O que é um LLM?
Um LLM, ou Modelo de Linguagem de Larga Escala, é uma tecnologia de processamento de texto que se vale de uma rede neural artificial. Este modelo opera com uma imensa quantidade de parâmetros que permitem a análise e compreensão da linguagem humana. Basicamente, seu propósito é manter uma comunicação usando uma linguagem natural, simulando o diálogo entre indivíduos e conferindo respostas apropriadas a diversas situações.
Os Modelos de Linguagem de Larga Escala realizam suas funções ao processar vastas quantidades de dados textuais. Na análise desses dados, os LLMs utilizam parâmetros que são diretrizes fundamentais para a inteligência artificial (IA) reconhecer e identificar padrões no conteúdo analisado. Desta forma, as entradas de uma conversa são compreendidas, levando à geração de respostas específicas que atendem ao contexto solicitado.
Para aprimorar a exatidão da resposta gerada, os LLMs passam por um rigoroso treinamento por meio de Redes Neurais Artificiais (RNAs), que são inspiradas na estrutura e funcionamento do cérebro humano. Por meio do aprendizado profundo (deep learning), cria-se uma hierarquia de camadas que operam com base em parâmetros definidos, integrando o conceito de machine learning.
O funcionamento e as diversas aplicações dos LLMs serão explorados nos próximos parágrafos.
O funcionamento de um LLM
Um Modelo de Linguagem Larga Escala opera através da análise de uma vasta gama de textos, utilizando trilhões de parâmetros essenciais para o reconhecimento de padrões. Isso permite que o modelo interprete as informações recebidas e produza respostas contextualizadas. Os parâmetros do LLM são ajustados mediante “pesos”, que determinam as relações entre a entrada (os comandos fornecidos) e a saída (as respostas geradas). Esses pesos são aprendidos ao longo do processo de treinamento do sistema, que utiliza Redes Neurais Artificiais.
As RNAs são configurações computacionais que mimetizam o sistema nervoso central. Elas adquirem conhecimentos através de técnicas de machine learning, que fundamentam o aprendizado profundo. Esse último apresenta múltiplas camadas dentro de uma rede neural, com estruturas que variam dependendo da natureza do problema que estejam lidando. O objetivo é replicar a forma pela qual o cérebro humano processa informações, como a visão e a audição. Essa implementação hierárquica permite à IA desenvolver uma compreensão mais profunda das características dos dados.
Com o avanço da inteligência artificial generativa desde 2020, métodos de deep learning, especialmente a arquitetura “transformer”, têm sido amplamente aplicados em LLMs como ChatGPT e Gemini. Essa arquitetura foi criada por especialistas do Google e utiliza o mecanismo de “multi-head attention”, que converte texto em representações numéricas conhecidas como tokens.
Como esses modelos são treinados
Os principais LLMs disponíveis atualmente são treinados com base em Redes Neurais Artificiais, e fazem uso da arquitetura “transformer”, uma solução de aprendizagem profunda altamente eficiente. Desenvolvida por pesquisadores do Google, essa abordagem exige um tempo de treinamento reduzido em comparação com outras arquiteturas de aprendizado profundo.
Além disso, existem variações da arquitetura “transformer” que são utilizadas para treinar grandes LLMs, com dados provenientes de fontes como a Wikipedia e a Common Crawl, que aglutinam uma vastidão de informações.
Vantagens dos LLMs
Uma das principais vantagens dos Modelos de Linguagem Larga Escala é sua habilidade em manipular diversos tipos de dados, como texto, áudio e imagem. A técnica de aprendizado multimodal combina várias formas de aprendizado, possibilitando respostas mais abrangentes e precisas. Além disso, os LLMs oferecem outras vantagens notáveis:
- Compreensão da linguagem natural: Facilitam a interação com usuários, permitindo diálogos mais fluidos.
- Geração de conteúdo: Capacitam a produção de textos, áudios, imagens e vídeos de forma coesa.
- Adaptação a contextos: Analisam a interação entre o conteúdo dos prompts e as respostas.
- Treinamento contínuo: Possuem a capacidade de atualizar constantemente seus parâmetros e expandir a base de dados para melhor desempenho.
- Aprimoramento multimodal: Habilidade de combinar e responder a informações de múltiplas fontes.
Os LLMs estão se mostrando revolucionários em diversas áreas tecnológicas, potencializando processos significativos.
Limitações dos LLMs
Por outro lado, a principal limitação que um LLM enfrenta reside na quantidade de parâmetros disponíveis para o modelo. Embora seja viável otimizar esses parâmetros através de treinamento contínuo, as informações geradas se baseiam nas interações humanas e na produção de conteúdos disponíveis na internet, o que ainda apresenta desafios. Entre as limitações, podemos destacar:
- Viés na abordagem de informações que exigem subjetividade ou conhecimento complexo.
- Necessidade de atualizações frequentes para incluir novos dados e parâmetros relevantes.
- Número de padrões insuficiente para oferecer respostas precisas em todas as situações.
- O tempo investido para o treinamento de Modelos de Linguagem é considerável.
- Custos elevados associados ao processamento de dados necessários para treinar os LLMs.
Considerando essas restrições da presente tecnologia de IA Generativa, é evidente que, apesar das promessas e do grande potencial, a utilização de LLMs deve ser realizada com cautela.
