Large Language Models (LLMs): o que são e relação com a IA generativa

Os Large Language Models (LLMs) são arquiteturas de aprendizado profundo que utilizam redes neurais para compreender o contexto. Com essa capacidade, realizam diferentes tarefas de processamento de linguagem natural (PLN), como reconhecimento, previsão, tradução e geração de conteúdos.

O desenvolvimento desses modelos resulta do avanço da inteligência artificial (IA) e dos recursos de machine learning, impulsionando a necessidade de soluções mais sofisticadas e eficientes. Afinal, a capacidade de aprendizado da máquina abre novas possibilidades para empresas e desenvolvedores.

Nesse contexto, o PLN se torna ainda mais relevante, com uma demanda crescente por soluções precisas e escaláveis—características viabilizadas pelos LLMs.

Mas como esses modelos contribuem para resultados mais eficazes? Neste post, explicamos o conceito, o funcionamento da tecnologia, sua importância, desafios e limitações. Continue a leitura e descubra por que vale a pena implementá-los no seu negócio.

O que são Large Language Models?

Os Large Language Models são modelos de linguagem avançados que utilizam algoritmos de deep learning para realizar tarefas de PLN. Eles se baseiam em redes neurais compostas por transformadores, treinados com um grande volume de dados, o que lhes permite reconhecer e interpretar informações complexas.

Como funciona o LLM?

Os LLMs operam por meio de um aprendizado não supervisionado, baseado em deep learning e grandes volumes de texto. Durante o treinamento, o modelo recebe bilhões de palavras e frases para estudar, reter informações, criar conexões e reconhecer padrões linguísticos.

Esse processo é conhecido como inferência em IA, no qual o modelo analisa relações probabilísticas entre palavras para prever a estrutura das frases.

A tecnologia se baseia na arquitetura de modelos transformadores, em que cada camada da rede neural possui parâmetros ajustáveis ao longo do treinamento. Isso contribui para a alta precisão dos LLMs.

A seguir, explicamos os principais elementos que compõem essa tecnologia.

Aprendizado de máquina e aprendizado profundo

O machine learning identifica relações contextuais e interdependências entre elementos do conjunto de dados. Esse processo é otimizado pela arquitetura dos transformadores, que ajustam seus parâmetros conforme a necessidade.

Em outras palavras, esse modelo aprende a avaliar a relevância de cada elemento e sua sequência. Já o deep learning permite que a máquina adquira conhecimento de forma semelhante à humana, por meio da observação e ajuste contínuo.

Redes neurais

As redes neurais formam a base dos transformadores e consistem em múltiplas camadas interconectadas. Cada camada possui configurações específicas que podem ser ajustadas ao longo do treinamento.

Os nós dessas redes representam conexões entre os blocos, que funcionam de maneira semelhante aos neurônios humanos, mas operam com cálculos matemáticos.

Para que a informação seja processada, é necessário que ela atenda a um limite mínimo de dados antes de ser transmitida para a próxima camada.

Modelos de transformadores

Os Large Language Models são estruturados na arquitetura de modelos transformadores, que contam com um codificador e um decodificador.

Nesse processo, os dados são tokenizados e passam por cálculos matemáticos para identificar relações entre os tokens, permitindo que padrões sejam reconhecidos e o aprendizado ocorra.

A tecnologia utiliza mecanismos de autoatenção, analisando diferentes partes de uma sequência ou o contexto completo de uma frase para realizar previsões mais precisas.

Qual a diferença entre LLM e Small Language Models (SLMs)?

Apesar de LLMs e SLMs serem tipos de sistemas de inteligência artificial capazes de interpretar a linguagem humana, existem diferenças.

A principal é o tamanho do volume de dados e os processos usados no treinamento. Portanto, o custo-benefício de cada uma das tecnologias depende de sua aplicação.

Nos SLMs, o conjunto de dados varia de milhões a bilhões. Já nos LLMs chegam a dezenas ou centenas de bilhões. De toda forma, ambos podem ter códigos de programação, textos de páginas web, manuais e e-mails.

Qual é a relação entre Large Language Models e IA generativa?

Os Large Language Models são um subconjunto da IA generativa, um tipo de inteligência artificial que cria novos conteúdos, como músicas, textos, vídeos e imagens. No entanto, os LLMs se destacam por gerar materiais altamente similares aos produzidos por humanos.

A principal diferença está no uso da autoatenção dos transformadores, que torna o aprendizado mais rápido e profundo. Assim, os LLMs analisam um grande volume de dados para compreender o contexto e gerar linguagem de forma mais sofisticada.

Já a IA generativa tradicional utiliza padrões para criar novos resultados, mas sem recorrer a transformadores. Em vez disso, baseia-se em modelos de machine learning, como as Generative Adversarial Networks e os Variational Autoencoders (VAEs).

Qual a relação do LLM com o deep learning?

Os Large Language Models fazem parte da estrutura do deep learning, uma técnica de inteligência artificial que capacita a máquina a processar os dados de forma semelhante aos humanos, mesmo com o uso de um algoritmo.

O deep learning utiliza redes neurais profundas, como as convolucionais (CNNs), recorrentes (RNNs) e transformadores. Com isso, garante que os LLMs tenham a condição necessária para a compreensão dos contextos.

Em que tarefas o Large Language Model é aplicado?

Os Large Language Models são usados em diversas tarefas e setores. Algumas de suas principais aplicações incluem:

• recuperação de informações em mecanismos de busca, como Google;
• análise de sentimentos de dados textuais;
• geração de conteúdos por meio de softwares, como Gemini;
• criação de códigos de programação;
• implementação de chatbots e IA conversacionais para automatizar o atendimento;
• sumarização de textos;
• tradução de idiomas;
• montagem de copywriting;
• elaboração de respostas a partir da base de conhecimentos.

Qual a importância do Large Language Model?

Os LLMs são essenciais para a automação de tarefas complexas e a geração de conteúdos cada vez mais naturais e precisos. Seu treinamento em vastos conjuntos de dados, com bilhões de parâmetros, permite avanços significativos na compreensão e geração de linguagem.

Entre os principais benefícios dos Large Language Models, destacam-se:

• as possibilidades de aplicação são variadas;
• o desempenho do modelo está em contínuo aperfeiçoamento;
• o aprendizado dos LLMs é rápido;
• diferentes atividades são automatizadas e têm mais eficiência;
• a geração de insights aumenta;
• a experiência do consumidor melhora.

Quais são os desafios e limitações dos Large Language Models?

Os desafios e limitações dos Large Language Models são:

• ocorrência de alucinações, que surgem quando o modelo produz uma saída falsa ou incorreta;
• riscos de segurança quando o gerenciamento é inadequado;
• aparecimento de vieses devido aos outputs usados no treinamento;
• ausência de consentimento, já que os conjuntos de dados nem sempre são obtidos de maneira consensual;
• pouca escalabilidade, porque o gasto de tempo e recursos para manter e ampliar os LLMs é grande;
• dificuldade de desenvolvimento, já que são exigidos transformadores, software e hardware distribuídos e conhecimentos técnicos;
• custo elevado para desenvolver, treinar e lançar o modelo.

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Resumindo

O que é Large Language Model?

O Large Language Model (LLM) é um modelo de linguagem avançado baseado em deep learning. Ele usa redes neurais e transformadores treinados com grandes volumes de dados para processar, reconhecer e interpretar informações complexas.

Qual é o principal benefício de usar um Large Language Model (LLM)?

O principal benefício de um Large Language Model (LLM) é gerar conteúdos semelhantes aos humanos, resultado do treinamento em grandes volumes de dados com bilhões de parâmetros, permitindo um processamento mais preciso da linguagem.

Créditos da imagem: Freepik