Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM)

Modelos de Linguagem de Grande (LLM) são tipos de modelos de aprendizado de máquina (ML) capazes de gerar informações em texto de maneira “conversacional”. Isto posto, saiba o que e como funcionam os Modelos de Linguagem de Grande (LLM) no artigo a seguir.

O que são Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM)?

Um modelo de linguagem de grande escala (LLM) é um tipo de modelo de aprendizado de máquina (ML) que pode executar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como gerar e classificar texto, responder a perguntas de maneira conversacional e traduzir texto de um idioma para outro.

O rótulo “grande” refere-se ao número de valores (parâmetros) que o modelo de linguagem pode alterar de forma autônoma à medida que aprende. Alguns dos LLMs mais bem-sucedidos têm centenas de bilhões de parâmetros.

Os LLMs são treinados com imensas quantidades de dados e usam aprendizado auto-supervisionado (SSL) para prever o próximo token em uma frase, dado o contexto circundante. O processo é repetido até que o modelo atinja um nível aceitável de precisão.

Uma vez que um LLM tenha sido treinado, ele pode ser ajustado para uma ampla gama de tarefas de NLP, incluindo:

Construir com chatbots de conversação como o ChatGPT.
Geração de texto para descrições de produtos, postagens de blog e artigos.
Responder a perguntas frequentes (FAQs) e encaminhar as consultas dos clientes para o ser humano mais adequado.
Analisar o feedback do cliente por e-mail, postagens de mídia social e análises de produtos.
Traduzir conteúdo de negócios para diferentes idiomas.
Classificar e categorizar grandes quantidades de dados de texto para processamento e análise mais eficientes.

Techopedia Explica o significado de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM)

Um significado de modelo de linguagem é um tipo de modelo de inteligência artificial (IA) treinado para entender e gerar linguagem humana. Ele aprende os padrões, estruturas e relacionamentos dentro de um determinado idioma e tem sido tradicionalmente usado para tarefas restritas de IA, como tradução de texto.

A qualidade de um modelo de linguagem depende de seu tamanho, da quantidade e diversidade de dados em que foi treinado e da complexidade dos algoritmos de aprendizado usados durante o treinamento.

Um modelo de linguagem grande refere-se a uma classe específica de modelo de linguagem que tem significativamente mais parâmetros do que os modelos de linguagem tradicionais. Os parâmetros são as variáveis internas do modelo que são aprendidas durante o processo de treinamento e representam o conhecimento que o modelo adquiriu.

Nos últimos anos, o campo do processamento de linguagem natural tem visto uma tendência de construção de modelos de linguagem maiores e mais poderosos devido aos avanços nos recursos de hardware, à disponibilidade de conjuntos de dados extremamente grandes e aos avanços nas técnicas de treinamento.

Os LLMs, que têm bilhões de parâmetros, exigem significativamente mais recursos computacionais e dados de treinamento do que os modelos de linguagem do passado, o que os torna mais desafiadores e mais caros de desenvolver e implantar.

Como funcionam os Modelos de Linguagem de Grande Escala

Um grande modelo de linguagem usa redes neurais profundas para gerar saídas com base em padrões aprendidos com dados de treinamento.

Normalmente, um modelo de linguagem grande é uma implementação de uma arquitetura baseada em transformador.

Ao contrário das redes neurais recorrentes (RNNs), que usam a recorrência como o principal mecanismo para capturar relacionamentos entre tokens em uma sequência, as redes neurais transformadoras usam a autoatenção como seu principal mecanismo de captura de relacionamentos.

Eles calculam uma soma ponderada para uma sequência de entrada e determinam dinamicamente quais tokens na sequência são mais relevantes entre si.

As relações entre os tokens em uma sequência são calculadas usando pontuações de atenção que representam a importância de um token em relação aos outros tokens na sequência de texto.

Como os Modelos de Linguagem de Grande Escala são treinados?

A maioria dos LLMs é pré-treinada em um grande conjunto de dados de uso geral. O objetivo do pré-treinamento é que o modelo aprenda recursos de alto nível que podem ser transferidos para o estágio de ajuste fino para tarefas específicas.

O processo de treinamento de um grande modelo de linguagem envolve:

Pré-processamento dos dados de texto para convertê-los em uma representação numérica que pode ser alimentada no modelo.

Atribuir aleatoriamente os parâmetros do modelo.

Alimentaar a representação numérica dos dados de texto no modelo.

Usar uma função de perda para medir a diferença entre as saídas do modelo e a próxima palavra real em uma frase.

Otimizar os parâmetros do modelo para minimizar a perda.

Repetir o processo até que as saídas do modelo atinjam um nível aceitável de precisão.

Exemplos de LLMs

Alguns dos modelos de linguagem grandes mais populares são:

Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3) – desenvolvido pela OpenAI.
Representações de codificador bidirecional de transformadores (BERT) – desenvolvido pelo Google.
Abordagem BERT Robustamente Otimizada (RoBERTa) – desenvolvida pelo Facebook AI.
Transformador de transferência de texto para texto (T5) – desenvolvido pelo Google.
Modelo de linguagem de transformador condicional (CTRL) – desenvolvido pela Salesforce Research.
Megatron-Turing – desenvolvido pela NVIDIA.

Prós e Contras do LLM

Prós:

Melhor experiência do usuário
Flexibilidade
Eficiência
Oportunidades de pesquisa
Variedade de aplicações

Contras:

Custos
Exatidão
Riscos de segurança
Implicações éticas
Complexidade
Privacidade de dados

Resultado Final

O LLM é uma forma de aprendizado de máquina que pode executar uma variedade de tarefas de NLP. É conhecido por sua capacidade de processar grandes quantidades de dados de texto e se adaptar a diferentes desafios na compreensão e geração da linguagem humana.

Eles servem a vários propósitos, como geração de texto, análise de sentimentos, tradução e muito mais. Sua capacidade de lidar com grandes quantidades de dados de texto os torna indispensáveis em todos os setores.

FAQs

O que é um Modelo de Linguagem de Grande Escala em termos simples?

Qual é a diferença entre GPT e LLM?

Qual é a diferença entre LLM e IA?

O que é um exemplo de um modelo LLM?

Margaret Rouse

Especialista em Tecnologia

Margaret é uma premiada redatora e professora conhecida por sua habilidade de explicar assuntos técnicos complexos para um público empresarial não técnico. Nos últimos vinte anos, suas definições de TI foram publicadas pela Que em uma enciclopédia de termos tecnológicos e citadas em artigos do New York Times, Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine e Discovery Magazine. Ela ingressou na Techopedia em 2011. A ideia de Margaret de um dia divertido é ajudar os profissionais de TI e de negócios a aprenderem a falar os idiomas altamente especializados uns dos outros.

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