Grandes modelos de linguagem (LLMs)

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são uma nova classe de modelos de processamento de linguagem natural (PLN) que superaram significativamente seus antecessores em termos de desempenho e capacidade em inúmeras tarefas, como resposta a perguntas abertas, chat, resumo de conteúdo, execução de instruções quase arbitrárias e tradução, bem como geração de conteúdo e código. Os LLMs são treinados a partir de datasets massivos usando algoritmos avançados de machine learning para aprender os padrões e as estruturas da linguagem humana.

Como funcionam os grandes modelos de linguagem (LLMs)?
Os grandes modelos de linguagem, ou LLMs, geralmente têm três elementos de arquitetura:

Codificador: depois que um tokenizador converte grandes quantidades de texto em tokens, que são valores numéricos, o codificador cria incorporações significativas de tokens que colocam palavras com significados semelhantes próximas umas das outras no espaço vetorial.
Mecanismos de atenção: esses algoritmos são usados em LLMs que permitem que o modelo se concentre em partes específicas do texto de entrada, para palavras relacionadas de texto. Isso não é separado do codificador e do decodificador.
Decodificador: o tokenizador converte os tokens de volta em palavras para que possamos entender. Nesse processo, o LLM prevê a próxima palavra, e a próxima, continuando por milhões de palavras. Depois que concluem seu processo de treinamento, os modelos podem realizar novas tarefas, como responder a perguntas, traduzir idiomas, fazer pesquisa semântica e muito mais.

Quais são os casos de uso para LLMs?
Os LLMs podem impulsionar o impacto nos negócios em todos os casos de uso e em diferentes setores. Exemplos de casos de uso incluem:

Chatbots e assistentes virtuais: os LLMs são usados para que os chatbots possam dar a clientes e funcionários a capacidade de ter conversas abertas para ajudar no suporte ao cliente, acompanhamento de leads do site e ser um assistente pessoal.
Geração e depuração de código: os LLMs podem gerar trechos de código úteis, identificar e corrigir erros no código e programas completos com base em instruções de entrada.
Análise de sentimento: os LLMs podem entender automaticamente o sentimento de um trecho de texto para automatizar o entendimento da satisfação do cliente.
Classificação e agrupamento de texto: os LLMs podem organizar, categorizar e classificar grandes volumes de dados para identificar temas comuns e tendências para dar suporte à tomada de decisão informada.
Tradução de idiomas: os LLMs podem traduzir documentos e páginas da web para diferentes idiomas.
Resumo e paráfrase: os LLMs podem resumir artigos, ligações de clientes ou reuniões e apresentar os pontos mais importantes.
Geração de conteúdo: os LLMs podem desenvolver um esboço ou escrever um novo conteúdo que pode ser um bom rascunho para servir de base.

Por que os grandes modelos de linguagem (LLMs) estão se tornando tão populares?
Há muitos avanços tecnológicos recentes que levaram os LLMs para o centro das atenções:

Avanço das tecnologias de machine learning
Os LLMs usam muitos avanços nas técnicas de ML. A mais notável é a arquitetura do transformador, que é a arquitetura subjacente à maioria dos modelos de LLM.
Maior acessibilidade
A liberação do ChatGPT abriu as portas para qualquer pessoa com acesso à internet possa interagir com um dos LLMs mais avançados por meio de uma interface web simples. Isso permite que o mundo entenda o poder dos LLMs.
Maior poder computacional
A disponibilidade de recursos de compute mais poderosos, como unidades de processamento gráfico (GPUs), e melhores técnicas de processamento de dados permitiram que pesquisadores treinassem modelos muito maiores.
Quantidade e qualidade dos dados de treinamento
A disponibilidade de grandes datasets e a capacidade de processá-los melhoraram drasticamente o desempenho do modelo. Por exemplo, o GPT-3 foi treinado em big data (cerca de 500 bilhões de tokens) que incluiu subconjuntos de dados de alta qualidade, como o dataset WebText2 (17 milhões de documentos), que contém páginas da web rastreadas publicamente com ênfase na qualidade.