LLM é a abreviatura 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 capaz de entender e gerar linguagem humana.

Principais características do LLM

● Treinamento em um vasto volume de dados de texto: funciona aprendendo com um vasto volume de dados de texto, como documentos da internet, livros e artigos.

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

● Uso de linguagem semelhante à humana: pode gerar frases gramaticalmente e semanticamente corretas, semelhantes às usadas por humanos.

Componentes-chave e funcionamento do LLM

Os modelos de linguagem de grande porte (LLM) são componentes-chave da tecnologia de chatbot de inteligência artificial. Eles são treinados em grandes quantidades de dados de texto por meio de aprendizado supervisionado ou semi-supervisionado e têm sido usados para várias tarefas de processamento de linguagem natural desde 2018.

O funcionamento do LLM é baseado em três componentes-chave: tokenização, modelo Transformer e prompts.

1. Tokenização

A tokenização é um processo-chave no processamento de linguagem natural que envolve a conversão da linguagem humana em uma sequência que os sistemas de máquina de baixo nível podem entender. Isso envolve atribuir valores numéricos a componentes como palavras, frases e codificá-los para análise rápida. Isso é semelhante à versão IA da fonologia, e a finalidade da tokenização é permitir que a IA preveja a estrutura das frases e gere vetores de contexto para o processo de aprendizado.

2. Modelo Transformer

Os modelos Transformer são modelos de rede neural que analisam dados sequenciais para prever a probabilidade de uma palavra seguir outra. Eles são compostos de camadas que realizam a análise de cada palavra, e o algoritmo determina a compatibilidade entre as palavras. Este modelo não aprende a linguagem em si, mas aprende a entender as palavras escritas por pessoas por meio de algoritmos e aprende o estilo de escrita padrão para tópicos específicos.

3. Prompts

Os prompts são informações fornecidas pelos desenvolvedores para que o LLM realize tarefas de análise e tokenização de informações. Os prompts atuam como dados de treinamento que ajudam o LLM a funcionar com precisão em vários casos de uso. Quanto mais precisos os prompts, mais precisamente o LLM pode prever a próxima palavra e construir frases. Portanto, é extremamente importante escolher prompts adequados para o aprendizado eficaz da IA ​​de aprendizado profundo.

Áreas de aplicação do LLM

● Chatbots de inteligência artificial: a tecnologia central dos chatbots de inteligência artificial, permitindo conversas naturais com os usuários.

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

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

● Perguntas e respostas: pode fornecer respostas precisas e úteis às perguntas dos usuários.

● Resumo: pode entender textos longos e fornecer um resumo dos principais pontos aos usuários.

● Escrita de código: pode entender linguagens de programação e gerar código automaticamente.

Vantagens do LLM

● Capacidade de processamento de linguagem semelhante à humana: pode entender o contexto e gerar texto significativo.

● Usável em várias tarefas: tem o potencial de ser usado em várias áreas.

● Capacidade de aprendizado: pode aprender e melhorar continuamente.

Desvantagens do LLM

● Alto custo de computação: requer muitos recursos computacionais para treinamento e execução.

● Viés: pode refletir o viés existente nos dados de treinamento.

● Questões éticas: pode levantar questões éticas, como notícias falsas, discurso de ódio etc.

Avanços e perspectivas futuras da tecnologia LLM

A tecnologia LLM ainda não está perfeita, mas está evoluindo rapidamente. Espera-se que no futuro, ela se torne mais sofisticada e possa executar tarefas mais diversas. Os avanços na tecnologia LLM devem ter um grande impacto em várias áreas, como chatbots de inteligência artificial, tradução automática e geração de texto.