Melhor Software de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)

Modelos de linguagem de grande porte (LLMs) são modelos de aprendizado de máquina desenvolvidos para entender e interagir com a linguagem humana em grande escala. Esses sistemas avançados de inteligência artificial (IA) são treinados em vastas quantidades de dados textuais para prever uma linguagem plausível e manter um fluxo natural. O que são modelos de linguagem de grande porte (LLMs)? LLMs são um tipo de modelos de IA generativa que utilizam aprendizado profundo e grandes conjuntos de dados baseados em texto para realizar várias tarefas de processamento de linguagem natural (NLP). Esses modelos analisam distribuições de probabilidade sobre sequências de palavras, permitindo-lhes prever a próxima palavra mais provável dentro de uma frase com base no contexto. Essa capacidade alimenta a criação de conteúdo, a sumarização de documentos, a tradução de idiomas e a geração de código. O termo "grande" refere-se ao número de parâmetros no modelo, que são essencialmente os pesos que ele aprende durante o treinamento para prever o próximo token em uma sequência, ou também pode se referir ao tamanho do conjunto de dados usado para o treinamento. Como funcionam os modelos de linguagem de grande porte (LLMs)? Os LLMs são projetados para entender a probabilidade de um único token ou sequência de tokens em uma sequência mais longa. O modelo aprende essas probabilidades analisando repetidamente exemplos de texto e entendendo quais palavras e tokens são mais propensos a seguir outros. O processo de treinamento para LLMs é multiestágio e envolve aprendizado não supervisionado, aprendizado autossupervisionado e aprendizado profundo. Um componente chave desse processo é o mecanismo de autoatenção, que ajuda os LLMs a entender o relacionamento entre palavras e conceitos. Ele atribui um peso ou pontuação a cada token dentro dos dados para estabelecer seu relacionamento com outros tokens. Aqui está um resumo do processo completo: - Uma grande quantidade de dados de linguagem é alimentada ao LLM a partir de várias fontes, como livros, sites, códigos e outras formas de texto escrito. - O modelo compreende os blocos de construção da linguagem e identifica como as palavras são usadas e sequenciadas por meio do reconhecimento de padrões com aprendizado não supervisionado. - O aprendizado autossupervisionado é usado para entender o contexto e os relacionamentos entre palavras, prevendo as palavras seguintes. - O aprendizado profundo com redes neurais aprende o significado e a estrutura geral da linguagem, indo além de apenas prever a próxima palavra. - O mecanismo de autoatenção refina o entendimento atribuindo uma pontuação a cada token para estabelecer sua influência sobre outros tokens. Durante o treinamento, as pontuações (ou pesos) são aprendidas, indicando a relevância de todos os tokens na sequência para o token atual sendo processado e dando mais atenção aos tokens relevantes durante a previsão. Quais são as características comuns dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs)? Os LLMs são equipados com recursos como geração de texto, sumarização e análise de sentimento para completar uma ampla gama de tarefas de NLP. - Geração de texto semelhante ao humano em vários gêneros e formatos, desde relatórios de negócios até e-mails técnicos e scripts básicos adaptados a instruções específicas. - Suporte multilíngue para traduzir comentários, documentação e interfaces de usuário em vários idiomas, facilitando aplicações globais e comunicação translinguística sem problemas. - Compreensão do contexto para compreender com precisão as nuances da linguagem e fornecer respostas apropriadas durante conversas e análises. - Sumarização de conteúdo recapitula documentos técnicos complexos, artigos de pesquisa ou referências de API para fácil compreensão dos pontos principais. - Análise de sentimento categoriza opiniões expressas em texto como positivas, negativas ou neutras, tornando-as úteis para monitoramento de mídias sociais, análise de feedback de clientes e pesquisa de mercado. - IA conversacional e chatbots alimentados por LLM simulam diálogo semelhante ao humano, entendem a intenção do usuário, respondem a perguntas do usuário ou fornecem etapas básicas de solução de problemas. - Conclusão de código analisa um código existente para relatar erros de digitação e sugere conclusões. Alguns LLMs avançados podem até gerar funções inteiras com base no contexto. Isso aumenta a velocidade de desenvolvimento, aumenta a produtividade e lida com tarefas repetitivas de codificação. - Identificação de erros procura por erros gramaticais ou inconsistências na escrita e bugs ou anomalias no código para ajudar a manter alta qualidade de código e escrita e reduzir o tempo de depuração. - Adaptabilidade permite que os LLMs sejam ajustados para aplicações específicas e tenham um desempenho melhor em análise de documentos legais ou tarefas de suporte técnico. - Escalabilidade processa vastas quantidades de informações rapidamente e acomoda as necessidades de pequenas empresas e grandes empresas. Quem usa modelos de linguagem de grande porte (LLMs)? Os LLMs estão se tornando cada vez mais populares em várias indústrias porque podem processar e gerar texto de maneiras criativas. Abaixo estão alguns negócios que interagem com LLMs com mais frequência. - Empresas de criação de conteúdo e mídia produzem conteúdo significativo, como artigos de notícias, blogs e materiais de marketing, utilizando LLMs para automatizar e aprimorar seus processos de criação de conteúdo. - Provedores de serviços ao cliente com grandes operações de atendimento ao cliente, incluindo call centers, suporte online e serviços de chat, alimentam chatbots inteligentes e assistentes virtuais usando LLMs para melhorar os tempos de resposta e a satisfação do cliente. - Plataformas de comércio eletrônico e varejo usam LLMs para gerar descrições de produtos e oferecer experiências de compra personalizadas e interações de atendimento ao cliente, melhorando a experiência geral de compra. - Provedores de serviços financeiros, como bancos, empresas de investimento e companhias de seguros, se beneficiam dos LLMs automatizando a geração de relatórios, fornecendo suporte ao cliente e personalizando conselhos financeiros, melhorando assim a eficiência e o engajamento do cliente. - Plataformas de educação e e-learning que oferecem conteúdo educacional e serviços de tutoria usam LLMs para criar experiências de aprendizado personalizadas, automatizar a correção de provas e fornecer feedback instantâneo aos alunos. - Provedores de saúde usam LLMs para suporte ao paciente, documentação médica e pesquisa, os LLMs podem analisar e interpretar textos médicos, apoiar processos de diagnóstico e oferecer conselhos personalizados aos pacientes. - Empresas de tecnologia e desenvolvimento de software podem usar LLMs para gerar documentação, fornecer assistência de codificação e automatizar o suporte ao cliente, especialmente para solução de problemas e tratamento de consultas técnicas. Tipos de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) Os modelos de linguagem podem ser basicamente classificados em duas categorias principais — modelos estatísticos e modelos de linguagem projetados em redes neurais profundas. Modelos de linguagem estatísticos Esses modelos probabilísticos usam técnicas estatísticas para prever a probabilidade de uma palavra ou sequência de palavras aparecer em um determinado contexto. Eles analisam grandes corpora de texto para aprender os padrões da linguagem. Modelos de n-gramas e modelos ocultos de Markov (HMMs) são dois exemplos. Modelos de n-gramas analisam sequências de palavras (n-gramas) para prever a probabilidade da próxima palavra aparecer. A probabilidade de ocorrência de uma palavra é estimada com base na ocorrência das palavras que a precedem dentro de uma janela fixa de tamanho 'n'. Por exemplo, considere a frase "O gato sentou no tapete." Em um modelo de trigramas (3-gramas), a probabilidade da palavra "tapete" ocorrer após a sequência "sentou no" é calculada com base na frequência dessa sequência nos dados de treinamento. Modelos de linguagem neural Modelos de linguagem neural utilizam redes neurais para entender padrões de linguagem e relacionamentos entre palavras para gerar texto. Eles superam os modelos estatísticos tradicionais na detecção de relacionamentos e dependências complexas dentro do texto. Modelos de transformadores como o GPT usam mecanismos de autoatenção para avaliar a importância de cada palavra em uma frase, prevendo a palavra seguinte com base em dependências contextuais. Por exemplo, se considerarmos a frase "O gato sentou no", o modelo de transformador pode prever "tapete" como a próxima palavra com base no contexto fornecido. Entre os modelos de linguagem de grande porte, também existem dois tipos principais — modelos de domínio aberto e modelos específicos de domínio. Modelos de domínio aberto são projetados para realizar várias tarefas sem necessidade de personalização, tornando-os úteis para brainstorming, geração de ideias e assistência na escrita. Exemplos de modelos de domínio aberto incluem transformador pré-treinado generativo (GPT) e representações de codificador bidirecional de transformadores (BERT). Modelos específicos de domínio: Modelos específicos de domínio são personalizados para campos específicos, oferecendo saídas precisas e precisas. Esses modelos são particularmente úteis em medicina, direito e pesquisa científica, onde a expertise é crucial. Eles são treinados ou ajustados em conjuntos de dados relevantes para o domínio em questão. Exemplos de LLMs específicos de domínio incluem BioBERT (para textos biomédicos) e FinBERT (para textos financeiros). Benefícios dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs) Os LLMs vêm com uma série de benefícios que podem transformar inúmeros aspectos de como empresas e indivíduos trabalham. Listados abaixo estão algumas vantagens comuns. - Aumento da produtividade: LLMs simplificam fluxos de trabalho e aceleram a conclusão de projetos automatizando tarefas repetitivas. - Melhoria da precisão: Minimizar imprecisões é crucial em análise financeira, revisão de documentos legais e domínios de pesquisa. LLMs melhoram a qualidade do trabalho reduzindo erros em tarefas como entrada e análise de dados. - Custo-benefício: LLMs reduzem os requisitos de recursos, levando a economias substanciais de custos para empresas de todos os tamanhos. - Ciclos de desenvolvimento acelerados: O processo de geração de código e depuração até pesquisa e documentação se torna mais rápido para tarefas de desenvolvimento de software, levando a lançamentos de produtos mais rápidos. - Engajamento aprimorado do cliente: Chatbots alimentados por LLM, como o ChatGPT, permitem respostas rápidas a consultas de clientes, suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, e marketing personalizado, criando uma interação de marca mais imersiva. - Capacidades avançadas de pesquisa: Com LLMs capazes de resumir dados complexos e obter informações relevantes, os processos de pesquisa se tornam simplificados. - Insights baseados em dados: Treinados para analisar grandes conjuntos de dados, os LLMs podem extrair tendências e insights que apoiam a tomada de decisões baseada em dados. Aplicações de modelos de linguagem de grande porte Os LLMs são usados em vários domínios para resolver problemas complexos, reduzir a quantidade de trabalho manual e abrir novas possibilidades para empresas e pessoas. - Pesquisa de palavras-chave: Analisar grandes quantidades de dados de pesquisa ajuda a identificar tendências e recomendar palavras-chave para otimizar o conteúdo para mecanismos de busca. - Pesquisa de mercado: Processar feedback de usuários, conversas em mídias sociais e relatórios de mercado revela insights sobre comportamento do consumidor, sentimento e tendências de mercado emergentes. - Criação de conteúdo: Gerar conteúdo escrito, como artigos, descrições de produtos e postagens em mídias sociais, economiza tempo e recursos, mantendo uma voz consistente. - Análise de malware: Identificar assinaturas potenciais de malware, sugerir medidas preventivas analisando padrões e código, e gerar relatórios ajudam a auxiliar profissionais de cibersegurança. - Tradução: Permitir traduções mais precisas e com som natural, os LLMs fornecem serviços de tradução multilíngue com consciência de contexto. - Desenvolvimento de código: Escrever e revisar código, sugerir correções de sintaxe, completar automaticamente blocos de código e gerar trechos de código dentro de um determinado contexto. - Análise de sentimento: Analisar dados de texto para entender o tom emocional e o sentimento por trás das palavras. - Suporte ao cliente: Engajar-se com usuários, responder a perguntas, fornecer recomendações e automatizar tarefas de suporte ao cliente, melhoram a experiência do cliente com respostas rápidas e suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana. Quanto custa o software LLM? O custo de um LLM depende de vários fatores, como tipo de licença, uso de palavras, uso de tokens e consumo de chamadas de API. Os principais concorrentes dos LLMs são GPT-4, GPT-Turbo, Llama 3.1, Gemini e Claude, que oferecem diferentes planos de pagamento, como cobrança baseada em assinatura para pequenas, médias e grandes empresas, cobrança escalonada com base em recursos, tokens e integrações de API e pagamento por uso com base no uso real e capacidade do modelo e preços personalizados para grandes organizações. Principalmente, o software LLM é precificado de acordo com o número de tokens consumidos e palavras processadas pelo modelo. Por exemplo, o GPT-4 da OpenAI cobra $0,03 por 1000 tokens de entrada e $0,06 por saída. Llama 3.1 e Gemini são LLMs de código aberto que cobram entre $0,05 a $0,10 por 1000 tokens de entrada e uma média de 100 chamadas de API. Embora o portfólio de preços para cada software LLM varie dependendo do tipo de negócio, versão e qualidade dos dados de entrada, ele se tornou evidentemente mais acessível e econômico sem comprometer a qualidade do processamento. Limitações do software de modelo de linguagem de grande porte (LLM) Embora os LLMs tenham benefícios ilimitados, o uso desatento também pode levar a consequências graves. Abaixo estão as limitações dos LLMs que as equipes devem evitar: - Plágio: Copiar e colar texto da plataforma LLM diretamente em seu blog ou outros meios de marketing levantará um caso de plágio. Como os dados processados pelo LLM são principalmente raspados da internet, as chances de duplicação e replicação de conteúdo se tornam significativamente maiores. - Viés de conteúdo: As plataformas LLM podem alterar ou mudar a causa de eventos, narrativas, incidentes, estatísticas e números, bem como inflar dados que podem ser altamente enganosos e perigosos. Devido a habilidades de treinamento limitadas, essas plataformas têm uma forte chance de gerar conteúdo factualmente incorreto que ofende as pessoas. - Alucinação: Os LLMs até alucinam e não registram corretamente o prompt de entrada do usuário. Embora possam ter recebido prompts semelhantes antes e saibam como responder, eles respondem em um estado alucinado e não fornecem acesso aos dados. Escrever um prompt de acompanhamento pode tirar os LLMs desse estágio e torná-los funcionais novamente. - Cibersegurança e privacidade de dados: Os LLMs transferem dados críticos e sensíveis da empresa para sistemas de armazenamento em nuvem pública, tornando seus dados mais propensos a violações de dados, vulnerabilidades e ataques de dia zero. - Lacuna de habilidades: Implantar e manter LLMs requer conhecimento especializado, e pode haver uma lacuna de habilidades nas equipes atuais que precisa ser abordada por meio de contratação ou treinamento. Como escolher o melhor modelo de linguagem de grande porte (LLM) para o seu negócio? Selecionar o software LLM certo pode impactar o sucesso de seus projetos. Para escolher o modelo que melhor atende às suas necessidades, considere os seguintes critérios: - Caso de uso: Cada modelo tem pontos fortes, seja gerando conteúdo, fornecendo assistência de codificação, criando chatbots para suporte ao cliente ou analisando dados. Determine a tarefa principal que o LLM realizará e procure modelos que se destaquem nesse caso de uso específico. - Tamanho e capacidade do modelo: Considere o tamanho do modelo, que geralmente se correlaciona com a capacidade e as necessidades de processamento. Modelos maiores podem realizar várias tarefas, mas exigem mais recursos computacionais. Modelos menores podem ser mais econômicos e suficientes para tarefas menos complexas. - Precisão: Avalie a precisão do LLM revisando benchmarks ou conduzindo testes. A precisão é crítica — um modelo propenso a erros pode impactar negativamente a experiência do usuário e a eficiência do trabalho. - Desempenho: Avalie a velocidade e a capacidade de resposta do modelo, especialmente se o processamento em tempo real for necessário. - Dados de treinamento e pré-treinamento: Determine a amplitude e a diversidade dos dados de treinamento. Modelos pré-treinados em conjuntos de dados extensos e variados tendem a funcionar melhor em várias entradas. No entanto, modelos treinados em conjuntos de dados de nicho podem ter um desempenho melhor para aplicações especializadas. - Personalização: Se sua aplicação tiver necessidades únicas, considere se o LLM permite personalização ou ajuste fino com seus dados para adaptar melhor suas saídas. - Custo: Considere o custo total de propriedade, incluindo taxas de licenciamento iniciais, custos computacionais para treinamento e inferência, e quaisquer taxas contínuas para atualizações ou manutenção. - Segurança de dados: Procure modelos que ofereçam recursos de segurança e conformidade com leis de proteção de dados relevantes para sua região ou indústria. - Disponibilidade e licenciamento: Alguns modelos são de código aberto, enquanto outros podem exigir uma licença comercial. Os termos de licenciamento podem ditar o escopo de uso, como se está disponível para aplicações comerciais ou se há limites de uso. Vale a pena testar vários modelos em um ambiente controlado para comparar diretamente como eles atendem aos seus critérios específicos antes de tomar uma decisão final. Implementação de LLM A implementação de um LLM é um processo contínuo. Avaliações regulares, atualizações e re-treinamento são necessários para garantir que a tecnologia atenda aos seus objetivos pretendidos. Veja como abordar o processo de implementação: - Defina objetivos e escopo: Defina claramente seus objetivos de projeto e métricas de sucesso desde o início para especificar o que você deseja alcançar usando um LLM. Identifique áreas onde a automação ou melhorias cognitivas podem agregar valor. - Privacidade de dados e conformidade: Escolha um LLM com medidas de segurança sólidas que cumpram os regulamentos de proteção de dados relevantes para sua indústria, como o GDPR. Estabeleça procedimentos de manuseio de dados que preservem a privacidade do usuário. - Seleção de modelo: Avalie se um modelo de propósito geral como o GPT-3 atende melhor às suas necessidades ou se um modelo específico de domínio proporcionaria uma funcionalidade mais precisa. - Integração e infraestrutura: Determine se você usará o LLM como um serviço em nuvem ou o hospedará localmente, considerando os requisitos computacionais e de memória, as necessidades potenciais de escalabilidade e as sensibilidades de latência. Considere os endpoints de API, SDKs ou bibliotecas que você precisará. - Treinamento e ajuste fino: Alocar recursos para treinamento e validação e ajustar o modelo por meio de aprendizado contínuo a partir de novos dados. - Moderação de conteúdo e controle de qualidade: Implementar sistemas para supervisionar o conteúdo gerado pelo LLM para garantir que as saídas estejam alinhadas com os padrões organizacionais e adequadas ao seu público. - Avaliação contínua e melhoria: Construir uma estrutura de avaliação para avaliar regularmente o desempenho do seu LLM em relação aos seus objetivos. Capturar feedback dos usuários, monitorar métricas de desempenho e estar pronto para re-treinar ou atualizar seu modelo para se adaptar a padrões de dados em evolução ou necessidades de negócios. Software e serviços relacionados a modelos de linguagem de grande porte (LLMs) Abaixo estão alguns softwares e serviços relacionados que podem ser usados com ou sem software de modelo de linguagem de grande porte para realizar tarefas diárias. - Assistentes de escrita de IA ou geradores de texto de IA são LLMs especificamente projetados que geram sequências de texto de qualquer tamanho com base em um prompt de entrada. Essas ferramentas podem criar resumos, escrever ensaios, relatórios, estudos de caso específicos de idioma, etc. - Geradores de código de IA podem criar, compilar, modificar e depurar trechos de código para engenheiros de software e desenvolvedores. Essas plataformas economizam as equipes do incômodo de pesquisar na web ou estudar conceitos de programação orientada a objetos. - Plataformas de chatbot de IA ajudam a projetar interfaces conversacionais que se integram a chatbots de sites ou chatbots em aplicativos para fornecer assistência personalizada aos consumidores. - Ferramentas de mídia sintética são alimentadas por IA e implantam imagens, vídeos, dados de voz ou dados numéricos para construir vários tipos de mídia. Equipes de vendas e marketing as usam para criar podcasts, trailers de vídeo e mídia focada em conteúdo. Alternativas ao software LLM Existem várias outras alternativas a serem exploradas no lugar de um software de modelo de linguagem de grande porte que podem ser adaptadas a fluxos de trabalho departamentais específicos. - Ferramentas de compreensão de linguagem natural (NLU) facilitam a compreensão computacional da linguagem humana. A NLU permite que as máquinas entendam, interpretem e derivem significado da linguagem humana. Envolve compreensão de texto, análise semântica, reconhecimento de entidades, análise de sentimento e mais. A NLU é crucial para várias aplicações, como assistentes virtuais, chatbots, ferramentas de análise de sentimento e sistemas de recuperação de informações. - Ferramentas de geração de linguagem natural (NLG) convertem informações estruturadas em texto coerente em linguagem humana. É usada em tradução de idiomas, sumarização, geração de relatórios, agentes conversacionais e criação de conteúdo. Tendências de LLM O espaço dos modelos de linguagem de grande porte está em constante evolução, e o que é atual agora pode mudar em um futuro próximo à medida que novas pesquisas e desenvolvimentos ocorrem. Aqui estão algumas tendências que estão atualmente dominando o domínio dos LLMs. - Aumento da personalização: A capacidade dos LLMs de entender e gerar texto semelhante ao humano impulsiona o uso crescente de conteúdo personalizado, recomendações e interações em serviços ao cliente, marketing, educação e comércio eletrônico. - IA ética e mitigação de viés: Há um forte foco no desenvolvimento de métodos para reduzir os vieses nos LLMs e garantir que seu uso esteja alinhado com diretrizes éticas, refletindo uma tendência mais ampla em direção à IA responsável. - Modelos multimodais: Uma tendência significativa é a integração de LLMs com outros tipos de modelos de IA, como aqueles capazes de processar imagens, áudio e vídeo. Isso leva a sistemas de IA mais abrangentes, capazes de entender e gerar conteúdo em diferentes formatos. - LLMs sustentáveis e econômicos: Esforços para tornar os LLMs mais eficientes em termos de energia e econômicos estão em andamento. Novos modelos estão sendo projetados para reduzir o impacto ambiental e os recursos computacionais necessários para treinamento e inferência. Pesquisado e escrito por Matthew Miller Revisado e editado por Sinchana Mistry