O que é um grande modelo de linguagem (LLM)?

Se a IA é a tecnologia que torna as máquinas inteligentes, os grandes modelos de linguagem (LLM) são o que nos permite, como seres humanos, compreender toda essa inteligência. De chatbots a assistentes de código e informações preditivas, os LLMs transformam informações dispersas em linguagem fluente e utilizável. Eles simplificam solicitações complexas, apresentam conhecimento relevante sempre que solicitado e respondem como se estivessem conversando de fato com uma pessoa. Contudo, por trás de toda essa facilidade, há um sistema de assustadora complexidade,

além de extraordinariamente rápido. Depois de treinados, esses modelos podem digitalizar enormes volumes de texto em segundos, gerar respostas em tempo real e se adaptar aos prompts com fluência cada vez maior. E, como não dependem de regras codificadas, são especialmente adequados para trabalhar com ambiguidade, dados não estruturados e entradas dinâmicas. Seja incorporados a fluxos de trabalho ou alimentando ferramentas de IA generativa, os LLMs estão se tornando essenciais para transformar dados em decisões, especialmente em setores em que a linguagem, a regulamentação e a grande escala se cruzam.

Um grande modelo de linguagem (LLM) é um tipo de inteligência artificial treinada para compreender e gerar linguagem humana. Para conseguir isso, ele analisa grandes volumes de texto para aprender os padrões estatísticos, as relações e as estruturas que os constituem. Depois de treinado, um LLM pode resumir documentos fluentemente, responder a perguntas, escrever relatórios e muito mais.

Eles são chamados de "grandes" porque contêm bilhões (ou, cada vez mais, trilhões) de parâmetros e são treinados com enormes conjuntos de dados. A maioria usa uma arquitetura de rede neural baseada em transformer, o que permite que compreendam o contexto em longos blocos de texto, em vez de uma frase ou palavra de cada vez.

Os LLMs não detêm conhecimento no sentido humano, não raciocinam e nem verificam fatos. Em vez disso, eles fazem previsões com base em tudo que aprenderam com seus dados de treinamento.

Treinar um grande modelo de linguagem é um processo de várias etapas que transforma texto bruto em um sistema capaz de responder a prompts humanos. Normalmente, isso ocorre em três etapas fundamentais:

1. Pré-treinamento de LLM
   Essa é a parte mais volumosa do processo. Trilhões de palavras são alimentadas ao modelo, usando conjuntos de dados extraídos de livros, sites, documentação técnica e outras fontes públicas. O modelo prevê repetidamente o próximo token em uma frase até que desenvolva uma compreensão estatística e confiável de gramática, tom, fatos e contexto. Essa etapa forma o conhecimento fundamental do modelo e não precisa ser supervisionada diretamente por humanos.
   
   
2. Ajuste do LLM
   Após o pré-treinamento, o modelo pode ser ajustado para usos específicos, o que pode envolver treinamento em dados selecionados, como prontuários clínicos, contratos jurídicos ou manuais internos. Esse ajuste fino ajuda a direcionar o modelo para a precisão e o tom específicos do setor e também pode ajudar a alinhá-lo à política da empresa ou a voz da marca. O ajuste fino pode assumir diferentes formas, desde o treinamento supervisionado tradicional até o ajuste de instruções com base em diversas técnicas.
   
   
3. Alinhamento e reforço do LLM
   O aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) é uma das técnicas mais comuns usadas nessa fase. Para ajudar o modelo a se alinhar ao máximo possível às expectativas humanas, os revisores humanos classificam os resultados do modelo (geralmente em uma escala de um a cinco) para itens de avaliação, como utilidade, clareza e segurança. Já estão surgindo outros métodos de alinhamento, como treinamento adversarial e IA constitucional, que ajudam a reduzir resultados prejudiciais ou comportamentos indesejados.

Observação importante: a fase de alinhamento é especialmente sensível à qualidade do treinamento. Nessa etapa, o barato pode sair caro se forem usados revisores humanos maltreinados ou sub-remunerados. Os danos que um modelo de linguagem sofre com a supervisão descuidada podem custar muito mais caro do que qualquer economia de curto prazo.

Esses três termos fazem parte da mesma ideia geral, mas se referem a diferentes camadas no mundo dos sistemas inteligentes.

A inteligência artificial (IA) é a categoria mais ampla, que abrange qualquer sistema computacional projetado para imitar a inteligência humana. Isso pode significar reconhecer imagens, tomar decisões, otimizar a logística ou compreender a linguagem. IA é o termo abrangente que engloba todas as tecnologias que tornam as máquinas "inteligentes."

O processamento de linguagem natural (NLP) é um ramo da IA que lida especificamente com a linguagem humana. O NLP permite que os sistemas compreendam, gerem e respondam à linguagem oral ou escrita. Ele alimenta ferramentas como análise de sentimento, filtros de spam, chatbots, rotulagem de documentos e assistentes de voz.

Grandes modelos de linguagem (LLMs) são um subconjunto do NLP e representam a fronteira atual das ferramentas de linguagem. Ao contrário dos sistemas tradicionais de NLP, que dependem de palavras-chave ou regras predefinidas, os LLMs são treinados com gigantescos conjuntos de dados de texto e usam deep learning para gerar respostas mais fluentes, flexíveis e contextualizadas.

Em suma:

• a AI é o campo mais amplo,
• o NLP é a parte que se concentra na linguagem,
• e os LLMs são as ferramentas mais avançadas atualmente nessa área

IA generativa indica qualquer modelo de IA capaz de produzir conteúdo novo com base em padrões que aprendeu durante o treinamento, o que pode incluir texto, imagens, música ou vídeo.

Os LLMs são um tipo específico de IA generativa, projetados principalmente para trabalhar com linguagem. Algumas ferramentas de IA generativa focadas em linguagem são alimentadas por LLMs; outras são alimentadas usando modelos de visão computacional ou difusão e geram imagens ou vídeos. Esses modelos de GenAI são todos baseados em deep learning, mas diferem no que são treinados para produzir.

Embora os LLMs se concentrem principalmente na geração de texto ou código, alguns modelos avançados já incluem recursos multimodais, como interpretação de imagens ou combinação de visão e linguagem na mesma resposta. Trata-se de algo ainda emergente, mas que está se tornando mais comum em ferramentas de nível empresarial.

Governança de IA e boas práticas

À medida que os LLMs se tornam cada vez mais inseridos nos fluxos de trabalho centrais dos negócios, as empresas precisam de uma abordagem clara para a supervisão. Portanto, é necessário definir quem pode usar essas ferramentas, quais dados podem ser acessados e como os resultados são revisados. Boa governança significa garantir que as equipes saibam usar essas ferramentas com segurança e eficácia e de maneiras que estejam alinhadas às normas da empresa.

Para uso empresarial, especialmente em setores regulamentados, a governança costuma incluir:

• Políticas internas sobre prompts e uso
• Fluxos de trabalho de aprovação para conteúdo gerado por IA
• Diretrizes sobre quais ferramentas e modelos são permitidos
• Registro e trilhas de auditoria para acompanhar como os modelos são usados

Conclusão

Os LLMs não são apenas mais um recurso de software; eles representam uma mudança na maneira de os humanos interagirem com as informações. E afetam tudo, desde nosso jeito de pesquisar até o de resumirmos, escrevermos, planejarmos e decidirmos. Como qualquer ferramenta robusta, eles podem esclarecer ou confundir, ajudar ou prejudicar. Tudo depende de como os usamos. Para as empresas modernas, isso significa aprender o que esses modelos podem (e não podem) fazer e criar as diretrizes de segurança certas para definir como esses modelos são usados.