O Que São Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM)

O Que São Modelos de Linguagem de Grande Escala

Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (do inglês, Large Language Models - LLMs) representam a força motriz por trás de chatbots revolucionários como ChatGPT ou Bard/Gemini.

Mas, atenção: o ChatGPT não é um LLM por si só, e sim uma aplicação alimentada por esses modelos complexos.

Os verdadeiros exemplos de LLMs, como GPT-3.5 e GPT-4, são os gigantes que operam por trás do ChatGPT, cada qual composto por uma série de modelos internos.

Índice de Conteúdos
  1. Entendendo a engenharia por trás dos LLMs
  2. A magia da Inteligência Artificial
  3. Limitações e responsabilidades

Entendendo a engenharia por trás dos LLMs

Quando falamos em "modelo" neste contexto, nos referimos a um modelo matemático probabilístico que se dedica a calcular as probabilidades de uma palavra suceder uma determinada sequência de palavras anterior.

Esses cálculos são fundamentados em uma vasta quantidade de dados — daí o termo "grande". Os LLMs se alimentam de enormes conjuntos de dados, como todo o conteúdo da Wikipedia em inglês ou amostras representativas da internet.

Durante a fase de pré-treinamento, um LLM "aprende" sequências de palavras de seu treinamento e, com base nisso, atribui probabilidades às palavras subsequentes a uma cadeia de palavras dada, conhecida como prompt.

Neste estágio inicial, ainda não estamos falando de inteligência artificial ou aprendizado de máquina, mas sim de um simples cálculo de probabilidades, que poderia resultar em respostas aleatórias em vez de naturais ou "plausíveis".

A magia da Inteligência Artificial

A verdadeira magia começa quando, com mínima intervenção humana, o programa aprende, a partir de inúmeros exemplos de frases reais, a atribuir "pesos" específicos para prever sequências de palavras mais lógicas.

Esses pesos funcionam como "votos", tornando certas palavras, frases e até estruturas de texto mais prováveis com base em características detectadas no prompt.

Com uma escala adequada e uma calibragem precisa, essa metodologia produz resultados impressionantemente precisos.

O desempenho dos LLMs melhora significativamente quanto mais dados são processados durante o treinamento e quanto maior é o número de parâmetros utilizados.

O GPT-3.5, por exemplo, possui 175 bilhões de parâmetros e uma camada adicional de aprendizado reforçado por feedback humano (RLHF), o que permite um refinamento contínuo do modelo com base nas interações dos usuários.

Limitações e responsabilidades

Apesar de sua avançada capacidade de conversação, os LLMs possuem limitações claras. Eles são essencialmente reativos, dependendo de direcionamentos externos para gerar respostas e não podem tomar decisões independentes.

Além disso, embora possam gerar respostas gramaticalmente corretas e coerentes, não possuem a capacidade de discernir a verdade dos dados com os quais foram treinados.

É crucial também entender que, ao interagir em modo de conversação, os LLMs podem ocasionalmente gerar "alucinações" — respostas inaceitáveis para um buscador que milhões esperam ser confiável e rápido.

Portanto, apesar do avanço significativo, ainda há um caminho a ser percorrido para que os LLMs se tornem buscadores ideais.

Em resumo, os LLMs são uma inovação espetacular no campo da inteligência artificial, com a capacidade de transformar a maneira como interagimos com a tecnologia.

No entanto, é essencial reconhecer suas limitações e o papel crucial do feedback humano e da regulamentação ética para garantir seu desenvolvimento responsável e sua implementação segura.

Thiago Barbosa

Especialista em Marketing Digital

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