LLM: o que é e como funciona um grande modelo de linguagem

Imagine que você está conversando com seu assistente virtual e ele não apenas entende o que você diz, mas também responde com precisão, clareza e até uma pitada de humor. Ou pense em um tradutor que não só traduz palavras, mas capta nuances culturais e gírias locais, facilitando a comunicação global. Essas são apenas algumas das inovações que os Large Language Models (LLMs) estão trazendo para o nosso dia a dia.

Mas, afinal, o que são esses modelos? Como eles conseguem realizar essas tarefas tão complexas?

Neste artigo, vamos explorar juntos o universo dos LLMs e descobrir como eles estão revolucionando a inteligência artificial.

O que é LLM?

Large Language Models (LLMs) são avançados sistemas de inteligência artificial criados para entender e gerar texto de maneira similar à escrita humana. Em outras palavras, os LLMs funcionam como grandes “cérebros” artificiais que aprenderam a linguagem a partir de uma quantidade gigantesca de textos disponíveis na internet, livros, artigos, entre outros. Em português, são conhecidos como grandes modelos de linguagem, modelos de linguagem grande ou modelos de linguagem ampla.

Basicamente, um LLM pode prever qual será a próxima palavra em uma frase, ajudar a escrever textos completos e até responder perguntas complexas. Por exemplo, se você começar a digitar “O céu é azul porque…”, o modelo pode sugerir as seguintes continuações:

• “…a luz do sol se espalha na atmosfera.”
• “…as moléculas de ar são menores que a luz azul.”
• “…o nosso olho é mais sensível à cor azul.”

Esses modelos são redes neurais com várias aplicações práticas, como assistentes virtuais que respondem a perguntas, ferramentas de tradução automática, programas que escrevem artigos e até em chatbots que oferecem suporte ao cliente. Assim, os LLMs estão transformando a forma como interagimos com a tecnologia, tornando-a mais acessível e eficiente para todos por meio da linguagem natural.

Modelos de linguagem ou grandes modelos de linguagem: qual é a diferença?

A diferença entre um modelo de linguagem e um grande modelo de linguagem (LLM) reside principalmente na escala e nas capacidades de cada um.

Um modelo de linguagem é uma inteligência artificial projetada para entender e gerar texto baseado em padrões extraídos de dados textuais. Esses modelos utilizam técnicas de machine learning para analisar esses padrões, permitindo que prevejam palavras subsequentes em um texto, respondam perguntas simples e realizem tarefas básicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). No entanto, são de menor escala geralmente, possuindo um número limitado de parâmetros, o que restringe sua capacidade de realizar tarefas mais complexas. Exemplos mais simples incluem alguns dos primeiros modelos de PLN, como os utilizados em corretores ortográficos e mecanismos de busca.

Por outro lado, os grandes modelos de linguagem são versões mais avançadas e extensas dos modelos de linguagem. Treinados com vastas quantidades de dados textuais, utilizam um número significativamente maior de parâmetros, muitas vezes na casa dos bilhões ou até trilhões. Isso permite que os LLMs tenham um entendimento muito mais profundo e uma capacidade de geração de texto muito mais sofisticada e precisa. Exemplos incluem modelos como o GPT-3 e GPT-4 da OpenAI, capazes de realizar tarefas avançadas de IA generativa e usados em diversas aplicações, desde chatbots até criação de conteúdo e análises de dados complexos.

Principais exemplos e aplicações práticas dos LLMs

LLMs utilizam arquiteturas avançadas baseadas em transformadores para aprender padrões complexos em grandes volumes de texto, como é o caso do GPT-3, da OpenAI. Dessa forma, eles podem produzir respostas coerentes e contextualmente relevantes em uma variedade de aplicações, desde chatbots até sistemas de tradução automática. Em outras palavras, LLMs representam um avanço significativo na capacidade das máquinas de processar e gerar linguagem natural, revolucionando áreas como:

• Educação: atuando como tutores virtuais, ajudando os estudantes a entender conceitos complexos e fornecendo feedback imediato.
• Saúde: analisando registros médicos, ajudando no diagnóstico de doenças e melhorando a comunicação entre médicos e pacientes.
• Segurança: monitorando e analisando grandes volumes de dados para detectar ameaças potenciais e melhorar a segurança cibernética.
• Esportes: analisando dados de desempenho, ajudando no planejamento de estratégias e oferecendo insights sobre o treinamento de atletas.

A seguir, estão os principais exemplos de LLMs na prática.

GPT-3/GPT-4 da OpenAI

Os modelos GPT-3 e GPT-4 da OpenAI são alguns dos exemplos mais avançados de Large Language Models. Amplamente reconhecidos por sua capacidade de gerar textos coerentes e criativos, servem para uma variedade de aplicações práticas, tais como assistentes virtuais e chatbots, onde ajudam a proporcionar interações mais naturais e eficientes com os usuários. Além disso, são comumente aplicados na criação de conteúdo, redigindo artigos, blogs e até livros, auxiliando escritores, jornalistas e até mesmo tradutores, melhorando a comunicação entre diferentes idiomas.

DALL-E e sua capacidade de geração de imagens

Outro exemplo notável é o DALL-E, também da OpenAI. Este modelo é renomado por sua capacidade de gerar imagens a partir de descrições textuais. Ou seja, o DALL-E pode interpretar instruções textuais e gerar imagens correspondentes, abrindo novas possibilidades para design gráfico, publicidade e outras áreas criativas.

Gemini e sua importância na compreensão de linguagem natural

O Gemini, desenvolvido pelo Google, é crucial para a compreensão de linguagem natural em motores de busca. Seu impacto também se estende ao aprimoramento de assistentes virtuais, tornando a interação com dispositivos inteligentes mais intuitiva e eficaz.

Gemini é aplicado em várias áreas, como:

1. Motores de busca: melhoria da relevância e precisão dos resultados de pesquisa, proporcionando uma experiência de usuário mais eficiente.
2. Análise de dados: interpretação de grandes volumes de dados textuais para extrair insights valiosos.
3. Assistentes virtuais: suporte aprimorado em assistentes virtuais, como o Google Assistant, oferecendo respostas mais contextualmente relevantes e precisas.

Impacto dos LLMs na criação de conteúdo

Os LLMs estão revolucionando a criação de conteúdo. Por exemplo, ferramentas de IA geram textos usados para marketing, educação e entretenimento. Além disso, esses modelos são capazes de adaptar o estilo e o tom do texto conforme a necessidade, oferecendo soluções personalizadas para diferentes públicos.

Quais são os benefícios de usar grandes modelos de linguagem (LLMs)?

O principal objetivo dos LLMs é melhorar a interação entre humanos e máquinas por meio da compreensão e geração de linguagem natural. Os benefícios de usar LLMs incluem:

1. Compreensão e geração de texto em linguagem natural

Uma das capacidades mais marcantes dos LLMs é sua habilidade de compreender e gerar texto em linguagem natural com alta precisão. Isso permite que eles realizem tarefas complexas, como redigir artigos, resumir textos longos, responder a perguntas e até mesmo criar conteúdo criativo como histórias e poesias.

2. Automação de atendimento ao cliente

Os LLMs se integram a sistemas de atendimento ao cliente para fornecer suporte instantâneo e preciso. Eles conseguem entender e responder a uma ampla gama de perguntas, resolver problemas comuns e até mesmo lidar com consultas mais complexas, melhorando a experiência do cliente e reduzindo a necessidade de intervenção humana.

3. Tradução baseada em localização

Os modelos de linguagem grande são altamente eficazes em traduções automáticas. Eles podem traduzir texto entre diferentes idiomas com um grau significativo de precisão, facilitando a comunicação global e a localização de conteúdo para diferentes mercados. Isso é particularmente útil para empresas que operam em múltiplos países e precisam adaptar seu conteúdo rapidamente.

4. Criação de conteúdo

A capacidade dos LLMs de gerar texto coerente e contextualmente relevante os torna ferramentas valiosas para a criação de conteúdo. Jornalistas, redatores e profissionais de marketing podem usar esses modelos para gerar esboços de artigos, posts em redes sociais, descrições de produtos e muito mais, economizando tempo e aumentando a produtividade.

5. Pesquisa e desenvolvimento

No campo da pesquisa, os LLMs podem analisar grandes volumes de dados textuais, identificar padrões e extrair insights valiosos. Eles podem revisar literatura científica, gerar hipóteses e até mesmo ajudar na redação de artigos acadêmicos. Isso acelera o progresso científico e facilita a descoberta de novos conhecimentos.

6. Educação e treinamento

Os LLMs podem servir como assistentes de aprendizado personalizados, ajudando estudantes a entender conceitos complexos, responder a perguntas e fornecer feedback imediato sobre suas respostas. Eles também podem criar materiais educativos adaptativos, que se ajustam às necessidades individuais dos alunos.

7. Assistência em programação

Desenvolvedores de software podem se beneficiar dos LLMs ao obter assistência na escrita de código. Ferramentas como o GitHub Copilot, alimentadas por LLMs, oferecem sugestões de código, detectam erros e ajudam a otimizar programas. Isso aumenta a eficiência dos desenvolvedores e reduz o tempo gasto em tarefas repetitivas.

8. Análise de sentimento e mineração de texto

Empresas podem usar LLMs para analisar o sentimento de clientes em relação a produtos e serviços, monitorando redes sociais, avaliações e outras formas de feedback. A mineração de texto permite extrair informações úteis de grandes volumes de dados não estruturados, auxiliando na tomada de decisões estratégicas.

9. Personalização de experiências

Os LLMs são capazes de personalizar a experiência do usuário em diferentes plataformas, adaptando recomendações de conteúdo, anúncios e interações com base nas preferências e comportamentos individuais dos usuários. Isso melhora o engajamento e a satisfação do cliente.

10. Inovação em assistência médica

No setor de saúde, os LLMs podem auxiliar na análise de registros médicos, oferecer suporte no diagnóstico de condições, gerar resumos de pesquisas médicas e ajudar na comunicação entre médicos e pacientes. Isso pode levar a melhores resultados de saúde e maior eficiência nos cuidados médicos.

Quais são as limitações e desvantagens dos grandes modelos de linguagem (LLMs)?

Embora os LLMs tenham revolucionado a inteligência artificial e o processamento de linguagem natural, eles não são isentos de limitações e desvantagens. Compreender esses desafios é essencial para usar esses modelos de forma eficaz e ética. Aqui estão algumas das principais limitações dos LLMs:

1. Recursos computacionais

Os LLMs, como o GPT-3 e seus sucessores, exigem uma quantidade massiva de recursos computacionais tanto para o treinamento quanto para a inferência. O treinamento desses modelos consome vastas quantidades de energia e requer hardware especializado, como GPUs e TPUs de alta performance. Isso não só encarece o processo, mas também levanta questões sobre a sustentabilidade ambiental e o impacto energético.

2. Necessidade de grandes quantidades de dados

Para atingir alta performance, os LLMs precisam ser treinados em enormes conjuntos de dados. Esses dados, geralmente extraídos da internet, podem conter vieses, informações desatualizadas ou inadequadas. A coleta, o armazenamento e o processamento de tais volumes de dados representam desafios logísticos e de privacidade significativos.

3. Viés e desinformação

Os LLMs aprendem a partir dos dados em que são treinados. Se esses dados contêm preconceitos ou desinformação, os modelos podem replicar e amplificar esses vieses. Isso pode resultar em respostas tendenciosas, discriminatórias ou factualmente incorretas. A responsabilidade de mitigar esses vieses recai sobre os desenvolvedores, que devem implementar estratégias para identificar e corrigir tais problemas.

4. Falta de compreensão profunda

Apesar de serem altamente sofisticados, os LLMs não possuem verdadeira compreensão ou consciência. Eles operam baseados em padrões estatísticos e não compreendem o contexto ou o significado subjacente das informações que processam. Isso pode levar a respostas que parecem coerentes na superfície, mas que são incorretas ou fora de contexto.

5. Segurança e abuso

A capacidade dos LLMs de gerar texto convincente pode ser explorada para fins maliciosos, como a criação de deepfakes textuais, desinformação, spam ou phishing. A facilidade com que esses modelos podem criar conteúdo enganoso ou prejudicial levanta preocupações significativas sobre segurança e ética.

6. Interpretação e transparência

Os LLMs são frequentemente considerados “caixas pretas”, onde é difícil entender como exatamente eles chegam a determinadas respostas ou decisões. A falta de transparência e interpretabilidade pode ser um problema em aplicações onde a explicabilidade é crucial, como em diagnósticos médicos ou decisões financeiras.

7. Custos de implementação

Implementar e manter LLMs em produção pode ser caro. Além dos custos de hardware e energia, há despesas contínuas relacionadas à manutenção, atualização e mitigação de vieses e problemas de segurança. Esses custos podem ser proibitivos para pequenas empresas ou instituições com orçamento limitado.

8. Dependência tecnológica

A crescente dependência de LLMs para diversas aplicações pode levar a uma sobrecarga tecnológica, onde empresas e indivíduos se tornam excessivamente dependentes dessas ferramentas. Isso pode reduzir a capacidade crítica e a criatividade humana, além de criar riscos caso essas tecnologias falhem ou sejam comprometidas.

Como um LLM funciona?

Os Large Language Models (LLMs) dependem de vastas quantidades de dados para serem treinados. Afinal, a qualidade e a diversidade desses dados são cruciais para o desempenho dos modelos.

Fontes de dados comuns

As fontes de dados utilizadas no treinamento dos LLMs variam amplamente. Por exemplo, incluem:

1. Textos da web: sites, blogs e fóruns fornecem uma enorme quantidade de texto variado e atualizado, os quais podem ser obtidos por meio de web scraping.
2. Livros e artigos acadêmicos: fontes mais formais e estruturadas que ajudam a enriquecer o vocabulário e a compreensão de contextos específicos.
3. Redes sociais: dados de plataformas como Facebook e X contribuem para o entendimento de linguagem informal e gírias.
4. Documentos corporativos: manuais, relatórios e e-mails internos de empresas também servem para capturar a linguagem usada em ambientes profissionais.

Além disso, essas fontes de dados são frequentemente processadas e filtradas para remover informações irrelevantes ou inadequadas.

Como as IAs são treinadas?

O processo de treinamento das IAs envolve várias etapas cruciais:

1. Coleta de dados: primeiramente, coleta-se um grande volume de dados textuais de diversas fontes.
2. Pré-processamento: em seguida, os dados são limpos e normalizados para garantir consistência e qualidade.
3. Tokenização: divide-se os textos em tokens, que são as menores unidades de significado, como palavras ou subpalavras.
4. Treinamento do modelo: utilizando algoritmos avançados, treina-se o modelo para prever o próximo token em uma sequência, aprendendo assim a estrutura e o contexto da linguagem.
5. Validação e ajuste: avalia-se o desempenho do modelo em dados de validação, ajustando-se os parâmetros conforme necessário para melhorar a precisão.
6. Teste de generalização: por fim, deve-se testar o modelo treinado em dados novos para verificar sua capacidade de generalização.

Para quem deseja aprender mais sobre o treinamento de IAs, a Trilha Data Science e Machine Learning, da Asimov Academy, é uma excelente opção. Apesar de focar em modelos de machine learning, os princípios e etapas de treinamento são muito similares aos dos LLMs.

Algoritmos e arquitetura dos LLMs

Os LLMs utilizam arquiteturas e algoritmos sofisticados para interpretar e gerar linguagem natural. No entanto, entender esses componentes é essencial para apreciar o funcionamento interno desses modelos.

Modelos de linguagem natural e seus tipos

Existem vários tipos de modelos de linguagem natural, cada um com suas características e aplicações:

1. Transformers: utilizam mecanismos de atenção para lidar com sequências de texto, permitindo a compreensão de contextos longos e complexos. Exemplos incluem GPT-3 e BERT.
2. RNNs (Redes Neurais Recorrentes): modelos que processam sequências de dados uma etapa por vez, úteis para tarefas como tradução automática e reconhecimento de voz.
3. CNNs (Redes Neurais Convolucionais): embora mais comuns em visão computacional, também se aplicam a tarefas de linguagem natural para captar padrões locais em textos.

Como treinar um grande modelo de linguagem?

Treinar um LLM é um processo intensivo e complexo. Resumidamente, isso envolve:

1. Preparação dos dados: coleta, limpeza e organização dos dados textuais em um formato adequado.
2. Configuração do modelo: definição da arquitetura do modelo, como o número de camadas e a dimensão dos embeddings.
3. Inicialização e treinamento: inicialização dos pesos do modelo e treinamento usando algoritmos de otimização, como o Adam, em poderosas unidades de processamento gráfico (GPUs) ou unidades de processamento tensorial (TPUs).
4. Avaliação e ajuste: avaliação contínua do desempenho do modelo em dados de validação, ajustando hiperparâmetros e estratégias de regularização para evitar overfitting.
5. Implementação e fine-tuning: após o treinamento inicial, o modelo pode ser ajustado (fine-tuned) em tarefas específicas para melhorar seu desempenho em aplicações reais.

Portanto, o treinamento de LLMs requer não apenas dados de alta qualidade, mas também algoritmos eficientes e recursos computacionais robustos. Isso garante que os modelos possam lidar com a complexidade e a diversidade da linguagem natural de maneira eficaz.

Futuro dos LLMs na inteligência artificial

O futuro dos Large Language Models na inteligência artificial promete muitas inovações e tendências emergentes que estão prestes a transformar o campo.

Combinações de transformers e modelos de difusão

Uma das principais tendências é a combinação de transformers e modelos de difusão. Embora os transformers, como o GPT-3 e GPT-4, já tenham demonstrado um desempenho excepcional em tarefas de processamento de linguagem natural, os modelos de difusão trazem uma nova dimensão à geração de dados. Estes modelos são capazes de produzir imagens de alta qualidade começando a partir de ruído e refinando progressivamente a saída. Portanto, a integração dessas duas abordagens pode resultar em sistemas ainda mais robustos e versáteis, capazes de gerar tanto texto quanto imagens com alta precisão e coerência. Além disso, essa combinação promete avanços significativos na criação de conteúdos multimodais, permitindo que uma única IA possa gerar textos, imagens e até vídeos a partir de entradas textuais complexas.

Perspectivas para o desenvolvimento de LLMs

As perspectivas para o desenvolvimento de LLMs são vastas e promissoras. Por um lado, espera-se que os LLMs se tornem cada vez mais eficientes e acessíveis, devido a melhorias contínuas nos algoritmos e na infraestrutura computacional. Por outro lado, a ética e a governança dos LLMs estarão em foco, pois será crucial garantir a aplicação responsável e benéfica desses modelos para a sociedade.

Além disso, novos avanços em técnicas de treinamento, como o aprendizado federado, permitirão que os LLMs sejam treinados em dados distribuídos sem comprometer a privacidade, aumentando a segurança e a aplicabilidade em setores sensíveis, como saúde e finanças. Em suma, o futuro dos LLMs na IA é um campo dinâmico e em rápida evolução, com potencial para causar impactos profundos em diversas áreas da vida humana e da indústria.

O futuro próximo das IAs

No vídeo abaixo, o nosso professor Rodrigo Tadewald explica um pouco da sua visão sobre o que acredita ser um futuro de curto prazo das IAs, baseado no que ele tem visto sobre o mercado e limitações das atuais arquiteturas de redes neurais. Além disso, ele também explica como funcionam as redes neurais e depois usa essa explicação como base para explicar as LLMs.

Onde aprender mais sobre LLM?

Para aqueles que desejam aprofundar seus conhecimentos sobre Large Language Models (LLMs), a Asimov Academy oferece a Trilha Aplicações IA com Python. Esta trilha combina teoria e prática desde os fundamentos da inteligência artificial até a implementação de LLMs em projetos reais, começando com cursos introdutórios sobre IA e programação em Python.

A Trilha inclui cursos mais avançados como Engenharia de Prompts e Explorando a API da OpenAI, onde os alunos aprendem a criar prompts eficazes e utilizar a API da OpenAI. A Trilha também possui aulas específicas sobre LLMs, preparando os alunos para integrar essas ferramentas em suas aplicações Python.

Projetos práticos, desenvolvidos com a biblioteca Streamlit, permitem que os alunos criem webapps conectados a modelos de IA, como os projetos AsimovGPT e Asimov Transcripts. Esses projetos ajudam a solidificar o aprendizado e a aplicação prática dos conceitos.

Com atualizações constantes e novos projetos lançados todos os meses, a Trilha Aplicações IA com Python prepara os alunos para se destacarem no mercado de inteligência artificial. Ao concluí-la, os alunos estarão capacitados para aplicar LLMs em diversas iniciativas acadêmicas, profissionais ou pessoais.

Conclusão

Os LLMs representam um avanço significativo na capacidade das máquinas de processar e gerar linguagem natural. Eles estão na vanguarda da evolução da inteligência artificial, expandindo continuamente as fronteiras do que é possível com a tecnologia atual. Com suas capacidades impressionantes, os LLMs estão revolucionando áreas como atendimento ao cliente, educação, saúde, segurança e esportes, proporcionando melhorias tangíveis e transformadoras em nossa interação com a tecnologia.

No entanto, à medida que continuamos a desenvolver e integrar esses modelos em nossas vidas, é crucial refletirmos sobre as implicações éticas e os desafios que eles apresentam. Precisamos garantir a utilização justa e responsável dessas ferramentas, promovendo benefícios amplamente compartilhados. Assim, enquanto olhamos para o futuro com entusiasmo, também devemos nos comprometer com um desenvolvimento consciente e ético, garantindo que a revolução trazida pelos LLMs contribua para um mundo melhor e mais equitativo.