O que são modelos de linguagem principais (LLMs)?

Compreender e processar a linguagem humana sempre foi um desafio difícil para a inteligência artificial. Os primeiros sistemas de IA muitas vezes tinham dificuldade para lidar com tarefas como traduzir idiomas, gerar textos significativos ou responder perguntas com precisão. Estes sistemas baseiam-se em regras rígidas ou métodos matemáticos básicos que não conseguem captar as nuances do contexto, da gramática ou do significado cultural. Como resultado, seus resultados muitas vezes erram o alvo, sejam irrelevantes ou incorretos. Além disso, o dimensionamento destes sistemas exige muito esforço manual, tornando-os menos eficientes à medida que o volume de dados aumenta. A necessidade de soluções flexíveis e inteligentes levou ao desenvolvimento de modelos de linguagem em larga escala (LLMs).

Compreendendo grandes modelos de linguagem (LLMs)

Grandes modelos de linguagem são sistemas avançados de IA projetados para processar, compreender e agir na linguagem humana. Ele é baseado em arquiteturas de aprendizado profundo – principalmente Transformers – treinados em grandes conjuntos de dados para executar muitas tarefas relacionadas à linguagem. Ao pré-treinar textos de diversas fontes, como livros, sites e artigos, os LLMs obtêm uma compreensão mais profunda de gramática, sintaxe, semântica e conhecimento global.

Alguns exemplos bem conhecidos incluem GPT (Transformador pré-treinado generativo) da OpenAI e BERT (Representações de codificador bidirecional de transformadores) do Google. Esses modelos são excelentes em tarefas como tradução de idiomas, geração de conteúdo, análise de sentimento e assistência editorial. Eles conseguem isso por meio da aprendizagem autodirigida, que lhes permite analisar o contexto, compreender o significado e produzir resultados relevantes e relevantes.

Detalhes técnicos e benefícios

A base técnica dos LLMs está na arquitetura Transformer, apresentada no influente artigo “Attention Is All You Need”. Este design usa mecanismos de autoatenção para permitir que o modelo se concentre em diferentes partes da sequência de entrada simultaneamente. Ao contrário das redes neurais tradicionais (RNNs) que processam sequências passo a passo, os Transformers analisam sequências inteiras de uma só vez, tornando-os mais rápidos e melhores na captura de relacionamentos complexos em textos longos.

O treinamento de LLMs exige muita computação, muitas vezes exigindo milhares de GPUs ou TPUs em execução por semanas ou meses. Os conjuntos de dados usados ​​podem atingir terabytes de tamanho, cobrindo muitos tópicos e idiomas. Alguns benefícios principais dos LLMs incluem:

• Escalabilidade: Eles são mais eficientes à medida que mais dados e poder de processamento são usados.
• Flexibilidade: LLMs podem lidar com vários trabalhos sem exigir ampla personalização.
• Compreensão do conteúdo: Ao observar o contexto da entrada, eles fornecem respostas apropriadas e relevantes.
• Passar na leitura: Depois de pré-treinados, esses modelos podem ser otimizados para tarefas específicas, economizando tempo e recursos.

Tipos de modelos de linguagem principais

Os principais modelos de linguagem podem ser classificados com base em seu design, finalidades de treinamento e casos de uso. Aqui estão alguns tipos comuns:

• Modelos autorregressivos: esses modelos, como o GPT, prevêem a próxima palavra em uma sequência com base nas palavras anteriores. Eles são particularmente eficazes na produção de textos coerentes e contextualmente relevantes.
• Modelos de codificação automática: Modelos como o BERT concentram-se na compreensão e codificação do texto de entrada, prevendo palavras contidas em uma frase. Essa abordagem bidirecional permite capturar o contexto em ambos os lados da palavra.
• Modelos sequência a sequência: esses modelos são projetados para tarefas que exigem a conversão de uma string em outra, como tradução automática. T5 (Transformador de transferência de texto para texto) é um excelente exemplo.
• Modelos multimodais: Alguns LLMs, como DALL-E e CLIP, vão além do texto e são treinados para compreender e processar muitos tipos de dados, incluindo imagens e texto. Esses modelos permitem tarefas como gerar imagens com descrições de texto.
• Modelos Específicos de Domínio: são projetados para setores ou empregos específicos. Por exemplo, o BioBERT é otimizado para análise de textos biomédicos, enquanto o FinBERT é otimizado para dados financeiros.

Cada tipo de modelo é projetado com um foco específico, o que o torna bem-sucedido em determinadas aplicações. Por exemplo, os modelos autoregressivos são melhores para escrita criativa, enquanto os modelos de autocodificação são mais adequados para tarefas cognitivas.

Resultados, detalhes de dados e informações adicionais

Os LLMs demonstraram habilidades notáveis ​​em todos os campos diferentes. Por exemplo, o GPT-4 da OpenAI teve um bom desempenho em testes padrão, mostrou inteligência na geração de conteúdo e até ajudou na depuração de código. De acordo com a IBM, os chatbots habilitados para LLM melhoram o suporte ao cliente, resolvendo dúvidas de forma mais eficaz.

Na área da saúde, os LLMs ajudam a analisar a literatura médica e apoiar decisões diagnósticas. O relatório da NVIDIA destaca como esses modelos estão ajudando na descoberta de medicamentos, analisando vários conjuntos de dados para identificar compostos promissores. Da mesma forma, no comércio eletrônico, os LLMs desenvolvem recomendações personalizadas e geram descrições de produtos envolventes.

O rápido desenvolvimento dos LLMs reflete-se na sua escala. O GPT-3, por exemplo, possui 175 bilhões de parâmetros, enquanto o PaLM do Google possui 540 bilhões. No entanto, esta medição rápida também traz desafios, incluindo elevados custos computacionais, preocupações com distorções nos resultados e potencial utilização indevida.

A conclusão

Os modelos linguísticos em grande escala representam um importante passo em frente na inteligência artificial, abordando desafios de longa data na compreensão e produção linguística. Sua capacidade de aprender com vários conjuntos de dados e de se adaptar a diferentes tarefas os torna uma ferramenta essencial para todos os setores. Dito isto, à medida que estes modelos evoluem, será importante abordar as suas implicações éticas, ambientais e sociais. Ao desenvolver e utilizar LLMs de forma responsável, podemos desbloquear todo o seu potencial para criar avanços tecnológicos significativos.

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Aswin AK é consultor da MarkTechPost. Ele está cursando seu diploma duplo no Instituto Indiano de Tecnologia, Kharagpur. Ele é apaixonado por ciência de dados e aprendizado de máquina, o que traz consigo uma sólida formação acadêmica e experiência prática na solução de desafios de domínio da vida real.