O que é LLM (Modelo de Linguagem Grande)?

LLM é a abreviação de Large Language Model, também conhecido como modelo de linguagem de grande porte, e é um modelo de linguagem composto por uma rede neural artificial com bilhões de parâmetros. É uma tecnologia de inteligência artificial que possui a capacidade de compreender e gerar linguagem humana.

Principais características do LLM

● Aprendizagem com grande quantidade de dados de texto: Funciona aprendendo com uma grande quantidade de dados de texto, como documentos da internet, livros e artigos.

● Execução de diversas tarefas: Pode executar diversas tarefas, como geração de frases, fornecimento de respostas, resumo de texto e tradução.

● Uso de linguagem semelhante à humana: É capaz de gerar frases gramatical e semanticamente corretas, semelhantes à linguagem humana.

Elementos principais e funcionamento do LLM

O modelo de linguagem de grande porte (LLM) é um elemento central da tecnologia de chatbot de inteligência artificial. Ele é treinado com uma grande quantidade de dados de texto por meio de aprendizado autossupervisionado ou semi-autossupervisionado, e tem sido usado em diversas tarefas de processamento de linguagem natural desde 2018.

O funcionamento do LLM se baseia em três elementos principais: tokenização, modelo Transformer e prompt.

1. Tokenização

A tokenização é um processo essencial no processamento de linguagem natural, que consiste em converter a linguagem humana em uma sequência compreensível para sistemas de máquina de baixo nível. Isso inclui atribuir valores numéricos aos componentes, como palavras e frases, e codificá-los para análise rápida. É semelhante à versão de IA da fonologia, e o objetivo da tokenização é permitir que a inteligência artificial preveja a estrutura das frases e gere vetores de contexto para o processo de aprendizagem.

2. Modelo Transformer

O modelo Transformer é um modelo de rede neural que analisa dados sequenciais para prever quais palavras têm maior probabilidade de se seguir umas às outras. Ele é composto por camadas que realizam análises de cada palavra e, por meio de algoritmos, determina a compatibilidade entre as palavras. Em vez de aprender a linguagem em si, este modelo aprende a compreender as palavras escritas por humanos por meio de algoritmos e aprende o estilo de escrita padrão para tópicos específicos.

3. Prompt

O prompt é a informação que o desenvolvedor fornece ao LLM para realizar as tarefas de análise de informações e tokenização. O prompt atua como dados de treinamento que ajudam o LLM a funcionar corretamente em diversos casos de uso. Quanto mais preciso o prompt, mais precisamente o LLM pode prever a próxima palavra e construir frases. Portanto, para o aprendizado eficaz da IA ​​de aprendizado profundo, é muito importante escolher o prompt adequado.

Áreas de aplicação do LLM

● Chatbot de inteligência artificial: Usado como tecnologia central de chatbot de inteligência artificial, permitindo conversas naturais com o usuário.

● Tradução automática: Compreende o significado entre idiomas com precisão e traduz, aumentando a precisão dos sistemas de tradução automática.

● Geração de texto: Pode gerar automaticamente texto em diversos formatos, como notícias, blogs e romances.

● Pergunta e resposta: Pode fornecer respostas precisas e úteis às perguntas do usuário.

● Resumo: Pode compreender textos longos e fornecer resumos de seu conteúdo principal aos usuários.

● Escrita de código: Pode compreender linguagens de programação e gerar código automaticamente.

Vantagens do LLM

● Capacidade de processamento de linguagem em nível semelhante ao humano: Pode compreender o contexto e gerar texto significativo.

● Possibilidade de aplicação em diversas tarefas: Possui potencial para ser usado em diversas áreas.

● Capacidade de aprendizagem: Pode aprender e evoluir continuamente.

Desvantagens do LLM

● Alto custo computacional: Requer muitos recursos computacionais para aprendizagem e execução.

● Viés: Pode refletir os vieses presentes nos dados de treinamento.

● Questões éticas: Pode gerar problemas éticos, como notícias falsas e discursos de ódio.

Desenvolvimento da tecnologia LLM e perspectivas futuras

A tecnologia LLM ainda não é perfeita, mas está se desenvolvendo rapidamente. Espera-se que no futuro ela se torne ainda mais sofisticada e capaz de executar uma variedade maior de tarefas. O desenvolvimento da tecnologia LLM deve ter um grande impacto em diversas áreas, como chatbot de inteligência artificial, tradução automática e geração de texto.