LLM (Large Language Models ou Grandes modelos de linguagem) são uma categoria de modelos de base de IA treinados com imensas quantidades de dados, tornando-os capazes de entender e gerar linguagem natural e outros tipos de conteúdo para executar uma grande variedade de tarefas.
Os LLMs se tornaram um nome familiar graças ao papel que desempenharam, trazendo a IA generativa para a vanguarda do interesse público, bem como o ponto em que as organizações estão se concentrando para adotar a inteligência artificial em várias funções de negócios e casos de uso.
Fora do contexto empresarial, pode parecer que os LLMs chegaram do nada ,assim como os novos desenvolvimentos em IA generativa. No entanto, muitas empresas, inclusive a IBM, passaram anos implementando LLMs em diversos níveis para aprimorar seus recursos de compreensão de linguagem natural (NLU) e processamento de linguagem natural (NLP). Isso ocorreu ao lado de avanços em machine learning, modelos de machine learning, algoritmos, redes neurais e modelos de transformadores que oferecem a arquitetura para esses sistemas de IA.
Os LLMs são uma classe de modelos de base, treinados com enormes quantidades de dados para fornecer os recursos fundamentais necessários para impulsionar vários casos de uso e aplicativos, bem como resolver uma infinidade de tarefas. Isso está em forte contraste com a ideia de construir e treinar modelos específicos de domínio para cada um desses casos de uso individualmente, o que é proibitivo sob muitos critérios (principalmente em custo e infraestrutura), sufoca sinergias e pode até mesmo levar a um desempenho inferior.
Os LLMs representam um avanço significativo no NLP e na inteligência artificial e são facilmente acessíveis ao público por meio de interfaces como o Open IA Chat GPT-3 e o GPT-4, que conquistaram o apoio da Microsoft. Outros exemplos incluem os modelos Llama da Meta e representações de codificadores bidirecionais do Google de transformadores (BERT/RoBERTa) e modelos PaLM. A IBM lançou recentemente sua série de modelos Granite no watsonx.ai, que tornou-se a base de IA generativa para outros produtos IBM, como watsonx Assistant e watsonx Orchestrate.
Em poucas palavras, os LLMs são projetados para entender e gerar texto como um humano, além de outras formas de conteúdo, com base na vasta quantidade de dados utilizados para treiná-los. Eles têm a capacidade de inferir do contexto, gerar respostas coerentes e contextualmente relevantes, traduzir para outros idiomas além do inglês, resumir textos, responder a perguntas (conversas gerais e perguntas frequentes) e até mesmo auxiliar em tarefas de redação criativa ou geração de código.
Eles são capazes de fazer isso graças a bilhões de parâmetros que permitem que capturem padrões complexos na linguagem e executem uma ampla variedade de tarefas relacionadas a linguagem. Os LLMs estão revolucionando aplicativos em várias áreas, desde chatbots e assistentes virtuais até geração de conteúdo, assistência de pesquisa e tradução de idiomas.
Enquanto continuam evoluindo e melhorando, os LLMs estão prontos para remodelar a maneira como interagimos com a tecnologia e acessamos as informações, tornando-os uma parte essencial do cenário digital moderno.
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Os LLMs operam utilizando técnicas de deep learning e grandes quantidades de dados textuais. Esses modelos geralmente são baseados em uma arquitetura de transformador, como o transformador generativo pré-treinado, que se destaca no tratamento de dados sequenciais como entrada de texto. Os LLMs consistem em várias camadas de redes neurais, cada uma com parâmetros que podem ser ajustados durante o treinamento, que são aprimorados ainda mais por uma numerosa camada conhecida como mecanismo de atenção, que se concentra em partes específicas dos conjuntos de dados.Neural Networks
Durante o processo de treinamento, esses modelos aprendem a prever a próxima palavra em uma frase com base no contexto fornecido pelas palavras anteriores. O modelo faz isso atribuindo uma pontuação de probabilidade à recorrência de palavras que foram tokenizadas, dividido em sequências menores de caracteres. Esses tokens são então transformados em embeddings, que são representações numéricas deste contexto.
Para garantir a precisão, esse processo envolve o treinamento do LLM em grandes quantidades de texto (na casa dos bilhões de páginas), permitindo que ele aprenda gramática, semântica e relações conceituais por meio de aprendizado zero-shot e autossupervisionado. Depois de treinados nesses dados de treinamento, os LLMs são capazes de gerar texto prevendo de forma autônoma a próxima palavra com base nas informações que recebem e com base nos padrões e conhecimentos adquiridos. O resultado é uma geração de linguagem coerente e contextualmente relevante que pode ser aproveitada para uma ampla variedade de tarefas de NLU e geração de conteúdo.
O desempenho do modelo também pode ser aumentado por meio de engenharia imediata, ajuste rápido, ajuste fino e outras táticas, como aprendizagem de reforço com feedback humano (RLHF) para remover os vieses, discurso de ódio e respostas factualmente incorretas conhecidas como "alucinações" que muitas vezes são subprodutos indesejados de treinamento em tantos dados não estruturados. Esse é um dos aspectos mais importantes para garantir que os LLMs de nível empresarial estejam prontos para uso e não exponham as organizações a responsabilidades indesejadas nem causem danos à sua reputação.
Os LLMs estão redefinindo um número cada vez maior de processos de negócios e provaram sua versatilidade em uma infinidade de casos de uso e tarefas em vários setores. Eles ampliaram a IA de conversação em chatbots e assistentes virtuais (como o watsonx Assistant da IBM e o BARD do Google) para aprimorar as interações que sustentam a excelência no atendimento ao cliente, apresentando respostas sensíveis ao contexto que imitam as interações com agentes humanos.
As LLMs também se destacam na geração de conteúdo, automatizando a criação de conteúdo para artigos de blog, materiais de marketing ou vendas e outras tarefas que envolvem escrita. Na pesquisa e no ambiente acadêmico, ajudam a resumir e extrair informações de vastos conjuntos de dados, acelerando a descoberta do conhecimento. Os LLMs também desempenham um papel vital na tradução de idiomas, rompendo barreiras linguísticas, apresentando traduções precisas e contextualmente relevantes. Podem até mesmo ser usados para escrever código, ou "traduzir" entre linguagens de programação.
Além disso, contribuem para a acessibilidade auxiliando pessoas com deficiências, incluindo aplicativos de conversão de texto em voz e geração de conteúdo em formatos acessíveis. Da área de saúde às finanças, os LLMs estão transformando os setores, simplificando processos, melhorando as experiências dos clientes e permitindo uma tomada de decisão mais eficiente e baseada em dados.
O mais interessante é que todos esses recursos são fáceis de acessar, em alguns casos, bastando literalmente a integração com uma API.
Veja a seguir uma lista com algumas das áreas mais importantes onde os LLMs beneficiam as organizações:
Geração de texto: habilidades de geração de linguagem, como escrever e-mails, postagens para blogs ou outro conteúdo de formato médio a longo, em resposta a solicitações que podem ser refinadas e polidas. Um excelente exemplo é a geração aumentada de recuperação (RAG).
Resumo de conteúdo: resuma artigos longos, notícias, relatórios de pesquisa, documentação corporativa e até mesmo o histórico do cliente em textos completos adaptados ao formato de saída.
Assistentes de IA: chatbots que respondem a consultas de clientes, executam tarefas de back-end e apresentam informações detalhadas em linguagem natural como parte de uma solução de atendimento ao cliente integrada e self-service.
Geração de código: auxilia os desenvolvedores na construção de aplicativos, encontrando erros no código e descobrindo problemas de segurança em diversas linguagens de programação, inclusive “traduzindo” entre elas.
Análise de sentimento: analise o texto para determinar o tom do cliente a fim de entender a opinião dos clientes em grande volume e ajudar no gerenciamento da reputação da marca.
Tradução de idiomas: oferece cobertura mais ampla para organizações em diversos idiomas e geografias, com traduções fluentes e recursos multilíngues.
Os LLMs podem afetar todos os setores, de finanças a seguros, recursos humanos a saúde e muito mais, automatizando o autoatendimento do cliente, acelerando os tempos de resposta em um número crescente de tarefas, além de oferecer maior precisão, roteamento aprimorado e coleta inteligente de contexto.
As organizações precisam de uma base sólida em práticas de governança para aproveitar o potencial dos modelos de IA e revolucionar a maneira de fazer negócios. Isso significa fornecer acesso a ferramentas e tecnologias de IA confiáveis, transparentes, responsáveis e seguras. A governança e a rastreabilidade da IA também são aspectos fundamentais das soluções que a IBM oferece a seus clientes, de modo que as atividades que envolvem IA sejam gerenciadas e monitoradas para permitir o rastreamento de origens, dados e modelos de uma forma sempre auditável e responsável.
Treinamento em conjuntos de dados focados na empresa selecionados diretamente pela IBM para ajudar a mitigar os riscos que vêm com a IA generativa, para que os modelos sejam implementados de forma responsável e exijam entrada mínima para garantir que estejam prontos para o cliente.
O watsonx.ai oferece o acesso a modelos de código aberto da Hugging Face, modelos de terceiros, bem como à família de modelos pré-treinados da IBM. A série de modelos Granite, por exemplo, utiliza uma arquitetura de decodificador para apoiar uma variedade de tarefas de IA generativas direcionadas para casos de uso empresarial.
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Às vezes, o problema da IA e da automação é que elas são muito trabalhosas. Mas tudo isso está mudando graças aos modelos de base treinados previamente e de código aberto.
Desenvolvido pela IBM Research, os modelos Granite usam uma arquitetura "Decodificador", que é o que sustenta a capacidade dos grandes modelos de linguagem de hoje para prever a próxima palavra de uma sequência.
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Embora a adoção de IA generativa em toda a empresa continue difícil, as organizações que implementam com sucesso essas tecnologias podem alcançar vantagem competitiva significativa.
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