Do código à conversa: como funciona um LLM?

Os modelos de linguagem de grande dimensão (LLMs) são sistemas avançados de AI generativa, capazes de compreender e gerar texto semelhante ao produzido por pessoas. Estes modelos conseguem reconhecer e interpretar idiomas humanos, uma vez que foram treinados com milhões de gigabytes de dados de texto recolhidos na Internet. Inovações baseadas em LLMs, como o ChatGPT, tornaram-se nomes conhecidos de todos, tornando a AI generativa mais acessível a toda a gente.

Com a previsão de que o mercado global de LLMs atinja os 85,6 mil milhões de dólares até 2034, muitas organizações estão a concentrar-se na adoção de LLMs nas várias áreas das suas operações.

Neste artigo, vamos explorar o funcionamento dos modelos de linguagem de grande dimensão e as suas aplicações em vários setores.

Fig. 1. Os LLMs usam algoritmos de deep learning para gerar e compreender textos.

A evolução dos grandes modelos de linguagem#

A história dos grandes modelos de linguagem se estende por várias décadas, marcadas por avanços na pesquisa e descobertas fascinantes. Antes de nos aprofundarmos nos conceitos fundamentais, vamos explorar alguns dos marcos mais importantes.

Veja um breve panorama dos principais marcos no desenvolvimento dos LLMs:

• Década de 1960: Joseph Weizenbaum criou ELIZA, um dos primeiros chatbots. Ele usava correspondência de padrões, um método em que o sistema detecta palavras-chave na entrada do usuário e responde de acordo, simulando uma conversa básica.
• Década de 1990: as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) foram desenvolvidas para processar dados sequenciais, como texto ou fala. Elas conseguiam se lembrar de entradas anteriores, mas tinham dificuldade com sequências longas, o que levou à criação das redes de Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM) para lidar com esse problema.
• 2014: as Unidades Recorrentes com Portas (GRUs) foram introduzidas como uma versão mais simples e rápida das LSTMs. Na mesma época, foram desenvolvidos mecanismos de atenção, permitindo que a IA se concentrasse nas partes mais importantes de uma sequência para compreendê-la melhor.
• 2017: A arquitetura Transformer introduziu uma nova forma de processar texto através da atenção multicabeça e do processamento paralelo. Ao contrário das RNNs, os Transformers podiam analisar sequências inteiras de uma só vez, sendo mais rápidos e melhores a compreender o contexto.

Desde 2018, modelos como BERT (representações de codificadores bidirecionais de Transformers) e GPT (Transformer generativo pré-treinado) usam Transformers, e o BERT introduziu o processamento bidirecional, no qual as informações fluem tanto para a frente quanto para trás. Esses avanços melhoraram muito a capacidade desses modelos de compreender e gerar linguagem natural.

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

Como funciona um LLM?#

Para entender como funciona um LLM (Grande Modelo de Linguagem), é importante primeiro esclarecer exatamente o que é um LLM.

Os LLMs são um tipo de modelo de base — sistemas de AI de uso geral treinados com conjuntos de dados de grandes dimensões. 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 instruções mínimas e são amplamente utilizados em AI generativa para criar conteúdo com base em indicações humanas. Conseguem inferir o contexto, fornecer respostas coerentes e relevantes, traduzir idiomas, resumir textos, responder a perguntas, ajudar na escrita criativa e até gerar ou depurar código.

Os LLMs são muito 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 de entrada que recebe. Em geral, os modelos com mais parâmetros tendem a oferecer um melhor desempenho.

Veja alguns exemplos de LLMs populares de 2024:

• GPT-4o: lançado em maio de 2024, GPT-4o é um modelo multimodal da OpenAI. Ele pode processar entradas de texto, imagens, áudio e vídeo.
• Claude 3.5: lançado 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 pelo custo-benefício e pelo alto desempenho em diversos benchmarks.
• Gemini 1.5: lançado em fevereiro de 2024 pela Google DeepMind, o Gemini 1.5 é um modelo multimodal capaz de lidar com textos, imagens e outros tipos de dados.

Os principais componentes de um LLM#

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) têm vários componentes fundamentais que trabalham juntos para compreender e responder aos prompts dos usuários. Alguns desses componentes são organizados em camadas. Cada camada realiza tarefas específicas no fluxo de processamento da linguagem.

Por exemplo, a camada de incorporação transforma palavras ou partes de palavras em vetores numéricos que capturam as relações entre elas.

Além disso, a camada feedforward analisa esses vetores para encontrar padrões. Enquanto isso, as codificações posicionais ajudam o modelo a acompanhar a ordem das palavras.

Outro componente importante é o mecanismo de atenção. Ajuda o modelo a concentrar-se nas partes mais relevantes dos dados de entrada, permitindo-lhe dar prioridade a palavras-chave ou expressões em vez de elementos menos importantes. Considera a tradução de «The cat sat on the mat» para francês: o mecanismo de atenção garante que o modelo associa «cat» a «le chat» e «mat» a «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 desenvolvidos e adaptados para finalidades específicas. Veja alguns exemplos de diferentes tipos de LLMs e seus recursos exclusivos:

• Modelos zero-shot: esses modelos conseguem realizar tarefas para as quais não foram treinados especificamente. Eles usam o conhecimento geral que aprenderam para entender novos prompts e fazer previsões sem precisar de treinamento adicional.
• Modelos ajustados: os modelos ajustados se baseiam em modelos gerais, mas passam por treinamento adicional para tarefas específicas. Esse treinamento adicional os torna muito eficazes em aplicações especializadas.
• Modelos multimodais: esses modelos avançados podem processar e gerar vários tipos de dados, como texto e imagens. Foram projetados para tarefas que exigem uma combinação de compreensão textual e visual. Alguns também conseguem localizar objetos em imagens, recurso que o VLM Leaderboard avalia em conjuntos de dados de detecção do mundo real.

A relação entre o processamento de linguagem natural e 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 textos, imagens ou código. Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) reúnem esses dois campos. Eles usam técnicas de NLP para compreender a linguagem e, em seguida, aplicam IA generativa para criar respostas originais, semelhantes às produzidas por humanos. Essa combinação permite que os LLMs processem a linguagem e gerem textos criativos e significativos, tornando-os úteis em tarefas como conversas, criação de conteúdo e tradução. Ao combinar os pontos fortes do NLP e da IA generativa, os LLMs possibilitam que as máquinas se comuniquem de uma forma natural e intuitiva.

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

Aplicações de LLMs em diferentes setores#

Agora que explicamos o que é um LLM e como ele funciona, vamos conferir alguns casos de uso em diferentes setores que mostram o potencial dos LLMs.

Uso de LLMs na tecnologia jurídica#

Os modelos de IA estão transformando o setor jurídico, e os LLMs tornaram tarefas como pesquisa e elaboração de documentos jurídicos muito mais rápidas para os advogados. Eles podem ser usados para analisar rapidamente textos jurídicos, como leis e processos anteriores, e encontrar as informações necessárias aos advogados. Os LLMs também podem ajudar a redigir documentos jurídicos, como contratos ou testamentos.

Curiosamente, os LLMs não são úteis apenas para investigação e elaboração de rascunhos — também são 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 apresentando recomendações para as resolver. Ao analisar contratos, os LLMs podem destacar detalhes importantes, identificar riscos ou erros e sugerir alterações.

Fig. 4. Visão geral de como os LLMs podem ser usados em pesquisas jurídicas.

Varejo e comércio eletrônico: chatbots com 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 o processo de compra, ajudando-os a escolher produtos, adicioná-los ao carrinho e concluir o pagamento.

Além disso, chatbots baseados em LLM podem responder a perguntas frequentes de clientes sobre produtos, serviços e envio. Isso libera os atendentes do serviço ao cliente para lidar com problemas mais complexos. Um ótimo exemplo é o chatbot de IA da Amazon, Rufus. Ele usa LLMs para gerar resumos de avaliações de produtos. O Rufus também pode recomendar opções de tamanho de roupas aos clientes.

LLMs em pesquisa e no meio acadêmico#

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

Quando são ajustados com manuais escolares, os LLMs podem proporcionar uma experiência de aprendizagem personalizada, permitindo que os estudantes aprendam ao seu próprio ritmo e se concentrem nos temas que consideram difíceis. Os professores também podem utilizar LLMs para corrigir trabalhos dos estudantes, 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 estudantes a aceder a conteúdos educativos na sua língua materna.

Fig. 5. Exemplo de tradução de texto usando um LLM.

Vantagens e desvantagens dos grandes modelos de linguagem#

Os LLMs oferecem muitos benefícios: compreendem a linguagem natural, automatizam tarefas como resumo e tradução e ajudam na programação. Eles conseguem combinar informações de diferentes fontes, resolver problemas complexos e dar suporte à comunicação multilíngue, o que os torna úteis em muitos setores.

No entanto, também apresentam desafios, como o risco de disseminarem informações falsas, as preocupações éticas associadas à criação de conteúdo realista, mas falso, e as imprecisões ocasionais em áreas críticas. Além disso, podem ter um impacto ambiental significativo: um estudo de 2019 estimou que o treino de um único modelo de grande dimensão pode gerar tanto carbono como cinco automóveis ao longo de toda a sua vida útil. É fundamental equilibrar as vantagens destes modelos com as suas limitações para os utilizar de forma responsável.

Principais conclusões#

Os grandes modelos de linguagem estão transformando a forma como usamos a IA generativa, facilitando a compreensão e a criação de textos semelhantes aos escritos por humanos pelas máquinas. Eles estão ajudando setores como o jurídico, o varejo e a educação a se tornarem mais eficientes, seja na elaboração de documentos, na recomendação de produtos ou na criação de experiências de aprendizagem personalizadas.

Embora os LLMs ofereçam muitos benefícios, como economizar tempo e simplificar tarefas, eles também trazem desafios, como problemas de precisão, questões éticas e impacto ambiental. À medida que esses modelos melhoram, eles devem desempenhar um papel ainda maior em nosso cotidiano e no ambiente de trabalho.

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