Quando você compra por meio de links afiliados em nosso site, podemos ganhar uma comissão sem nenhum custo adicional para você. Saiba O Google LaMDA (Modelo de Linguagem para Aplicativos de Diálogo) é uma coleção de modelos de linguagem grandes para conversação (LLMs) que trabalham juntos para concluir diferentes tipos de tarefas de IA generativa que envolvem diálogo. Assim, saiba o que é e como funciona o LaMDA (Google LaMDA) no artigo a seguir.
O que é LaMDA (Google LaMDA)?
O LaMDA foi projetado para dar aos produtos do Google a capacidade de realizar conversas em linguagem natural com os usuários finais. O LaMDA é frequentemente associado ao Google Bard, um concorrente do ChatGPT da OpenAI.
O LaMBDA também é conhecido por ter sido o tema de uma matéria do Washington Post que gerou um grande debate sobre a possibilidade de o software de IA ser senciente.
A história, que se tornou viral rapidamente, também gerou muita especulação sobre a utilidade do teste de Turing e inspirou conversas sobre a necessidade de uma estrutura de IA responsável regulamentada.
Explicação dos objetivos do LaMDA
De acordo com o Google, os grandes modelos de linguagem do LaMDA têm três objetivos principais: qualidade, segurança e capacidade de gerar respostas baseadas em fatos e evidências, um conceito que os desenvolvedores do Google chamam de “fundamentação”.
Os principais objetivos são avaliados continuamente para ajudar a garantir que o LaMDA produza respostas que façam sentido, apoiem os princípios da IA responsável e forneçam aos usuários informações que possam ser validadas por fontes externas.
O Google usa vários métodos para avaliar o desempenho do LaMDA, incluindo:
O Google usa as métricas e o feedback coletados para melhorar o desempenho dos modelos e torná-los mais úteis e envolventes para os usuários.
Como o Lambda funciona
O LaMDA foi inicialmente treinado com algoritmos de aprendizado autossupervisionado em quase dois terabytes de dados de diálogos extraídos de sites da Internet e outras formas de informações disponíveis publicamente.
O treinamento, que levou meses, supostamente exigiu que o Google dedicasse um cluster de computadores com um total de 180.000 núcleos de unidade de processamento central (CPU) e 600 unidades de processamento gráfico (GPUs).
Após o treinamento do modelo básico inicial, o LaMDA foi ajustado para diferentes tarefas relacionadas ao idioma com algoritmos de aprendizado supervisionado.
O resultado é um modelo multitarefa integrado que é capaz de concluir tarefas de linguagem com um nível aceitável de precisão.
Aqui estão algumas das coisas que o LaMDA pode fazer:
A LaMDA está constantemente aprendendo e melhorando à medida que interage com mais usuários e é exposta a mais dados.
LaMDA e Google Bard
O Bard é um chatbot com tecnologia de IA desenvolvido pelo Google. Ao contrário de seu concorrente, o ChatGPT, o Bard tem a capacidade de extrair informações da Internet em tempo real.
Quando o Google Bard foi apresentado pela primeira vez, ele usou o LaMDA para realizar as várias tarefas de linguagem do chatbot. No entanto, a versão mais recente do chatbot Bard usa o PaLM 2 em vez do LaMDA.
O PaLM, que significa Pathways Language Model (Modelo de linguagem de caminhos), é um novo tipo de arquitetura de rede neural baseada em transformadores que o Google está desenvolvendo.
O PaLM 2 foi projetado para ser multimodal e pode compreender e processar vários modos de fontes de dados, como texto, imagens e vídeos, sem a ajuda de outro modelo de aprendizado de máquina (ML – do Inglês, Machine Learning) ou sistema de IA.
Em contrapartida, o LaMDA e o ChatGPT 3.5 e 4.0 são unimodais e só podem entender, processar e gerar texto.
LaMDA vs. Lambda
O Google LaMDA não deve ser confundido com o AWS Lambda.
O AWS Lambda é um serviço de computação em nuvem que permite aos usuários executar códigos sem a necessidade de provisionar ou gerenciar servidores.
O Lambda é frequentemente apontado como um exemplo de computação sem servidor, uma arquitetura distribuída que permite que os desenvolvedores se concentrem em escrever e implantar códigos, enquanto o provedor de nuvem lida com a infraestrutura subjacente necessária para executar o código.
