Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Models ou LLMs) são um tipo de modelo de Inteligência Artificial criado para entender e gerar texto.

Esses modelos são treinados em grandes volumes de dados da internet, aprendendo padrões sobre como as palavras e frases são comumente usadas juntas. Quando alimentado com uma nova entrada de texto, um LLM tentará prever ou gerar a continuação mais provável desse texto com base no que aprendeu durante o treinamento. Embora os LLMs já existam há algum tempo, ganharam a mídia através do ChatGPT, interface de chat para modelos LLM GPT-3 e GPT-4.

Muitos modelos LLM são criados com Deep Learning através de arquitetura Transformer. Aqui na DSA os LLMs são estudados em diversos projetos do curso de Processamento de Linguagem Natural com Transformers, da Formação Engenheiro de IA.

Vamos trazer para você uma série de artigos sobre os LLMs. E vamos começar respondendo: O Que São Large Language Models (LLMs)?

Aproveite a leitura.

Compreendendo os LLMs

Os Large Language Models (LLMs) são modelos de aprendizado de máquina (Machine Learning) que usam algoritmos de aprendizado profundo (Deep Learning) para processar e entender a linguagem natural.

Esses modelos são treinados em grandes quantidades de dados de texto para aprender padrões e relacionamentos entre entidades no idioma. Os LLMs podem realizar muitos tipos de tarefas de linguagem, como tradução de idiomas, análise de sentimentos, conversas de chatbot e muito mais. Eles podem entender dados textuais complexos, identificar entidades e relacionamentos entre eles e gerar um novo texto coerente e gramaticalmente preciso.

Os LLMs têm visto uma série de avanços significativos nos últimos anos. Por exemplo, o GPT-3 da OpenAI, lançado em 2020, tem 175 bilhões de parâmetros e ficou famoso ao gerar texto preciso a partir de entradas feitas no ChatGPT. Outras melhorias incluem avanços na compreensão de contexto de longo alcance, a capacidade de gerar respostas mais coerentes e relevantes e a capacidade de entender e responder a uma variedade maior de entradas de texto.

Há uma série de aplicações potenciais para LLMs. Eles são frequentemente usados para tarefas como responder perguntas, escrever redações, traduzir texto, resumir documentos, gerar código em linguagem de programação e muito mais. Eles também são usados em chatbots, assistentes digitais e em muitas outras aplicações onde a geração ou compreensão de texto é necessária.

No entanto, também há várias questões éticas associadas ao uso de LLMs. Por exemplo, devido à natureza do treinamento dos LLMs, eles podem refletir e perpetuar os preconceitos presentes nos dados de treinamento. Além disso, os LLMs podem gerar informações falsas ou enganosas, pois não têm uma compreensão do mundo real e dependem apenas dos padrões que aprenderam durante o treinamento.

Questões de privacidade também surgem, pois os LLMs podem gerar informações sensíveis que estavam presentes nos dados de treinamento. Finalmente, há preocupações sobre o uso potencial de LLMs para fins mal-intencionados, como a criação de textos enganosos ou difamatórios.

Para lidar com essas questões éticas, organizações como OpenAI, Microsoft e Google estão implementando uma série de salvaguardas. Isso inclui a introdução de diretrizes rigorosas para os revisores que revisam e ajustam a saída do modelo, o desenvolvimento de tecnologias para tornar os modelos mais controláveis e a realização de pesquisas para melhorar a compreensão e a mitigação dos preconceitos do modelo.

Como Um LLM é Construído?

Um LLM é um tipo avançado de modelo de linguagem que é treinado usando técnicas de aprendizado profundo em grandes quantidades de dados de texto. Esses modelos são capazes de gerar texto semelhante ao humano e executar várias tarefas de Processamento de Linguagem Natural.

Em contraste, a definição de um modelo de linguagem refere-se ao conceito de atribuir probabilidades a sequências de palavras, com base na análise de corpora de texto. Um modelo de linguagem pode ser de complexidade variável, desde modelos simples de n-gram até modelos de rede neural mais sofisticados.

No entanto, o termo “large language model” geralmente se refere a modelos que usam técnicas de aprendizado profundo e possuem um grande número de parâmetros, que podem variar de milhões a bilhões (e já estamos na casa do trilhão). Esses modelos podem capturar padrões complexos de linguagem e produzir textos que muitas vezes são indistinguíveis daqueles escritos por humanos.

Mas não se engane. Não há “inteligência” real nos modelos LLM. Eles são grandes modelos, treinados com grandes volumes de dados, que realizam matemática e estatística em alta velocidade para prever sequências de palavras. O modelo não tem consciência do que está respondendo ao gerar texto, sendo trabalho do Cientista de Dados ou Engenheiro de IA testar e verificar as saídas antes de usá-las.

Um modelo LLM é normalmente muito grande para ser executado em um único computador e, portanto, é normalmente fornecido como um serviço por meio de uma API ou interface web. Esses modelos são treinados em grandes quantidades de dados de texto de fontes como livros, artigos, sites e várias outras formas de conteúdo escrito. Ao analisar as relações estatísticas entre palavras, frases e sentenças por meio desse processo de treinamento, os modelos podem gerar respostas coerentes e contextualmente relevantes para prompts ou consultas.

O modelo GPT-3 do ChatGPT, por exemplo, foi treinado em grandes quantidades de dados de texto da Internet, dando-lhe a capacidade de entender vários idiomas e possuir conhecimento de diversos tópicos. Como resultado, pode produzir texto em vários estilos. Embora seus recursos possam parecer impressionantes, incluindo tradução, resumo de texto e resposta a perguntas, eles não são surpreendentes, visto que essas funções operam usando “gramáticas” especiais que correspondem aos prompts. Veremos mais a frente nesta série de artigos sobre a arquitetura desses modelos.

Mas, para extrair o máximo de LLMs e aplicações como o ChatGPT, é preciso saber escrever prompts efetivos (entradas de texto para o modelo LLM), exatamente como ensinamos no curso Prompt Engineering com ChatGPT Para Análise de Dados e Data Science.

Acesse aqui segundo artigo da série em nosso Blog.

Equipe DSA