O que São LLMs (Large Language Models)?

Nesta matéria, exploraremos o que são os Large Language Models (LLMs), sua importância no campo da Inteligência Artificial (IA), e como eles são treinados e utilizados no dia a dia.

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“I believe the transition we are seeing right now with AI will be the most profound in our lifetimes, far bigger than the shift to mobile or to the web before it. AIis the most profound technology we are working on today.”

Nossa Tradução:

“Acredito que a transição que estamos vendo agora com a IA será a mais profunda de nossas vidas, muito maior do que a mudança para o mobile ou para a web antes dela. A IA é a tecnologia mais profunda em que estamos trabalhando hoje.”

Fonte: Google Blog.

Introdução aos Large Language Models (LLMs)

Large Language Models (LLMs) são um tipo de modelo de IA que utiliza técnicas avançadas de aprendizado de máquina (machine learning) para processar e gerar linguagem natural.

Estes modelos são chamados de “large” (grandes) porque são treinados com grandes volumes de dados e possuem um grande número de parâmetros, o que permite que eles compreendam e gerem texto de forma mais precisa e contextual.

Resumindo, (LLMs) são algoritmos de aprendizagem profunda (Deep Learning) que podem reconhecer, resumir, traduzir, prever e gerar conteúdo usando conjuntos de dados muito grandes.

Importância dos LLMs na Inteligência Artificial

Os LLMs desempenham um papel crucial na evolução da inteligência artificial.

Eles são responsáveis por melhorar a capacidade das máquinas de entender a linguagem humana, respondendo a perguntas, traduzindo idiomas, gerando textos coerentes e até mesmo criando conteúdo original.

Tudo isto por meio das solicitações dos usuários, feitas normalmente por um prompt.

Aplicações práticas incluem assistentes virtuais como Siri e Alexa, tradutores automáticos, chatbots, assistentes de pesquisa científica, desenvolvimento de código e muito mais.

A capacidade dos LLMs de lidar com tarefas complexas de processamento de linguagem natural (natural language proces – NLP) transforma significativamente a forma como interagimos com a tecnologia.

Entre os modelos mais famosos (2024) temos: ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Llama (Meta Facebook) e Claude (Anthropic).

Nota importante: Modelos sofisticados e que trabalham com a produção, por exemplo, de imagens (ou vídeos, voz sintética, etc.), utilizam tecnologias complementares que não serão abordadas aqui. O foco é simplificarmos.

Como os LLMs São Treinados e Utilizados

Processo de Treinamento

O treinamento de LLMs é um processo intensivo que envolve grandes quantidades de dados e recursos de computação.

Logo, o modelo é alimentado com vastos conjuntos de dados textuais, que podem incluir livros, websites, artigos e outros tipos de texto.

Durante o treinamento, o modelo aprende padrões e relações linguísticas através de técnicas avançadas de aprendizado profundo, como redes neurais convolucionais e transformadores.

Infraestrutura de Hardware

Treinar LLMs requer uma infraestrutura robusta de hardware.

Estações de trabalho poderosas com múltiplas GPUs (Graphics Processing Unit – unidades de processamento gráfico) ou TPUs (Tensor Processing Unit – unidades de processamento tensorial) são comumente usadas.

Esses componentes são essenciais para acelerar os cálculos necessários para o treino de grandes volumes de dados.

Data centers dedicados, equipados com servidores especializados em IA, fornecem a capacidade computacional necessária para lidar com o processamento intensivo.

Infraestrutura de Software

No lado do software, o treinamento dos LLMs utiliza frameworks de aprendizado de máquina como TensorFlow e PyTorch.

Essas plataformas fornecem ferramentas e bibliotecas que facilitam a construção e o treinamento de modelos de IA.

Além disso, algoritmos de otimização e técnicas de ajuste de hiperparâmetros são empregados para refinar o modelo e melhorar sua precisão.

Implementação e Uso

Após o treinamento, os LLMs podem ser implementados em diversas aplicações práticas.

Desta forma, os LLMs são integrados em sistemas de assistência virtual, motores de busca, serviços de tradução e inúmeras outras ferramentas de software que dependem de Natural Language Processing (NLP).

O uso contínuo e o feedback dos usuários (Reinforcement Learning from Human Feedback – RLHF) ajudam a aprimorar ainda mais as capacidades dos LLMs, tornando-os cada vez mais eficientes e precisos.

Problemas e Limitações dos LLMs

Como qualquer outro sistema tecnológico, LLMs podem apresentar problemas e sofrem de limitações.

Vamos aqui mencionar alguns pontos principais.

1. Falta de Compreensão de Contexto Real

LLMs não possuem uma compreensão verdadeira ou consciência multifacetada (processam informações por meio de tokens).

Eles geram texto com base em padrões obtidos nos dados de treinamento, o que significa que não entendem o contexto ou o significado das palavras assim como um humano.

2. Bias (Viés ou Preconceito)

Os modelos podem refletir e amplificar tendências em respostas ou preconceitos presentes nos dados que foram utilizados para o seu treinamento.

Isso pode levar a respostas enviesadas ou discriminatórias, o que é especialmente preocupante em aplicações sensíveis.

3. Alucinações (Hallucinations)

Os LLMs podem gerar informações que parecem plausíveis mas são incorretas ou completamente inventadas. Isso pode ser problemático em contextos onde a precisão é crítica.

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4. Limitações no Conhecimento Atualizado

Os modelos como GPT-3 (ou até mesmo GPT-4) foram treinados com dados até uma certa data e não possuem acesso a informações em tempo real (internet), o que significa que podem estar desatualizados em relação a eventos recentes ou novas descobertas.

Nem todo LLM possui (ou pode possuir) uma API (Application Programming Interface) para acessar a internet, assim como outros sistemas complementares, como Sandboxes (ambientes isolados), Proxies e Firewalls, criptografia de dados (como o Transport Layer Security – TLS), sistemas de autenticação, entre outros.

“We think that these LLMs are going to be one of the most powerful technologies invented in the next few decades and have the potential to really change the way that software is built and the way that people interact with computers.”

Nossa Tradução:

“Acreditamos que os LLMs serão uma das tecnologias mais poderosas inventadas nas próximas décadas e têm o potencial de realmente mudar a maneira como o software é construído e a forma como as pessoas interagem com computadores.”

Fonte: PodCast with Lex Fridman on YouTube.

Conclusões

Os LLMs revolucionaram a forma como a inteligência artificial interage com a linguagem humana.

Sua capacidade de compreensão e geração de texto está transformando diversas indústrias e facilitando a vida cotidiana.

Estar familiarizado com esses modelos avançados é essencial para acompanhar as inovações no campo da IA.

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Referências

Nvidia, Cloudflare e IBM.