O que é um grande modelo de linguagem (LLM)?
No mundo dinâmico da inteligência artificial, os grandes modelos de linguagem («large language model» em inglês, ou LLM) representam um avanço importante que revoluciona a forma como interagimos com a tecnologia. Estes modelos, baseados em técnicas de aprendizagem profunda, redefinem os limites do que é possível em matéria de processamento de linguagem natural (natural language processing» em inglês, ou NLP).
Definição de um grande modelo de linguagem
Um grande modelo de linguagem (LLM), ou «large language model» em inglês, é um algoritmo de aprendizagem profunda que pode executar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP). Os grandes modelos de linguagem utilizam modelos de transformação e são formados com recurso a grandes conjuntos de dados (daí o termo «grande»). Assim, podem reconhecer, traduzir, prever ou gerar texto ou outros tipos de conteúdos.
Os grandes modelos de linguagem também são conhecidos como redes neurais, que são sistemas informáticos inspirados no cérebro humano. Estas redes neurais trabalham em camadas.
Além de aprenderem línguas humanas para as aplicações de IA, os grandes modelos de linguagem também são capazes de realizar várias tarefas, como a escrita de código de software. Tal como com o cérebro humano, os grandes modelos de linguagem precisam de ser pré-preparados e aperfeiçoados para resolver problemas como a classificação de textos, a resposta a perguntas, o resumo de documentos e a geração de textos.
Os grandes modelos de linguagem também têm a capacidade de aprender. Esta capacidade vem dos conhecimentos que o modelo adquire à medida que aprende. Podemos pensar nestas «memórias» como a base de conhecimentos do modelo.
Principais componentes dos grandes modelos de linguagem
Os grandes modelos de linguagem são compostos por várias camadas de redes neurais. As camadas recorrentes, as camadas de antecipação, as camadas de integração e as camadas de atenção trabalham em conjunto para processar o texto de entrada e gerar conteúdo.
- A camada de integração cria integrações a partir do texto de entrada. Esta parte do grande modelo de linguagem capta os significados semânticos e sintáticos de entrada, para que o modelo possa compreender o contexto.
💡Exemplo: se o texto de entrada for: «Um gato persegue um cão», a camada de integração cria incorporações que codificam as relações entre as palavras, como o facto de que «perseguir» implica uma ação envolvendo o gato e o cão. - A camada de antecipação de um grande modelo de linguagem é constituída por várias camadas conectadas que transformam as camadas de entrada. Essas camadas permitem ao modelo realizar abstrações do mais alto nível, ou seja, compreender a intenção do utilizador em relação ao texto inserido.
💡 Exemplo: se o texto de entrada é «Reservar um voo de Nova Iorque para Londres», a camada de antecipação ajuda o modelo a reconhecer que a intenção do utilizador é encontrar informações sobre o voo, nomeadamente com partida e destino nestas cidades. - A camada recorrente interpreta as palavras do texto em sequência. Ela capta a relação entre as palavras de uma frase.
💡 Exemplo: na frase «Ela abriu a porta e o alarme disparou», a camada recorrente ajuda o modelo a entender que «o alarme » que disparou está ligado à ação «de abrir a porta». - A camada de atenção permite que um modelo de linguagem se concentre nas partes únicas do texto de entrada que são relevantes para a tarefa em curso. Esta camada permite que o modelo produza resultados mais precisos.
💡 Exemplo: para a questão «Qual é a capital de França?», a camada de atenção centra-se na palavra «França» aquando da geração da resposta, já que se trata da parte mais importante do texto de entrada para responder à pergunta.
Quais são os diferentes tipos de grandes modelos de linguagem?
Existe um conjunto evolutivo de termos para descrever diferentes tipos de modelos de linguagem em grande escala. Os tipos mais comuns são os seguintes:
Modelos «zero-shot»
Trata-se de modelos generalizados de grande dimensão, treinados num corpus de dados genéricos e capazes de gerar um resultado bastante preciso para casos de utilização gerais. Não é necessário realizar uma formação em IA adicional.
Modelos específicos a uma área
Uma formação suplementar num modelo «zero-shot» pode conduzir a um modelo aperfeiçoado que é específico de uma área.
Modelo de linguagem
Um modelo de linguagem é um tipo de LLM especificamente concebido para entender e gerar linguagem humana. Esses modelos são frequentemente usados para tarefas como tradução automática, geração de texto, resumo de texto e resposta a perguntas.
Modelo multimodal
Os LLM foram inicialmente concebidos para tratar apenas texto. Graças à abordagem multimodal, é possível tratar tanto texto como imagens.
As vantagens dos LLM
Devido às muitas aplicações existentes, os grandes modelos de linguagem mais abrangentes são particularmente úteis para a resolução de problemas. Fornecem informações num formato que os utilizadores podem facilmente compreender. Aqui estão algumas dessas vantagens:
Capacidades multilingues
Os LLM podem trabalhar em várias línguas sem necessitarem de uma reformulação completa. Por isso, são muito versáteis para aplicações de caráter mundial.
Aprendizagem «few-shot» e «zero-shot»
Estes modelos são capazes de gerar conteúdo sem a necessidade de grandes quantidades de entradas de texto. Podem executar tarefas ou responder a perguntas sobre assuntos que não abordaram durante o treino, o que é uma vantagem quando se trata de novos assuntos.
Compreensão semântica
Os LLM são capazes de compreender a semântica da linguagem. Podem entender as nuances, o contexto e até mesmo as emoções no texto de entrada, o que é valioso para a análise de sentimentos, recomendações de conteúdo e a geração de respostas realistas e humanas.
Eficiência e rentabilidade
Do ponto de vista orçamental, os LLM são muito rentáveis, pois não necessitam de atualizações importantes. Podem ser implementados na infraestrutura existente e utilizados para uma variedade de aplicações, reduzindo a necessidade de ferramentas especializadas.
Acessibilidade
Os grandes modelos de linguagem ajudam a tornar algumas tecnologias mais acessíveis. Permitem a criação de assistentes de voz, chatbots e outras aplicações que facilitam a utilização da tecnologia para pessoas que não são propriamente amantes de tecnologia ou que sofrem de uma deficiência.
Personalização
Os LLM podem ser aperfeiçoados para fornecerem recomendações e conteúdos personalizados. Isto é crucial em aplicações como a curadoria de conteúdo, onde podem aprender as preferências dos utilizadores e fornecer experiências à medida.
Aceleração da inovação
Estes modelos constituem uma base para a inovação rápida em matéria de compreensão e de geração de linguagem natural. Têm o potencial de promover avanços em várias áreas, dos cuidados de saúde à educação, automatizando tarefas e ajudando na tomada de decisões.
Eficiência dos dados
Os LLM podem trabalhar de forma eficiente com dados de treino limitados, o que os torna valiosos para tarefas em que a recolha de dados é difícil ou dispendiosa.
Tipos de aplicação com um LLM
Os LLM são cada vez mais populares porque podem ser facilmente utilizados para uma variedade de tarefas NLP, nomeadamente:
- A geração de textos: a capacidade de gerar textos sobre qualquer assunto no qual o LLM foi formado.
- Traduções: para os LLM formados em várias línguas, a capacidade de traduzir de uma língua para outra é uma funcionalidade comum.
- O resumo de conteúdo: resumir parágrafos ou várias páginas de um texto.
- A reescrita de conteúdo: a reescrita de um parágrafo ou de vários capítulos de texto.
- A classificação e a categorização: um LLM pode classificar e categorizar o conteúdo partilhado.
- A análise de sentimentos: a maioria dos LLM podem ser usados para análise de sentimentos, para ajudar os utilizadores a entenderem melhor a intenção de um determinado conteúdo ou resposta.
- Conversações de IA e chatbots: os LLM podem permitir uma conversa com um utilizador de uma maneira geralmente mais natural do que as gerações anteriores de tecnologias de IA.
Uma das utilizações mais comuns de IA conversacional é o chatbot. Existe sob diferentes formas, nas quais um utilizador interage segundo um modelo de perguntas e respostas. O chatbot IA baseado em LLM mais utilizado em 2023 foi o ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI. O ano de 2024 parece promissor para outras empresas que desejam inovar nesta área.
Quais são os diferentes tipos de grandes modelos de linguagem?
Existe um conjunto evolutivo de termos para descrever diferentes tipos de modelos de linguagem em grande escala. Os tipos mais comuns são os seguintes:
Compreender os fundamentos
Antes de começar, é importante ter uma boa compreensão da aprendizagem automática, do processamento de linguagem natural (NLP) e das arquiteturas de redes neurais, especialmente os modelos de transformação que são comumente utilizados em LLM. Deverá recrutar peritos ou começar a ter formação.
Treino do modelo
Esta etapa consiste em introduzir os dados recolhidos no modelo e permitir-lhe aprender progressivamente. O treino de um LLM pode ser demorado e exigir bastantes recursos informáticos, pois o modelo deve ajustar os seus parâmetros internos para gerar ou compreender a linguagem.
Recolha de dados
Uma base de LLM é constituída por um vasto conjunto de dados. Esta base inclui geralmente um grande número de textos provenientes de livros, de sites, de artigos e de outras fontes, para garantir que o modelo possa aprender uma variedade de estilos e contextos linguísticos.
Ajustamento e avaliação
Após a formação inicial, o modelo é normalmente aperfeiçoado com recurso a dados mais específicos que permitem melhorar o desempenho em determinadas tarefas ou áreas. É necessária uma avaliação contínua para medir a precisão do modelo e introduzir melhorias.
Escolha da infraestrutura adequada
Devido às exigências informáticas da formação em LLM, deverá ter acesso a hardware potente. Muitas vezes, isto significa que é preciso utilizar soluções cloud que oferecem GPU ou TPU* com desempenho elevado.
Implementação e manutenção
Depois de treinado, o modelo é utilizado no âmbito de aplicações reais. A manutenção contínua é necessária para atualizar o modelo com novos dados, adaptá-lo às mudanças na utilização do idioma e melhorá-lo em resposta ao feedback.
Seleção da arquitetura do modelo
Escolha uma arquitetura de rede neural. Os modelos de transformadores, como o BERT («Bidirectional Encoder Representations from Transformers») ou GPT («Generative Pre-trained Transformer»), são escolhas populares devido à sua eficiência.
Considerações éticas
É importante ter em conta as implicações éticas do seu LLM, incluindo as distorções nos dados de formação e a potencial utilização abusiva da tecnologia. Uma falha importante pode ridicularizar e desacreditar uma aplicação.
Tendo em conta a complexidade e os recursos necessários para este processo, a criação de um LLM é geralmente reservada a empresas que disponham de recursos importantes, ou a pessoas que tenham acesso a plataformas de cloud computing e a conhecimentos aprofundados em matéria de soluções IA e ML.
Perguntas frequentes
Quais são os principais LLM?
Os grandes modelos de linguagem (LLM) incluem o GPT-3 e o GPT-2 da OpenAI, o BERT, o T5 e o TransformerXL da Google para a compreensão contextual da linguagem. O RoBERTa (da Facebook AI e XLNet) combina as qualidades do GPT e do BERT e do ERNIE do Baidu, enquanto o ELECTRA brilha na área do pré-treino. O DeBERTa da Microsoft melhora a técnica de atenção.
Como avaliar as performances de um LLM?
A avaliação do desempenho dos LLM é baseada na avaliação de fatores como o domínio da linguagem, a coerência e a compreensão do contexto, a exatidão dos factos e a capacidade de gerar respostas relevantes e significativas.
Como funcionam os grandes modelos de linguagem?
Os modelos de linguagem em grande escala utilizam modelos transformativos e são formados com recurso a conjuntos enormes de dados. Assim, podem reconhecer, traduzir, prever ou gerar texto ou outros conteúdos. Os grandes modelos de linguagem também são conhecidos como redes neurais.
Qual é a diferença entre os grandes modelos de linguagem e a IA generativa?
A principal diferença entre os grandes modelos de linguagem (LLM) e a IA generativa reside na sua área de aplicação. Os LLM concentram-se especificamente na compreensão e na geração da linguagem humana, lidando com tarefas relacionadas com o texto. A IA generativa, por outro lado, é mais abrangente e pode criar vários tipos de conteúdo, como imagens, música e vídeos, além de texto.
O que é um modelo de transformador?
Um modelo de transformador é uma arquitetura de inteligência artificial avançada, usada principalmente no processamento de linguagem natural. Destaca-se pela sua capacidade de processar em simultâneo sequências de dados inteiras (como frases ou parágrafos), em vez de as analisar palavra a palavra. Esta abordagem, baseada em mecanismos de atenção, permite que o modelo compreenda o contexto e as relações entre as palavras de um texto, o que torna o processamento da linguagem mais eficiente e preciso.
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* Os GPU são processadores versáteis utilizados para jogos, gráficos e algumas tarefas de aprendizagem automática, sobressaindo no processamento paralelo. Os TPU, por sua vez, são especializados na aprendizagem automática, em particular para a formação e a execução eficazes de grandes modelos de IA, frequentemente utilizados no cloud e no edge computing.