Do código à conversação: Como funciona um LLM?

Large Language Models (LLMs) são sistemas avançados de generative AI capazes de compreender e gerar texto semelhante ao humano. Estes models conseguem reconhecer e interpretar linguagens humanas, tendo sido treinados com milhões de gigabytes de dados de texto recolhidos da internet. Inovações impulsionadas por LLMs, como o ChatGPT, tornaram-se nomes conhecidos, tornando a generative AI mais acessível a todos.

Com o global LLM market prestes a atingir 85,6 mil milhões de dólares até 2034, muitas organizações estão a concentrar-se na adoção de LLMs nas suas funções de business.

Neste artigo, vamos explorar como os Large Language Models funcionam e suas aplicações em vários setores. Vamos começar!

Fig 1. Os LLMs utilizam algoritmos de deep learning para gerar e compreender texto.

A evolução dos Large Language Models#

A história dos Large Language Models abrange várias décadas, repletas de avanços em pesquisa e descobertas fascinantes. Antes de mergulharmos nos conceitos centrais, vamos explorar alguns dos marcos mais importantes.

Aqui está uma rápida visão geral dos principais marcos no desenvolvimento de LLMs:

• Anos 60: Joseph Weizenbaum criou o ELIZA, um dos primeiros chatbots. Utilizava a correspondência de padrões, um método em que o sistema deteta palavras-chave na introdução do utilizador e responde em conformidade, simulando uma conversação básica.

• Anos 90: Foram desenvolvidas Recurrent Neural Networks (RNNs) para processar dados sequenciais, como texto ou discurso. Conseguiam memorizar dados anteriores, mas tinham dificuldades com sequências longas, o que levou à criação de redes Long Short-Term Memory (LSTM) para resolver este problema.

• 2014: As Gated Recurrent Units (GRUs) foram introduzidas como uma versão mais simples e rápida das LSTMs. Por volta da mesma altura, foram desenvolvidos attention mechanisms, permitindo que a IA se focasse nas partes mais importantes de uma sequência para uma melhor compreensão.

• 2017: O Transformer introduziu uma nova forma de processar texto utilizando atenção multi-head e processamento paralelo. Ao contrário das RNNs, conseguiam analisar sequências inteiras de uma só vez, tornando-os mais rápidos 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 utilizado transformers para introduzir 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 Grandes Modelos de Linguagem.

Como funciona um LLM?#

Para entender como um LLM (Large Language Model) funciona, é importante primeiro esclarecer o que exatamente é um LLM.

Os LLMs são um tipo de modelo de fundação - sistemas de IA de uso geral treinados em datasets massivos. Estes modelos podem ser ajustados para tarefas específicas e foram concebidos para processar e generate text de uma forma que imita a escrita humana. Os LLMs destacam-se em fazer previsões a partir de comandos mínimos e são amplamente utilizados na IA generativa para create content com base em inputs humanos. Conseguem inferir contexto, fornecer respostas coerentes e relevantes, traduzir idiomas, summarize text, answer questions, ajudar na escrita criativa e até gerar ou debug code.

Os LLMs são incrivelmente grandes e funcionam utilizando milhares de milhões de parâmetros. Os parâmetros são pesos internos que o modelo aprende durante o training, permitindo-lhe generate outputs com base no input que recebe. Geralmente, os modelos com mais parâmetros tendem a oferecer um melhor desempenho.

Aqui estão alguns exemplos de LLMs populares:

• GPT-4o: Lançado em maio de 2024, o GPT-4o é o modelo multimodal mais recente da OpenAI. Consegue processar entradas de texto, imagem, 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-eficácia 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 processar texto, imagens e outros tipos de dados.

Os componentes principais de um LLM#

Os Large Language Models (LLMs) têm vários componentes chave que trabalham juntos para entender e responder aos prompts dos usuários. Alguns desses componentes são organizados em camadas. Cada camada lida com tarefas específicas no pipeline de processamento de linguagem.

Por exemplo, a embedding layer divide as palavras em partes mais pequenas e identifica relações entre elas.

Baseando-se nisso, a camada feedforward analisa essas partes para encontrar padrões. Da mesma forma, a camada recorrente garante que o modelo mantenha a ordem correta das palavras.

Outro componente importante é o attention mechanism. Ajuda o modelo a focar-se nas partes mais relevantes da entrada, permitindo-lhe dar prioridade a palavras-chave ou frases em detrimento de outras menos importantes. Tomemos 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 compartilham os mesmos componentes fundamentais, mas podem ser construídos e adaptados para propósitos específicos. Aqui estão alguns exemplos de diferentes tipos de LLMs e suas capacidades únicas:

• Zero-shot models: Estes modelos conseguem lidar com tarefas para as quais não foram especificamente treinados. Utilizam o conhecimento geral que aprenderam para compreender novos comandos e fazer previsões sem precisarem de treino adicional.
• Fine-tuned models: Os modelos ajustados baseiam-se em modelos gerais, mas são treinados mais a fundo para tarefas específicas. Este treino adicional torna-os altamente eficazes para aplicações especializadas.
• Multimodal models: Estes modelos avançados conseguem processar e gerar vários tipos de dados, tais 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 Natural Language Processing (NLP) ajuda as máquinas a compreender e a trabalhar com a linguagem humana, enquanto a IA generativa se centra na criação de novos conteúdos, como texto, imagens ou código. Os Large Language Models (LLMs) juntam estes dois campos. Utilizam técnicas de NLP para compreender a linguagem e, em seguida, aplicam a IA generativa para criar respostas originais e semelhantes às humanas. Esta combinação permite aos LLMs processar linguagem e gerar texto criativo e significativo, tornando-os úteis para tarefas como conversações, criação de conteúdos e tradução. Ao combinar os pontos fortes do NLP e da IA generativa, os LLMs tornam possível que as máquinas comuniquem de uma forma que parece natural e intuitiva.

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

Aplicações de LLMs em vários setores#

Agora que cobrimos 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 a legal industry, e os LLMs tornaram tarefas como a investigação e a elaboração de documentos jurídicos muito mais rápidas para os advogados. Podem ser utilizados para analisar rapidamente textos jurídicos, tais como leis e casos anteriores, para encontrar a informação de que os advogados precisam. Os LLMs também podem ajudar na redação de documentos legais, 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 agilizar os fluxos de trabalho. As organizações podem utilizar os LLMs para cumprir as regulations, 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 para investigação jurídica.

Varejo e E-commerce: Chatbots com IA impulsionados por LLMs#

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

Além disso, os chatbots LLM-based conseguem responder a perguntas comuns dos clientes sobre produtos, serviços e envios. Isto liberta os representantes do apoio ao cliente para lidarem com problemas mais complexos. Um excelente exemplo é o chatbot de IA mais recente da Amazon, o Rufus. Utiliza LLMs para gerar summaries of product reviews. O Rufus também consegue detetar avaliações falsas e recomendar opções de tamanho de roupa aos clientes.

LLMs em pesquisa e academia#

Outra aplicação interessante dos LLMs está no setor da education. Os LLMs podem gerar problemas práticos e testes para os alunos, tornando a aprendizagem mais interativa.

Quando ajustados com manuais escolares, os LLMs podem proporcionar uma experiência de personalized learning, permitindo que os alunos aprendam ao seu próprio ritmo e se concentrem em tópicos que acham desafiantes. Os professores também podem tirar partido dos LLMs para avaliar o trabalho dos alunos, como redações e testes, poupando tempo e permitindo-lhes focar-se noutros aspetos do ensino.

Além disso, estes modelos podem traduzir manuais e materiais de estudo para diferentes idiomas, ajudando os alunos a access educational content nas suas línguas nativas.

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

Prós e contras dos Large Language Models#

Os LLMs oferecem muitos benefícios ao entender a linguagem natural, automatizar tarefas como sumarização e tradução, e ajudar na codificação. Eles podem combinar informações de diferentes fontes, resolver problemas complexos e oferecer suporte à comunicação multilíngue, tornando-os úteis em muitos setores.

No entanto, também trazem desafios, tais como o risco de espalhar misinformation, ethical concerns sobre a criação de conteúdos realistas mas falsos, e imprecisões ocasionais em áreas críticas. Além disso, têm um environmental impact significativo, uma vez que o training de um único modelo pode produzir tanto carbon quanto cinco carros. Equilibrar as suas vantagens com estas limitações é fundamental para utilizá-los de forma responsável.

Principais pontos#

Os Large Language Models estão reformulando como usamos a IA generativa, tornando mais fácil para as máquinas entender e criar textos semelhantes aos humanos. Eles estão ajudando setores como o jurídico, varejo e educação a se tornarem mais eficientes, seja redigindo documentos, recomendando produtos ou criando experiências de aprendizado personalizadas.

Embora os LLMs ofereçam muitos benefícios, como economizar tempo e simplificar tarefas, eles também trazem desafios como problemas de precisão, preocupações éticas e impacto ambiental. À medida que esses modelos melhoram, eles devem desempenhar um papel ainda maior em nossas vidas diárias e locais de trabalho.

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