O que são Large Language Models

Escrito por humanos ou por inteligência artificial? As fronteiras estão se tornando cada vez mais borradas! Além da velocidade com que realizam tarefas, os modelos de aprendizado de máquina se destacam por sua complexidade no processamento de informações, produzindo resultados cada vez mais fiéis à linguagem natural humana.

Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) podem ser definidos como modelos de aprendizado de máquina capazes de realizar várias tarefas dentro do campo da linguagem. Eles são construídos com foco em compreender e gerar textos.

O termo "large" em LLM corresponde ao fato de ser um modelo treinado com uma vasta quantidade de dados, o que leva à capacidade de relacionar múltiplos aspectos e padrões da linguagem.

Qual é a utilidade e a característica distintiva do LLM?

Okay, a geração de texto por inteligência artificial não é a mais recente inovação, então o que diferencia o LLM? LLM surpreende precisamente por sua capacidade de gerar textos altamente coerentes, gramaticalmente corretos e cognitivamente convincentes.

LLMs podem realizar tarefas como tradução de idiomas, criar artigos completos do zero, resumir documentos, ajudar com assistência virtual e até mesmo programar. O diferencial é sua capacidade de interpretar múltiplas funções dentro do mesmo modelo.

O sucesso dos chatbots

Chatbots, como ChatGPT e Bard, são exemplos de tecnologias de inteligência artificial que utilizam LLMs. Essas interfaces ganharam muita popularidade nos últimos anos ao fornecer assistência virtual aprimorada aos usuários.

Eles podem lidar com tarefas que vão desde atividades administrativas como criar listas, organizar planilhas, fazer cálculos, agendar reuniões e formatar textos até tarefas mais criativas como oferecer dicas de viagem e até mesmo compor poemas!

ChatGPT é uma interface lançada em 2022 pela OpenAI. Ele usa os modelos de linguagem GPT-3.5 em sua versão gratuita e GPT-4.0 em sua versão paga.

Bard é uma interface desenvolvida pelo Google e lançada em 2023. Sua criação foi baseada no Modelo de Linguagem para Aplicações de Diálogo (LaMDA) e posteriormente incorporou o Modelo de Linguagem de Caminho (PaLM 2), capaz de fornecer respostas mais precisas. Como ainda está na fase de testes, esta interface só funciona no navegador e ainda não possui versões de aplicativos.

Desafios éticos da inteligência artificial

Aplicações de IA podem trazer muitas oportunidades para empresas, mas há questões éticas em relação ao uso de IA, como LLMs, às quais você deve prestar atenção. Os principais pontos de preocupação são:

Sensibilidade Política e Social: O treinamento do LLM não considera sensibilidade social, o que significa que pode gerar textos com algum grau de preconceito, incorreção política ou até mesmo conteúdo antiético. A aprendizagem de máquina carece de discernimento do mundo real, não importa quão bom seja o treinamento e quão grande seja o número de parâmetros, eles não têm filtros socialmente sensíveis como os humanos.

Fake News: Garantir que as informações estejam seguras é um ponto de preocupação ao usar LLMs. O treinamento de dados não inclui verificação de fatos. Não há compromisso dos dados com a verdade, o que pode levar a conteúdo desatualizado, interpretações superficiais, ou até mesmo, a geração de notícias falsas, ou textos maliciosos e difamatórios.

Segurança de Dados: Outro ponto relevante de preocupação é a segurança de dados. O treinamento não consegue distinguir entre o que é confidencial ou não, então é necessário revisar os dados compartilhados com o modelo, pois os LLMs devem se alimentar apenas de dados públicos e fontes confiáveis.

Para abordar esses dilemas, o trabalho tem sido feito para revisar as diretrizes de entrada e saída do modelo. Cientistas de dados e especialistas em IA já estão estudando técnicas para ajustar e melhorar a compreensão e precisão desses sistemas.

Como é construído um LLM?

Grandes Modelos de Linguagem são treinados com um grande número de parâmetros, chegando a bilhões. É um algoritmo massivo que combina aprendizado de máquina (o algoritmo aprende as regras por conta própria a partir dos dados inseridos) e tecnologias de deep learning (algoritmos de alto nível que imitam o cérebro neural humano). A imagem abaixo pode ajudar a entender:

O primeiro passo do treinamento é identificar o conjunto de dados, que no LLM é substancial. Após o treinamento, as camadas desta grande rede neural são configuradas (várias camadas de processamento não linear que simulam a forma como os neurônios pensam). Então, a aprendizagem supervisionada é usada para produzir informações relevantes a partir dos dados fornecidos e, por último, mas não menos importante, testes de desempenho no modelo são realizados.

Com esse volume de dados da internet de várias fontes (artigos, livros, sites, vídeos), o modelo os processa para prever sequências de palavras que geram texto convincente. Ele analisa o texto e prevê a próxima palavra, assim como as pessoas podem "intuir" frases em uma conversa ou ao ler um texto. No entanto, LLMs não possuem inteligência cognitiva. Eles só fornecem resultados com base no que lhes é fornecido anteriormente.

Treinar modelos de linguagem requer conhecimento técnico específico, software especializado e investimentos significativos. De acordo com uma visão técnica do modelo de linguagem GPT-3 da OpenAI, o custo da IA está aumentando exponencialmente.

Como escrever entradas de texto relevantes para LLMs?

Como os LLMs não possuem sua própria "inteligência", a maneira mais eficaz de melhorar a precisão dos resultados é usar os prompts corretos ao interagir com essa rede.

Com cada nova entrada de comando, o modelo expande seu banco de dados, sempre visando fornecer uma resposta mais precisa. Quanto mais contextual o comando de entrada, melhor a resposta obtida. Aqui está um exemplo:

As tecnologias dos Grandes Modelos de Linguagem apontam para uma revolução nos serviços relacionados à linguagem. Isso se tornará ainda mais desafiador a cada ano distinguir o que foi produzido por um humano ou por inteligência artificial?

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