar-se na adoção de LLMs nas suas funções de negócio.

Neste artigo, vamos explorar como funcionam os modelos de linguagem de grande escala e quais são as suas aplicações em vários setores. Vamos começar!

Fig. 1 Os LLMs utilizam algoritmos de aprendizagem profunda para gerar e compreender texto.

A evolução dos modelos de linguagem de grande escala#

A história dos modelos de linguagem de grande escala estende-se por várias décadas, repleta de avanços na investigação e descobertas fascinantes. Antes de abordarmos os conceitos fundamentais, vamos explorar alguns dos marcos mais importantes.

Eis uma breve visão geral dos principais marcos no desenvolvimento dos LLMs:

• Década de 1960: Joseph Weizenbaum criou o ELIZA, um dos primeiros chatbots. Utilizava correspondência de padrões, um método em que o sistema deteta palavras-chave na entrada do utilizador e responde em conformidade, simulando uma conversa básica.

• Década de 1990: As redes neuronais recorrentes (RNNs) foram desenvolvidas para processar dados sequenciais, como texto ou fala. Consegu conseguiam memorizar entradas anteriores, mas tinham dificuldades com sequências longas, o que levou à criação das redes de memória de longo e curto prazo (LSTM) para resolver este problema.

• 2014: As unidades recorrentes com comportas (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: O Transformer introduziu uma nova forma de processar texto através de atenção multi-cabeça e processamento paralelo. Ao contrário das RNNs, conseguia analisar sequências inteiras de uma só vez, tornando-se mais rápido e eficaz na compreensão do contexto.

Desde 2018, modelos como o BERT (Representações de codificadores bidirecionais de Transformers) e o GPT (Transformer generativo pré-treinado) têm utilizado Transformers para introduzir o processamento bidirecional, em que a informação flui tanto para a frente como para trás. Estes avanços melhoraram significativamente a capacidade destes modelos para compreender e gerar linguagem natural.

Fig. 2. A evolução dos modelos de linguagem de grande escala.

Como funciona um LLM?#

Para compreender como funciona um LLM (modelo de linguagem de grande escala), é importante esclarecer primeiro o que é exatamente um LLM.

Os LLMs são um tipo de modelo fundacional — sistemas de IA de uso geral treinados com conjuntos de dados massivos. Estes modelos podem ser ajustados para tarefas específicas e foram concebidos para processar e gerar texto de uma forma que imita a escrita humana. Os LLMs são excelentes a fazer previsões a partir de prompts mínimos e são amplamente utilizados em IA generativa para criar conteúdo com base nas entradas humanas. Conseguem inferir o contexto, fornecer respostas coerentes e relevantes, traduzir idiomas, resumir texto, responder a perguntas, ajudar na escrita criativa e até gerar ou depurar código.

Os LLMs são incrivelmente grandes e funcionam utilizando milhares de milhões de parâmetros. Os parâmetros são pesos internos que o modelo aprende durante o treino, permitindo-lhe gerar resultados com base na entrada que recebe. Em geral, os modelos com mais parâmetros tendem a oferecer um melhor desempenho.

Eis alguns exemplos de LLMs populares:

• GPT-4o: Lançado em maio de 2024, o GPT-4o é o mais recente modelo multimodal da OpenAI. Consegue processar entradas de texto, imagens, áudio e vídeo.
• Claude 3.5: Introduzido em junho de 2024 pela Anthropic, o Claude 3.5 baseia-se na série Claude 3 e oferece capacidades melhoradas 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 mil milhões de parâmetros. Estes modelos de código aberto são conhecidos pela sua relação custo-benefício e pelo forte desempenho em vários benchmarks.
• Gemini 1.5: Lançado em fevereiro de 2024 pela Google DeepMind, o Gemini 1.5 é um modelo multimodal capaz de processar texto, imagens e outros tipos de dados.

Os principais componentes de um LLM#

Os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) têm vários componentes principais que trabalham em conjunto para compreender e responder aos prompts dos utilizadores. Alguns destes componentes estão organizados em camadas. Cada camada executa tarefas específicas no pipeline de processamento da linguagem.

Por exemplo, a camada de embeddings divide as palavras em partes mais pequenas e identifica as relações entre elas.

A partir daí, a camada feedforward analisa estas partes para encontrar padrões. De forma semelhante, a camada recorrente garante 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 da entrada, permitindo-lhe dar prioridade a palavras-chave ou expressões em vez de elementos menos importantes. Considera o caso de traduzir "The cat sat on the mat" para francês: o mecanismo de atenção garante que o modelo alinha "cat" com "le chat" e "mat" com "le tapis", preservando o significado da frase. Estes componentes trabalham em conjunto, passo a passo, para processar e gerar texto.

Diferentes tipos de LLMs#

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 das suas capacidades únicas:

• Modelos zero-shot: Estes modelos conseguem executar tarefas para as quais não foram especificamente treinados. Utilizam o conhecimento geral que aprenderam para compreender novos prompts e fazer previsões sem necessitarem de treino adicional.
• Modelos ajustados: Os modelos ajustados baseiam-se em modelos gerais, mas são treinados adicionalmente para tarefas específicas. Este treino adicional torna-os altamente eficazes em aplicações especializadas.
• Modelos multimodais: Estes modelos avançados conseguem processar e gerar vários tipos de dados, como texto e imagens. Foram concebidos para tarefas que exigem uma combinação de compreensão textual e visual.

Como o processamento de linguagem natural se relaciona com os LLMs#

O processamento de linguagem natural (NLP) ajuda as máquinas a compreender e 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 escala (LLMs) juntam estes dois campos. Utilizam técnicas de NLP para compreender a linguagem e, em seguida, aplicam IA generativa para criar respostas originais semelhantes às humanas. Esta combinação permite aos LLMs processar linguagem e gerar texto criativo e significativo, tornando-os úteis para tarefas como conversas, criação de conteúdo e tradução. Ao combinarem os pontos fortes do NLP e da IA generativa, os LLMs tornam possível que as máquinas comuniquem de uma forma natural e intuitiva.

Fig. 3. A relação entre a IA generativa, o NLP e os LLMs.

Aplicações dos LLMs em vários setores#

Agora que abordámos o que é um LLM e como funciona, vejamos alguns casos de utilização em diferentes setores que demonstram o potencial dos LLMs.

Utilização de LLMs na 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. Podem ser utilizados para analisar rapidamente textos jurídicos, como leis e processos anteriores, e 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 úteis apenas para investigação e redação — são também ferramentas valiosas para garantir a conformidade legal e simplificar os fluxos de trabalho. As organizações podem utilizar LLMs para cumprir os regulamentos, identificando potenciais violações e fornecendo recomendações para as resolver. Ao rever 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 utilizados na investigação jurídica.

Retalho e comércio eletrónico: chatbots com IA baseados em LLMs#

Um LLM pode analisar dados dos clientes, como compras anteriores, hábitos de navegação e atividade nas redes sociais, para identificar padrões e tendências. Isto ajuda a criar recomendações personalizadas de produtos. As aplicações integradas com LLMs podem orientar os clientes durante a compra de produtos, ajudando-os a escolher artigos, adicioná-los ao carrinho e concluir o pagamento.

Além disso, os chatbots baseados em LLMs podem responder a perguntas frequentes dos clientes sobre produtos, serviços e entregas. Isto permite que os representantes do serviço de apoio ao cliente tratem de problemas mais complexos. Um excelente exemplo é o mais recente chatbot de IA da Amazon, Rufus. Utiliza LLMs para gerar resumos de avaliações de produtos. O Rufus também consegue detetar avaliações falsas e recomendar opções de tamanhos de roupa aos clientes.

LLMs na investigação e no meio académico#

Outra aplicação interessante dos LLMs encontra-se no setor da educação. Os LLMs podem gerar exercícios e questionários para os alunos, tornando a aprendizagem mais interativa.

Quando ajustados com manuais escolares, os LLMs podem proporcionar uma experiência de aprendizagem personalizada, permitindo aos alunos aprender ao seu próprio ritmo e concentrar-se nos temas que consideram mais difíceis. Os professores também podem tirar partido dos LLMs para corrigir trabalhos dos alunos, como redações e testes, poupando tempo e permitindo-lhes concentrar-se noutros aspetos do ensino.

Além disso, estes modelos podem traduzir manuais escolares e materiais de estudo para diferentes idiomas, ajudando os alunos a aceder a conteúdos educativos nas suas línguas nativas.

Fig. 5. Um exemplo de tradução de texto utilizando um LLM.

Vantagens e desvantagens dos modelos de linguagem de grande escala#

Os LLMs oferecem muitos benefícios ao compreenderem a linguagem natural, automatizarem tarefas como a sumarização e a tradução e ajudarem na programação. Conseguem combinar informações de diferentes fontes, resolver problemas complexos e apoiar a comunicação multilingue, sendo úteis em muitos setores.

No entanto, também apresentam desafios, como o risco de disseminarem desinformação, preocupações éticas relacionadas com a criação de conteúdo realista mas falso e imprecisões ocasionais em áreas críticas. Além disso, têm um impacto ambiental significativo, uma vez que o treino de um único modelo pode produzir tanto carbono como cinco automóveis. Equilibrar as suas vantagens com estas limitações é essencial para os utilizar de forma responsável.

Principais conclusões#

Os modelos de linguagem de grande escala estão a transformar a forma como utilizamos a IA generativa, facilitando a compreensão e a criação de texto semelhante ao produzido por humanos pelas máquinas. Estão a ajudar setores como o jurídico, o retalho e a educação a tornarem-se mais eficientes, seja na redação 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 relacionados com a precisão, questões éticas e impacto ambiental. À medida que estes modelos melhoram, estão destinados a desempenhar um papel ainda maior na nossa vida quotidiana e nos locais de trabalho.

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